Sztuczna inteligencja ma duży potencjał w dziedzinie medycyny, jednak obecne przepisy regulujące AI w medycynie nie uwzględniają wszystkich aspektów, (m. in. ciągłe uczenie i błędy algorytmiczne). Stwarza to ryzyko wystąpienia wielu zagrożeń. Komisja Europejska zaproponowała rozporządzenie w sprawie AI [1] , które obejmuje różne poziomy ryzyka, w tym AI w medycynie. [2] Narzędzia AI muszą spełniać określone wymagania i obowiązki, takie jak nadzór ludzki i monitorowanie po wprowadzeniu do obrotu. Proponowane rozporządzenie dotyczy wszystkich dziedzin społecznych i nie uwzględnia specyficznych cech oraz zagrożeń AI w sektorze opieki zdrowotnej.
Istnieją różnice między krajami UE w zakresie rozwoju i wdrażania AI w medycynie. Z tego powodu Unia Europejska powinna opracować kompleksową strategię mającą na celu zmniejszenie tych rozbieżności.
A co jeśli istniałby startup, który mógłby pomóc w zażegnaniu tego problemu? Data lake to polski startup, tworzący pierwszy na świecie system dawstwa danych medycznych na blockchainie.
Jakie wyzwania stoją przed opieką zdrowotną w UE?
Główne wyzwania dla systemów opieki zdrowotnej w UE obejmują starzenie się populacji i wzrost liczby chorób przewlekłych, niedobór personelu medycznego, nieefektywność systemów opieki zdrowotnej, nierówności w opiece zdrowotnej oraz konieczność dążenia do zrównoważonego rozwoju.
W 2017 roku około 37% osób starszych w UE cierpiało na co najmniej dwie choroby przewlekłe, a u osób powyżej 80 roku życia odsetek ten wynosił 56% kobiet i 47% mężczyzn. Brakuje zarówno personelu medycznego, jak i odpowiednich umiejętności w poszczególnych krajach UE. Prognozuje się, że do 2030 roku niedobór personelu medycznego może wynieść 4,1 miliona, w tym 0,6 miliona lekarzy, 2,3 miliona pielęgniarek i 1,3 miliona innych pracowników służby zdrowia. [2]
Zrównoważony rozwój systemów opieki zdrowotnej w UE staje się coraz bardziej palącym problemem. Wydatki na opiekę zdrowotną stanowią średnio 8,3% PKB UE, ale rozbieżności między krajami są znaczne. [2]
Wdrożenie strategii zmniejszania europejskich różnic w zakresie sztucznej inteligencji w medycynie
Rozbieżności między krajami europejskimi w dziedzinie sztucznej inteligencji nadal istnieją, a zwłaszcza w obszarze medycyny. Różnice te wynikają z nierówności w dziedzinie badań, technologii i wsparcia finansowego. Państwa członkowskie, zwłaszcza na Wschodzie, powinny opracować programy wzmocnienia AI w opiece zdrowotnej, które obejmują zwiększenie zdolności badawczych i technologicznych. [2] Programy powinny również koncentrować się na zwiększaniu możliwości w opracowywaniu i wdrażaniu narzędzi AI w medycynie. Komisja Europejska powinna wspierać te działania, promując jednolite wytyczne i podejścia, oraz ustanawiając europejską przestrzeń danych dotyczących zdrowia. Rozwiązanie problemu nierówności w dziedzinie AI medycznego wymaga kompleksowego podejścia, które uwzględnia szersze nierówności społeczne, gospodarcze i zdrowotne w Europie.
Startupy związane ze sztuczną inteligencją na pomoc polskiej medycynie
Współczesna opieka zdrowotna stoi przed nowym wyzwaniem – brakiem dostępu do niezbędnych danych medycznych, które mogą prowadzić do odkrycia przełomowych terapii. Data Lake, innowacyjny startup założony przez Wojtka Sierockiego, dąży do stworzenia globalnego systemu dawstwa danych medycznych, porównywalnego do systemów dawstwa krwi czy organów, które ratowały życie i zdrowie w przeszłości.
Kluczowym celem Data Lake jest zbudowanie bezpiecznego systemu dawstwa danych medycznych opartego na technologii blockchain oraz świadomej zgodzie pacjentów. Dzięki temu systemowi, dane medyczne pacjentów będą przekazywane badaczom na całym świecie, wspierając rozwój nowych terapii.
Moment, w którym pierwszy pacjent złoży swoje dane na blockchainie i pozwoli nam je pobrać przy pomocy oświadczenia woli, jest naszym sukcesem. To jest nasza perspektywa, i to powinno nam się udać w przeciągu najbliższych kilku miesięcy. Chcemy też relatywnie szybko doprowadzić do pierwszego przepływu danych [3].
