GazdaságSzerző: portfolio tegnap 4 percnyi olvasás
A mesterséges intelligencia alkalmazásával jelentősen csökkenthetők az egészségügyi dokumentációs terhek, ami egy nyolcórás műszakban akár két óra időmegtakarítást is jelenthet a klinikák számára – hangzott el a Private Health Forum rendezvényen, ahol Oláh Péter, az EasyDoc egészségügyi adatelemzője és informatikus szakértője, valamint Kirschner András, a Swiss Medical Services tulajdonosa bemutatta a Genova AI nevű új informatikai megoldást.
Az egészségügyben globálisan tapasztalható szakemberhiány miatt felértékelődik a meglévő erőforrások hatékonyabb felhasználása és a minőségi betegidő növelése. A hazai fejlesztésű Genova AI szoftvert kifejezetten az orvosi dokumentációs folyamatok megkönnyítésére és lerövidítésére hozták létre. A rendszer nem diagnosztizál, hanem a strukturálatlan adatokból jól áttekinthető, strukturált adatbázist hoz létre, amellyel támogatja az orvosi döntéshozatalt.
A Genova AI egy olyan moduláris rendszer, amely közvetlenül illeszthető a már meglévő kórházi információs rendszerekhez (HIS), így nincs szükség a korábbi medikai szoftverek cseréjére. Az alkalmazás főbb moduljai közé tartozik egy diktáló szoftver (orvosi transzkripció), amely bármilyen számítógépes mikrofonnal vagy okostelefonnal működtethető, egy intelligens chatbottal kiegészített anamnézis-összefoglaló, valamint a fejlesztés alatt álló gyógyszerfelhasználási és gyógyszerészeti modul.
Minden tudósításunk a szeptember 10-i Private Health Forumról ide kattintva olvasható.
A rendszer működési folyamata a helyi szinten végrehajtott adatletöltéssel és azonnali anonimizálással kezdődik. A külső nagy nyelvi modellek (LLM) felé kizárólag anonimizált adatok távozhatnak, és a folyamat végén a memóriában tárolt összes szenzitív egészségügyi adatot törlik. A szoftver fejlesztése során kiemelt figyelmet fordítottak a GDPR és a NIS2 adatvédelmi szabályozásoknak való megfelelésre.
A fejlesztés egyik legnagyobb biztonsági nyeresége, hogy az orvosoknak nem kell a nyilvános ChatGPT-be feltölteniük a betegek személyes adatait tartalmazó leleteket, hiszen a rendszer helyben anonimizált adatokkal dolgozik, így
a klinika nem vállal adatvédelmi kockázatot.
A rendszert a Swiss Clinic négy klinikáján vezették be, 6 hónapos tesztidőszakot és 3 hónapos éles használatot követően. A bevezetés óta 24 orvos használja a szoftvert, amely eddig 1500 páciens mintegy 27 ezer egészségügyi dokumentumát dolgozta fel. Egy átlagos egészségügyi okmány elemzési ideje mindössze 2 másodpercet vesz igénybe.
A mérések szerint a Genova AI alkalmazásával a korábbi 35 perces vizitidő 20 percre, a 20 perces vizsgálat pedig 15 percre csökkenthető, ami egy 8 órás rendelési napon akár 2 óra időnyereséget eredményezhet. Gazdasági szempontból egy magánorvosi rendelő üzemeltetési költsége (a teljes infrastruktúrát figyelembe véve) elérheti a 60 000 forintot óránként, így minden megtakarított perc komoly költségcsökkentő tényező. Az így keletkező nyereséget a klinikák a szolgáltatási díjak mérséklésére, az orvosok többletdíjazására vagy technológiai fejlesztésekre fordíthatják.
"Húsz magánbetegből átlagosan egynél találkozunk olyan komplex kórképpel, amelyet korábban nem sikerült diagnosztizálni, további öt esetben pedig a rendszer olyan magabiztosságot és szakmai támogatást nyújt az orvosnak, amellyel lényegesen pontosabb és gyorsabb leletértelmezés valósul meg" - értékelte Kirschner András (címlapképünkön).
A mesterséges intelligencia gyakorlati hasznot hozó szerepét egy konkrét esettanulmány szemlélteti. Egy 26 éves női beteg 16 éve küzdött hátba sugárzó, időszakos hasi fájdalmakkal, amelyek miatt korábban 50 alkalommal fordult orvoshoz, és 20-szor feküdt kórházban. A korábbi vizsgálatok epe-, hasnyálmirigy- vagy gyomorfekély-problémákra gyanakodtak, érdemi eredmény nélkül. A beteg 70-80 oldalnyi papíralapú dokumentációval és további 20-30 oldalnyi Elektronikus Egészségügyi Szolgáltatási Térben (EESZT) tárolt lelettel érkezett.
A Swiss Clinic rendelésén az orvos a beteg hozzájárulásával elindította a Genova AI elemző modulját. A rendszer 52 másodperc alatt letöltötte és strukturálta az EESZT-ben található adatokat, feltárva többek között egy korábbi sürgősségi ellátást a Honvédkórházban, valamint az eddig hatástalannak bizonyult gyógyszeres kezeléseket.
Az orvos ezt követően a beépített chatbot segítségével kérdezett rá a tünetegyüttes lehetséges okaira. A mesterséges intelligencia a hagyományos gasztroenterológiai diagnózisok mellett negyedik opcióként felvetette a ritka és nehezen felismerhető MALS-szindrómát (Median Arcuate Ligament Syndrome), amelynél egy veleszületett szalag nyomja el a hasi verőeret. A szoftver kigyűjtötte a betegség igazolásához szükséges diagnosztikai lépéseket is. Az ezt követően elvégzett angio-CT vizsgálat igazolta a gyanút, kimutatva az ér elnyomódását, így a páciensnél megtervezhetővé vált a végleges megoldást jelentő sebészeti beavatkozás.
A címlapkép illusztráció. Címlapkép forrása: Getty Images
Napi