Głównym założeniem projektu „Polska AI dla zdrowia” jest wykorzystanie algorytmów do tego, by personel medyczny mógł skupić się na bezpośrednim kontakcie z człowiekiem, zamiast spędzać godziny na wypełnianiu dokumentów. O programie rozmawiano w Sejmie z inicjatywy posłanki Anny Sobolak, członkini Komisji Cyfryzacji, Innowacyjności i Nowoczesnych Technologii.
Więcej czasu dla pacjenta
– Polska powinna nie tylko korzystać z nowych technologii, ale również rozwijać własne, bezpieczne rozwiązania – oparte na kompetencjach polskich naukowców, lekarzy i inżynierów. Chciałabym, abyśmy za kilka lat mogli powiedzieć, że dzięki polskiej nauce pacjent otrzymuje lepiej skoordynowaną pomoc, a lekarz ma więcej czasu na leczenie – mówiła Sobolak.
Jak zapewniają twórcy projektu, AI może pomóc m.in. wskazywać brakujące wyniki, usprawniać koordynację leczenia i odpowiednio wcześnie sygnalizować ryzyko opóźnień. Co ważne, nie ma zastępować lekarza – ma sprawić, aby lekarz miał więcej czasu dla pacjenta.
Twórcy chcą więcej
Liderem technologicznym projektu jest Politechnika Wrocławska. Rektor PWr prof. Arkadiusz Wójs zaznacza, że naukowcy uczelni chcą stworzyć trwałe zaplecze technologiczne, na którym będzie można rozwijać i sprawdzać wiele zastosowań dla polskiej medycyny.
– Do współpracy chcemy zaprosić uczelnie, instytuty i szpitale z całej Polski, a także partnerów technologicznych i przemysłowych. Każdy powinien wnosić określone kompetencje i odpowiadać za uzgodnione zadania. Otwarte konsorcjum nie oznacza oczywiście otwartego dostępu do danych pacjentów. Oznacza możliwość dołączania kolejnych partnerów na przejrzystych zasadach oraz możliwość korzystania z rezultatów programu w całym kraju – mówi prof. Wójs.
Najpierw onkologia
Partnerem PWr jest Dolnośląskie Centrum Onkologii, Pulmonologii i Hematologii (DCOPiH). Wybór onkologii na pierwszy obszar wdrożenia nie jest przypadkowy.
– Dane pokazują 190 tys. nowych zachorowań rocznie. Szybkie rozpoznanie to klucz dla pacjentów, szczególnie z rakiem płuca. W ciągu dwóch lat udowodniliśmy w naszym ośrodku, że dało się zwiększyć wykrywalność wśród pacjentów w pierwszym i drugim stopniu zaawansowania choroby właśnie dzięki monitorowaniu ścieżki diagnostycznej – mówi dr Paweł Zawadzki, zastępca dyrektora DCOPiH.
AI jest bardzo przydatna w analizie, ale danych nie zastąpi. Musimy je rzetelnie wcześniej zebrać i one muszą być bardzo dobrej jakości – dodaje
Pierwszym krokiem w projekcie będzie przygotowanie demonstratora wspierającego zarządzanie ścieżką pacjenta z rakiem płuca w DCOPiH. Naukowcy ocenią nie tylko poprawność działania modelu, lecz także jego rzeczywistą użyteczność dla organizacji opieki.
To musi potrwać
Jak wyjaśniają naukowcy z PWr, koncepcja zakłada sześć lat pracy i rozwój etapami. Pierwsze pół roku zostanie przeznaczone na przygotowanie współpracy, danych, podstaw prawnych i demonstratora. Do 18. miesiąca ma on być gotowy i być wykorzystywany do pierwszych działań wspomagających; do końca trzeciego roku ma być gotowa walidacja i mają zostać przeprowadzone pilotaże w kilku ośrodkach.
Kolejne trzy lata mają służyć skalowaniu sprawdzonych rozwiązań i dalszemu rozwojowi wspólnej warstwy modeli bazowych.
Czytaj też:
Przegrywamy wyścig z czasem! Na diagnozę onkologiczną pacjenci czekają miesiącami Czytaj też:
Raka trzustki można wykryć kilka lat wcześniej. AI dwa razy skuteczniejsza niż lekarze