I když „navzdory“ vlastně možná není ten nejvhodnější výraz – moderní diagnostika i léčebné postupy často představují významné nové finanční náklady vytvářející tlak na ekonomiku zdravotnictví a poskytování péče. Celá řada zdravotnických zařízení a poskytovatelů péče také není připravena na adekvátní práci s množstvím digitálních dat, které nové technologie generují – a jsou často doslova zamořena daty. Jejich objem narůstá takovým tempem, že je s pomocí tradičních metod ani při nejlepší vůli a úsilí nelze mít pod kontrolou. Přitom zdravotnictví je první z oborů, kde je životně důležité (mnohdy doslova), aby měly všechny oprávněné osoby přístup ke všem podstatným informacím v reálném čase. Proto je nezbytné neustále pracovat na tom, aby tok informací a nové technologie fungovaly ve prospěch personálu a pacientů. Významným principem je přitom přeměna dat na informace – informací je méně než dat, jsou adekvátní a použitelné pro lepší rozhodování o diagnóze, léčbě a dalších aspektech péče.

I v medicíně je místo pro business intelligence

Většina zdravotnických organizací dnes pracuje především s deskriptivními analýzami a s jejich pomocí se snaží pochopit a klasifikovat převážně strukturovaná, finanční data o dřívějších událostech. Jen málo pracovišť si zatím dokáže poradit s datovou explozí, v níž značný podíl představují nestrukturované informace. Jen pro představu: při jediném vyšetření moderními lékařskými přístroji, jako jsou magnetická rezonance nebo počítačová tomografie, mohou vzniknout data o objemu dosahujícím až desítek gigabytů. Progresivní nemocnice i zdravotní pojišťovny se proto nyní přeorientovávají na lepší využití možnosti data warehousingu (proces ukládání dat z různých zdrojů a jejich řízení) a inteligentní analytické nástroje.

Nemocnice například potřebují systémy, které jim umožní nepřetržitý přístup ke všem důležitým údajům a zároveň sníží riziko ztráty dat na minimum. S využitím technik prediktivní analýzy je možné starším i nově vznikajícím datům lépe porozumět a vytvořit modelové scénáře do budoucnosti s pomocí simulací a předvídání. Analytické nástroje lze aplikovat na provozní i klinickou oblast a získat přehled o trendech, typických vzorcích, anomáliích a souvislostech, na jejichž základě lze uzpůsobit rozhodování.

Významný potenciál představují ucelené elektronické zdravotní záznamy, které umožňují přesné a bezpečné integrování dat o pacientech nejen z ordinací a nemocnic, ale také z laboratoří, lékáren či pojišťoven. Nicméně ani na této úrovni možnosti chytřejšího zdravotnictví zdaleka nekončí.

Nejužitečnější poznatky se často skrývají v nestrukturovaných záznamech

Během února byly oznámeny úspěšné výsledky pilotního projektu, v němž klinika Carilion Clinic z americké Virginie využila prediktivní modelování dat z elektronických zdravotních záznamů k rozpoznání 8 500 pacientů s vyšším rizikem srdečního selhání. Předvídání rizik umožní přizpůsobení preventivní péče a včasné, lépe cílené zásahy, což znamená lepší vyhlídky pro pacienty, ale také zefektivnění organizace lékařské péče a snížení nákladů. Projekt se zdařil především díky zahrnutí nestrukturovaných dat a volného textu (v žádankách, anamnézách, diagnózách, propouštěcích zprávách apod.), která mnohdy obsahují ty nejužitečnější poznatky s potenciálem pro vytváření predikcí. Při využití tradičních metod a zpracování pouze strukturovaných dat by byl počet identifikovaných „rizikových pacientů“ minimálně o třetinu nižší. Je přitom potřeba poznamenat, že podíl strukturovaných dat v nemocničních informačních systémech v USA i v řadě zemí západní Evropy je významně vyšší, než je obvyklé v ČR, kde se lékaři více spoléhají na volný text.

Asi nejslavnějším příkladem práce s velkými daty ve zdravotnictví je zapojení počítačového systému Watson, jehož hlavní síla spočívá právě ve schopnosti zpracovat, analyzovat a interpretovat komplexní informace na bázi přirozeného jazyka. Svou první medicínskou praxi Watson absolvoval na americké klinice Sloan-Kettering Cancer Center, jež se specializuje na péči o onkologické pacienty. Než však Watson nastoupil do služby, musel „nabiflovat“ více než šest set tisíc lékařských zpráv a dva miliony textů z odborných publikací včetně výsledků klinických výzkumů. Watson dokáže projít jeden a půl milionu záznamů o pacientech a léčbě a na jejich základě navrhnout lékařům možné varianty postupu v řádu vteřin. Nicméně není důvod se obávat, že by se naplnily temné scénáře katastrofických filmů a superpočítač převzal iniciativu i v léčení. Smyslem využití těchto kognitivních technologií je analýza gigantických zdrojů informací, tedy velice důkladná, komplexní a odborná asistence, ale samotné rozhodování je – a tak tomu zůstane i v budoucnu – na lékařích.

Ozdravení se dočká i provozní stránka zdravotnických zařízení

Kromě úspor v ekonomické oblasti přináší moderní řešení i úspory časové. Vzhledem k nižší administrativní zátěži a hladšímu provozu se mohou lékaři a další členové personálu zabývat tím, co je opravdu důležité: mohou se soustředit na zdravotní péči samotnou a trávit více času přímo s pacienty. U některých častých problémů, jako jsou například vícenásobné preskripce a nevyužitá léčiva, se navíc kromě úspor objevují i další výhody v podobě prokazatelně vyšší bezpečnosti pacienta.

Koncept chytřejšího zdravotnictví se ovšem netýká jen lékařství samotného. Jeho nedílnou součástí jsou pochopitelně i složky zajišťující administrativní, regulační a další role. Analýzy dat zde mohou například ukázat, že u pacientů, kteří se léčí s určitým typem srdeční choroby, často trvá hospitalizace déle a vyžadují nákladnější péči než jiné akutní případy. Pokud se podaří odhalit podobné vzorce, které není možné poznat intuicí, nemocnice i pojišťovny se mohou hlouběji zaměřit na jejich příčiny a hledat způsoby, jak je adresovat v léčbě či úhradách.

Během posledních tří let jsou v rámci rozvinutých trhů západní Evropy a USA patrné významné investice do business intelligence a přeměny dat na informace. Jejich využití se konečně začíná blížit technologickým možnostem IT a běžné praxi v řadě jiných odvětví lidské činnosti. Investice do těchto technologií patří k nejrychleji rostoucím segmentům na trhu softwarových řešení pro zdravotnictví. A jak vypadá situace v našich zdravotnických zařízeních? Čeští lékaři zatím nemají po ruce superpočítačové asistenty, ale řada inteligentních řešení se už v našich nemocnicích osvědčila. Realizované i plánované inovace v českých nemocnicích a zdravotnických organizacích nasvědčují tomu, že Česká republika snad nezůstane pozadu a využije potenciál dostupných dat pro lepší, bezpečnější a ekonomicky udržitelné zdravotnictví.

Matěj Adam, Ondřej Bothe