Prediktív titkok, védett adatok:
Érkezik az intelligens EESZT
A valódi stratégiai kincs az egészségügyi adatokból kinyerhető predikciós képesség – hangzott el a többi között a Magyar Egészségügyi Menedzsment Társaság (MEMT) XXIV. Adatvezérelt egészségügy és kiberbiztonság konferenciáján, ahol szó esett az iEESZT-ről, az MI-forradalomról és az európai egészségügyi adattér kihívásairól is.
Az adat önmagában nem érték, a legnagyobb érték az, ami az adatból előre jelezhető – árulta el előadásában Szócska Miklós, a Semmelweis Egyetem Egészségügyi Közszolgálati Karának dékánja, aki szerint ez a valódi stratégiai titok egyéni és társadalmi értelemben egyaránt. – Nem egy konkrét lelet vagy dokumentum a lényeg, hanem annak a képessége, hogy előre lássuk: ki fog megbetegedni, mikor romlik az állapota, kinél hat egy adott terápia, vagy hol fog torlódni az ellátórendszer – fogalmazott a szakember.
Már nem egy távoli álom, hanem a karnyújtásnyira lévő közeljövő az iEESZT, azaz az intelligens EESZT megvalósítása, ami alapvetően határozhatja meg, ki jut előbb prevencióhoz, milyen terápiákat támogat majd a finanszírozási rendszer, és mely gyógyszerek kapnak prioritást a társadalombiztosítási befogadás során. A globális technológiai vállalatok számára a „szent grál” nem maga az adat, hanem az abból képzett prediktív modell; ha egy ország nem rendelkezik saját validációs képességekkel, mások modelljeire utalva döntési függőségbe kerül, ami már nem csupán piaci, hanem tömeges sorskérdés – hangsúlyozta a volt egészségügyi államtitkár.
Az egészségügyi mesterséges intelligencia (MI) stratégiák mentén az országok az adatvagyontól az alkalmazásvagyon irányába mozdulnak el – vázolta a nemzetközi trendeket. – Bár az „adatvédelem-fetisizmusnak” megvannak az érthető okai, a digitális eszközök terén az adatszuverenitás vált a legfőbb versenyelőnnyé. Magyarország ebben egyelőre tartja az elsőségét, de a fölényünk egyre csökken. Itthon az EESZT megjelenése és a modern, adatvezérelt európai egészségügy szellemi alapjait 2011-ben lefektető EU eHealth Task Force munkacsoport irányelvei megteremtették az adatok összekötésének kultúráját.
A Mesterséges Intelligencia Nemzeti Laboratóriumban zajló munka már a gyakorlatba ülteti ezt a jövőképet. A Covid-időszak alatt létrejött deperszonalizált, nagy felbontású adatvagyon – legyen szó képi diagnosztikáról vagy szöveges dokumentumokról – lehetővé tette olyan interfészek kialakítását, ahol az orvosnak már csak jóvá kellene hagynia a gép által kinyert betegösszefoglalókat. A cél egy olyan „gyártósor” felállítása, amely egyesített, interoperábilis és federált adathalmazokból, valamint hiteles, intézményesített önadat-platformokból áll. Ebben a rendszerben a mintázatfelismerés, a nyelvi modellek és a monitoring robotika már zajló országos pilotokban vizsgázik.
Az iEESZT jövője az emberközpontúságra és a szuverenitásra épül
Védenünk kell az „aranybányát” – hívta fel a figyelmet az adatszuverenitás fontosságára Szócska Miklós. – Nem eladnunk kell az adatokat, hanem hozzáférést biztosítani a hazai validációs környezetben, megvédve „a magyarok molekuláris identitását”. Az alkalmazás-szuverenitás jegyében pedig nekünk kell biztosítanunk a fejlesztési környezetet, hogy a tudás itthon maradjon, a stratégiai partnerekkel pedig az értékteremtésből való részesedés fejében kell együttműködnünk.
A fejlesztések az EgészségAblaktól kezdve – a TB-lámpán és a szűrési jelzéseken át – a strukturált laborlelet-integrációig és a viselhető eszközök valós idejű adatbetöltéséig terjednek. Ez az integrált ökoszisztéma teszi lehetővé, hogy egyetlen adatponttól eljussunk az intelligens funkciókig, az algoritmustól pedig a tényleges terápiás képességig. Ahogy Szócska Miklós kiemelte, a globális adatkereskedelem veszélyei ellen csak egy szuverén, intelligens rendszerrel védekezhetünk, amely képes a terápiás hatékonyság folyamatos követésére és a krónikus állapotok prediktív felügyeletére.
