Technologia a human factors w ochronie zdrowia

Rozmowa z Grażyną Rubiś-Liolios, Dyrektor Generalną na Polskę i Kraje Bałtyckie GE HealthCare.

Małgorzata Ullmann: Co wydarzyło się w tym roku w zakresie nowych technologii w świetle inwestycji medycznych?

Wydarzyło się wiele. To był kolejny rok, w którym jednostki ochrony zdrowia inwestowały w nowe technologie i powiększały swoje zasoby maszynowe po to, żeby dostęp do badań był coraz lepszy i coraz szybszy. Ze swojej perspektywy zauważamy, że decydenci w ochronie zdrowia są zainteresowani urządzeniami wykorzystującymi najnowsze technologie, jak np. deep learning maszynowy w rekonstrukcjach badań czy rozwiązania sztucznej inteligencji wspierające decyzje kliniczne lekarzy.

Głównym celem GE HealthCare przy planowaniu rozwoju urządzeń jest poprawa bezpieczeństwa i komfortu zarówno pacjentów, lekarzy, jak i pozostałego personelu medycznego, poprzez wykorzystanie sztucznej inteligencji w usprawnieniu procesu diagnozowania i monitorowania terapii. Sporo się w tym zakresie dzieje – zarówno w kontekście diagnostyki obrazowej, jak i w zakresie systemów cyfrowych usprawniających pracę lekarza przy dokumentacji medycznej. GE HealthCare jest liderem rozwiązań deep learningowych na świecie. Chcemy ją wprowadzić na polski rynek, dzięki czemu – mam nadzieję – polepszymy jakość pracy lekarzy i personelu średniego.

Jaka jest rola sztucznej inteligencji w diagnostyce pacjentów?

Korzystanie w diagnostyce pacjentów z technologii, która działa na bazie sztucznej inteligencji czy deep learningu maszynowego, wiąże się z wieloma korzyściami. Technologie te przyspieszają badanie i poprawiają jakość obrazowania (deep learning), ale również mogą priorytetyzować wyniki, wyszukiwać patologie w badaniach diagnostycznych i kwantyfikować znalezione zmiany (AI). Działania te poprawiają jakość diagnozy, co w pozytywny sposób przekłada się na zdrowie i bezpieczeństwo pacjentów.

W jaki sposób rozwiązania technologiczne mogą wspierać lekarzy w walce z nadmiarem biurokracji i związanym z tym zmęczeniem oraz wypaleniem zawodowym?

Dzięki wykorzystaniu rozwiązań technologicznych codzienna praca lekarzy może zostać znacznie ułatwiona. Przyspieszenie i zautomatyzowanie koniecznych do wypełnienia dokumentów pozwala lekarzowi na skupienie się na pacjencie i zmniejsza ryzyko przebodźcowania i przemęczenia, które mogą prowadzić do wystąpienia błędów medycznych. Lekarze i komfort ich pracy to jeden z głównych obszarów działania firmy GEHC.

Drugi obszar naszego zainteresowania to komfort personelu średniego, czyli techników i pielęgniarek. Również w tym przypadku biurokracja i duża ilość dokumentacji medycznej zabierają cenny czas i odrywają ich od łóżek pacjentów. Każdy z tych pracowników wykonuje coraz więcej badań, istnieją więc różne rozwiązania, które pozwalają automatyzować ich pracę i np. niwelować drobne błędy, które mogą się pojawić.

Najważniejszy w tym całym procesie jest jednak pacjent. Osoba chora, cierpiąca, odczuwająca silne emocje, która długie tygodnie czeka na wynik badania, wymaga odpowiedniego wsparcia. Zadajemy więc sobie pytanie – jak możemy pomóc pacjentowi i sprawić, żeby poczuł się lepiej zarówno psychicznie, jak i fizycznie? Musimy spowodować, żeby jakość rozpoznania, czyli pewność i trafność diagnozy, była jak najwyższa.

Co GE HealthCare robi w tym zakresie?

GEHC jako leader rynku w zakresie wykorzystania AI w medycynie ma do zaoferowania wiele takich technologii. Wykorzystuje się je szczególnie w diagnostyce obrazowej.

GEHC posiada w swojej ofercie również wiele cyfrowych rozwiązań, które automatyzują procesy i biurokrację związaną z dokumentacją pacjenta. W ostatnich latach wdrożyliśmy na polski rynek rewolucyjne rozwiązania we wszystkich tych obszarach.

Nowy PET-CT Omni Legend pojawił się na rynku w październiku 2022 roku. Jest to oparte o najnowszą technologię cyfrową urządzenie. Badanie z użyciem Omni Legend może być wykonane w czterokrotnie krótszym czasie i z wykorzystaniem dwa razy niższej dawki radiofarmaceutyku niż na innych urządzeniach tego typu. W algorytmie rekonstrukcyjnym urządzenia działa rozwiązanie deep learningowe o nazwie Precision DL. Daje ono bardzo wysoką jakość obrazowania, co pozwala na lepsze przedstawienie wszelkich szczegółów i patologii, a to przekłada się na trafność diagnozy. Urządzenie to osiągnęło ogromny sukces komercyjny na świecie i rekordową liczbę zamówień w tak krótkim czasie.

W celu usprawnienia pracy z rezonansem magnetycznym GEHC proponuje algorytm AIR Recon DL. Przyspiesza on badanie do kilku minut i jednocześnie w znaczący sposób poprawia jakość obrazowania. Rozwiązanie to również odniosło duży sukces komercyjny – w Polsce wszystkie nowe urządzenia MRI są sprzedawane z AIR Recon DL. Również wiele urządzeń GEHC już obecnych na rynku doposaża się w ten algorytm.

TrueFidelity to natomiast rozwiązanie AI w zakresie tomografii komputerowej. Technologia ta opiera się na zastosowaniu deep learningu w celu redukcji dawki promieniowania rentgenowskiego i poprawy jakości obrazowania, co ma szczególne zastosowanie np. w obrazowaniu kardiologicznym. Coraz częściej bowiem wykorzystuje się i docenia CT w diagnostyce chorób serca, ze względu na niską inwazyjność tej metody.

W urządzeniach RTG posiadamy również rozwiązania AI, np. Critical Care Suite, które wspierają personel medyczny w diagnostyce przypadków krytycznych, takich jak odma płucna. Aparat automatycznie informuje technika zaraz po wykonaniu badania o zagrożeniu życia pacjenta i nadaje priorytet do oceny przez radiologa.

Analogicznie w systemach USG rozwiązania z zakresu sztucznej inteligencji lub deep learningu maszynowego skupiają się na standaryzacji przebiegu badania oraz jego skróceniu dzięki automatyzacji wykonywanych pomiarów. Funkcjonalności standardowo zaimplementowane w echokardiografach z serii Vivid jak Cardiac Auto Doppler (półautomatyczne pomiary dopplerowskie) czy Auto Measure Spectrum Recognition (automatyczne rozpoznawanie charakteru spektrum i pomiary przepływu) ułatwiają pracę z aparatem, automatyzują powtarzalne elementy badania i są przykładem szeroko już stosowanych rozwiązań wspierających zarówno mniej doświadczonych, jak i zaawansowanych echokardiografistów.