– Wojciech Sierocki
Plan Data Lake opiera się na zaufaniu i współpracy z pacjentami. Badania pokazują, że ludzie chcą dzielić się swoimi danymi medycznymi, a Data Lake stawia na to jako fundament sukcesu. Startup planuje nagradzać pacjentów za ich wkład w system, przyznając im tokeny $LAKE.
Szacunki mówią, że rynek danych medycznych może przynieść nawet 70 miliardów dolarów rocznie. Data Lake koncentruje się na Polsce jako pierwszym polu działania, gdzie szacuje się, że około 18 milionów osób mogłoby zostać dawcami danych medycznych.
Pierwszymi użytkownikami systemu będą członkowie Data Lake, w tym ja sam. Potem poprosimy o pomoc pacjentów z konkretną chorobą, w konkretnym ośrodku leczniczym, a na końcu wyjdziemy z naszą wizją do ogółu społeczeństwa, tak jak to w tym momencie robią organizacje tworzące system dawstwa krwi czy szpiku [3].
– Wojciech Sierocki
Bezpieczeństwo danych jest priorytetem Data Lake. Działania na danych pacjentów są rejestrowane w technologii blockchain, gwarantując pacjentom, że ich dane są chronione i niezmienne. Fundacja Podaruj Dane, wspierająca projekt, dodatkowo zwiększa zaufanie, przyciągając organizacje mające na celu dobro pacjentów.
Data Lake to projekt, który – jeśli zostanie odpowiednio zaimplementowany – odpowiada na jedno z najpilniejszych wyzwań w opiece zdrowotnej – brak dostępu do kluczowych danych medycznych. Wykorzystanie AI w medycynie ma kolosalny potencjał – w erze big data i rosnącej mocy obliczeniowej, te technologie nie tylko rewolucjonizują diagnozę i leczenie, ale również otwierają drzwi do personalizowanej medycyny na niespotykaną dotąd skalę. Podobnie, wykorzystanie blockchaina do zabezpieczenia danych i transparentności jest innowacyjnym podejściem, które zasługuje na uwagę. Cieszę się, że jest to polski startup, który próbuje globalnie wpłynąć na postęp w medycynie i życzę mu powodzenia.
Co do regulacji, zgadzam się, że istnieje potrzeba bardziej precyzyjnych przepisów dotyczących AI w medycynie. Te obecne są zbyt ogólne i nie uwzględniają specyfiki tej delikatnej dziedziny. To szczególnie istotne w kontekście różnic między krajami UE w zakresie stosowania AI w opiece zdrowotnej. Potrzebna jest spójna strategia na poziomie unijnym, aby zminimalizować te dysproporcje.
– prof. Aleksandra Przegalińska, V-ce rektorka Akademii Leona Koźmińskiego, Senior Research Associate w Center of Labour and Just Economy na Uniwersytecie Harvarda.
Data Lake rzuca wyzwanie tradycyjnym modelom opieki zdrowotnej, prezentując innowacyjne podejście do dawstwa danych medycznych. Dzięki zaufaniu, bezpieczeństwu i współpracy z pacjentami, startup może przyczynić się do odkrycia przełomowych terapii, otwierając nowe możliwości dla rozwoju medycyny na całym świecie. Lepszy dostęp do danych medycznych pacjentów oraz personel medyczny w Polsce mogą dokładniej diagnozować i leczyć choroby. Opieka zdrowotna staje się w ten sposób bardziej dostępna, a dzięki analizie danych można szybciej reagować na zmiany w zdrowiu pacjentów. To może poprawić jakość opieki zdrowotnej i skrócić czas oczekiwania na leczenie.
Artykuł autoryzowany przez prof. Aleksandrę Przegalińską, v-ce rektorkę Akademii Leona Koźmińskiego, Senior Research Associate w Center of Labour and Just Economy na Uniwersytecie Harvarda.
Bibliografia:
[1] AI Act, https://eur-lex.europa.eu/legal-content/PL/TXT/?uri=CELEX%3A52021PC0206
[2] Artificial intelligence in healthcare. Applications, risks, and ethical and societal impacts, 2022, https://www.europarl.europa.eu/RegData/etudes/STUD/2022/729512/EPRS_STU(2022)729512_EN.pdf
[3]Wojtek Sierocki (Data Lake): Tworzymy pierwszy na świecie system dawstwa danych medycznych na blockchainie, Mam Startup, 2.03.2022, https://mamstartup.pl/wojtek-sierocki-data-lake-tworzymy-pierwszy-na-swiecie-system-dawstwa-danych-medycznych-na-blockchainie/
V-ce rektorka Akademii Leona Koźmińskiego, Senior Research Associate w Center of Labour and Just Economy na Uniwersytecie Harvarda.
Zuzanna Czernicka
