Najgori odabir je ne koristiti podatke, poručuje Siniša Košćina iz IN2 grupe s panela godišnje konferencije AI4Health.Cro (EDIH-a Umjetna inteligencija za pametno zdravstvo i medicinu). Upravo se to, nažalost, događa u domaćem zdravstvenom sustavu – podaci se slabo koriste za prevenciju, dijagnostiku pa i samo liječenje.

Više je razloga za to: od kvalitete podataka, njihove dostupnosti do mentaliteta. Ako je suditi po izjavama Jurice Palaversića, dr.med., te v.d. zamjenika ravnateljice Opće bolnice Pula, promjene nećemo vidjeti ni skoro niti brzo.

Na pitanje moderatora koliko je sustav spreman za inovacije Palaversić odgovara da je to generacijsko i individualno pitanje. Pritom, oni stariji nisu skloni inovacijama, a ni među menadžmentom ne vidi impuls, kaže.

Skriveno blago
Da impulsa među onima koji vode zdravstvene, prvenstveno bolničke sustave, uistinu nema govori i činjenica da je, primjerice, IN2 grupa prije šest godina razvila AI rješenje koje s visokom točnošću predviđa stopu nedolaska na preglede – dakle, rješenje za veliki problem u zdravstvu.

“Znate li koliko je bolnica kupilo taj model? Nula”, kaže Košćina. Istovremeno, potencijal koji se krije u podacima je ogroman, posebno u onima koji se prikupljanju putem Centralnog zdravstvenog informacijskog sustava RH (CEZIH).

“CEZIH ima jako puno podataka, od strukturiranih transakcijskih, kao što su podaci s recepta, uputnica… Postoje i nestrukturirani u kojima leži bogatstvo, poput onih s dijagnoza, no upitna je njihova kvaliteta. Pametno bi bilo koncentrirati se na dobre podatke, one strukturirane, i na one kojih je mnogo”, poručuje Zrinka Potočanac, projektantica rješenja iz Ericsson Nikola Tesle.

Za njihovu primjenu i konkretan doprinos zdravstvu već se neko vrijeme zalaže Radna grupa za sekundarnu upotrebu zdravstvenih i biomedicinskih podataka (SEKA). Katarina Gvozdanović, osnivačica i voditeljica SEKA-e, poručuje da je za uspješnost kvalitetnog sekundarnog korištenja podataka nužna politička i društvena podrška. Institucije, na čijem su čelu politički imenovani ljudi, moraju htjeti dijeliti podatke i koristiti proizvode nastale na njima. Usto, moraju postojati ljudi i kompanije koji će od tih podataka napraviti korisna rješenja i alate.

Konkretni pomaci
Ovog drugog ne nedostaje. Potvrđuje to inovacijsko natjecanje u sklopu AI4Health.Cro projekta. Cilj je bio razviti rješenje problema rane ponovne hospitalizacije. Da na tržištu postoje mnogi koji su spremni uhvatiti se u koštac s tim izazovom ne samo domaćeg već svjetskog zdravstva (procjene govore da je samo u SAD-u godišnji trošak rane rehospitalizacije premašuje 25 milijardi dolara), govori činjenica da se na natjecanje prijavilo 99 pojedinaca. Svi su organizirani u 27 timova, a u utorak su u Zagrebu proglašeni najbolji.

Leureatu MediBostu uručena je nagrada od 5 tisuća eura. Docent na Medicinskom fakultetu u Zagrebu Andrija Štajduhar kaže da je u pozadini aplikacije prediktivni model koji predviđa hoće li pacijent biti ponovno zaprimljen. “Cilj je ‘hvatati’ takve pacijente, razumjeti zašto se to događa te spriječiti ranu rehospitalizaciju”, ističe Štajduhar. Dodaje da slijedi poboljšanje modela, validacija te, nada se, primjena u praksi.

Cilj konzorcija AI4Health.Cro, koji čini 16 institucija, je da takvih primjera primjene digitalnih tehnologija temeljenih na AI-u u zdravstvu bude što više. Pred njima nije lagan zadatak, no čine konkretne pomake.

Njihove usluge (edukacije, pomoć pri pristupanju izvorima financiranja, umrežavanje te pristup testiranju) u godinu dana koristilo 15 startupova, ističe Anja Barešić, koordinatorica projekta s IRB-a. “Plan nam je u naredne dvije godine značajno povećati taj broj, a poanta je da svatko od korisnika naših usluga dobiva upravo što treba”, kaže.

Sve usluge AI4Health.Cro-a su besplatne. Konzorciji za njih na raspolaganju, iz EU fondova i nacionalnih izvora, ima 2,9 milijuna eura.