Kinyílt a tudás kapuja az egészségügyben: tényleg az MI menti majd meg a magyar betegeket?
Az egészségügyi mesterséges intelligencia robbanásszerű fejlődése mára nemcsak technológiai kérdéssé vált, hanem társadalmi, etikai és szakpolitikai dilemmák sorát is magával hozta. Magyarországon is egyre több kórház, kutatóhely és vállalat kapcsolódik be a digitális egészségügyi fejlesztésekbe: a hazai szakértők szerint az MI valóban képes enyhíteni az egészségügyi rendszer terheltségét, de csak akkor, ha az adatgyűjtés és az adatkezelés biztonságos, szabályozott és következetes keretek között zajlik. Ezekről lesz szó a 6. Digital Health Summiton, Magyarország vezető egészségügyi konferenciáján.
Az MI szerepe ráadásul jóval túlmutat a diagnosztikai feladatokon: a digitális rendszerek ma már a betegellátás szervezésében, a krónikus kórképek megelőzésében és a klinikai döntéshozatal támogatásában is aktívan jelen vannak. Európában az „AI in Health” ökoszisztéma megerősítése stratégiai cél, amit például a TEF-Health tesztkörnyezet is segít – ez az orvosi alkalmazások validálásával gyorsabbá teheti a klinikai bevezetést. Magyarország sem marad ki a folyamatból:
- a Semmelweis Egyetemen mellkasröntgeneket értékelő algoritmusokat tesztelnek,
- a Neumann Technológiai Platform pedig több, mesterséges intelligenciára épülő diagnosztikai és döntéstámogató kutatást futtat.
A telemedicina terjedése a magánszektort is új pályára állította.
Az ezekhez szükséges adatmennyiség ugyan rendelkezésre áll, de nem problémamentes. A hazai egészségügyi adatvagyont évtizedek óta főként ellátásszervezési és adminisztratív célokra gyűjtik, ami kutatási szempontból heterogén, sokszor hiányos struktúrát eredményez. A szabad szöveges leletek feldolgozása például a nagy nyelvi modellek nélkül lassú és hibalehetőségekkel teli lenne. Az adatminőség javítása, a nyelvi holtterek felszámolása és a standardizáció megteremtése azonban továbbra is elengedhetetlen ahhoz, hogy a mesterséges intelligencia valóban megbízhatóan működjön.
Az MI gyors térnyerése ugyanakkor kormányzati és iparági oldalról is új kockázatokat jelent. A rendszerek autonómiája kérdéseket vet fel a felelősség, az átláthatóság és a működési biztonság területén.
A vállalatoknak olyan szabályzatokra és folyamatokra van szükségük, melyek képesek kezelni az MI által generált új típusú kockázatokat, miközben költséghatékony működést biztosítanak.
A szakértők szerint ehhez képzésre, szervezeti kultúraváltásra és technológiai keretrendszerekre egyaránt szükség lesz.
A komplex monitorozáson alapuló, hosszú távú egészségstratégiák – például a részletes biomarker-elemzéseket alkalmazó longevity programok – már Magyarországon is megjelentek, és a hagyományos szűréseknél jóval pontosabb képet adnak a szervezet működéséről. Közben az ellátórendszerben egyre nagyobb hangsúlyt kap a prevenció, az adatvezérelt betegút-menedzsment és a személyre szabott orvoslás.
A szakértők egyetértenek abban, hogy a digitális egészségügy és a mesterséges intelligencia hosszú távon jelentős előnyöket hozhat a magyar egészségügyi rendszernek, de ehhez a betegek, az intézmények és a döntéshozók együttműködésére is szükség lesz. A technológia önmagában nem oldja meg az ellátás kihívásait – de megfelelő keretek között hozzájárulhat egy hatékonyabb, átláthatóbb és igazságosabb egészségügyi rendszer felépítéséhez.