Egy modell, amely forradalmasíthatná a népegészségügyi szűréseket
A Rényi AI-modell képes a Nemzeti Egészségbiztosítási Alapkezelő (NEAK) adataiból és a BNO-kódokból olyan összefüggéseket kinyerni, amelyek radikálisan optimalizálhatják például a népegészségügyi szűréseket – számolt be Miklós Dezső, a HUN-REN Rényi Alfréd Matematikai Kutatóintézet munkatársa. Az elmúlt években az egészségügyi „digitális lábnyomok” feldolgozása során egy rendkívül gazdag adatvagyon kristályosodott ki, ami a jövőben a rendszerképesség záloga lehet. A kutatóintézet célja egy olyan betegéletút-adatplatform létrehozása, amely prediktív informatikai szolgáltatásokat nyújt az EESZT, a NEAK és az egészségügyi kormányzat számára.
A rendszer nemcsak azt mondja meg, kiket kellene legelőször szűrni, hanem a szűrés eredményességét is többszörösére növelheti. Alacsony átszűrtségi arány mellett a Rényi AI-modellel a szűrések hatékonysága a hagyományos módszerekének akár a két-háromszorosa is lehet – hangsúlyozta Miklós Dezső.
A modell ereje abban rejlik, hogy az ország teljes adatállományán képes dolgozni, ám a valódi áttörést a statikus adatok „élő” adatbázisokkal, például laborleletekkel és szöveges zárójelentésekkel való bővítése jelentené. A szakmai jövőkép egy olyan felhasználóbarát felület, ahol a teljes betegdokumentáció egyetlen lapon jelenne meg, támogatva ezzel az orvosi döntéshozatalt, a precíz lakossági szűrést és az ágazatvezetési tervezést egyaránt.
Bár a prediktív modellek tanításához szükséges módszertani alapokat már lefektették, a szakértők szerint a következő kritikus lépés a személyiségi jogok és az adatvédelem kérdéskörének megnyugtató rendezése, hogy a matematikai modellek a mindennapi klinikai gyakorlat részévé válhassanak annak érdekében, hogy az adatokból kinyert tudást a betegágy mellett és a populációs szintű egészségmenedzsmentben egyaránt közvetlen egészségnyereséggé lehessen váltani.
Bidló Judit mérlegelésről, orvosi felelősségről és stratégiáról
A kormányzati felelősség és a gyakorlati megvalósíthatóság kérdéseit állította fókuszba előadásában Bidló Judit, a Belügyminisztérium egészségügy szakmai irányításáért felelős helyettes államtitkára, reflektálva a az előzőekben elhangzott előadásokra is.
A döntéshozók számára a legnagyobb kihívást az jelenti, hogy különbséget tegyenek a valódi tudományos áttörések és a megalapozatlan technológiai ígéretek között. Példaként a hírhedt Theranos-ügyet és az újgenerációs szekvenálást (NGS) állította párhuzamba. Mint fogalmazott, a kormánynak azt kell mérlegelnie, hogy egy-egy innováció valóban az NGS-hez hasonló, ma már nélkülözhetetlen diagnosztikai alapvetés, vagy csupán egy jól hangzó, de klinikai relevanciát nélkülöző ígéret. Figyelmeztetett a „statisztikai csapdákra” is: egy elemzés kimutathatja például, hogy az ülőpárnát használók fél éven belül meghalnak, de a döntéshozónak látnia kell az összefüggés mögött a valóságot – miszerint nem a párna okozza a halált, hanem a páciensek eleve leromlott állapota miatt volt szükség az eszközre.
Az államtitkár beszélt az orvosi döntéshozatalt terhelő „döntési fáradtságról” és az adatrobbanás okozta nyomásról is. Egy betegdashboard létrehozása, amely egyetlen felhasználóbarát felületen összegzi az EESZT-ben lévő strukturált és strukturálatlan adatokat, valóban tehermentesíthetné az orvost és tudatosabbá tehetné a beteget, ugyanakkor Bidló Judit óva intett a mesterséges intelligencia kritika nélküli használatától. Kiemelte, hogy a túlzott MI-használat az orvosi diagnosztikai képességek sorvadásához vezethet, ezért az MI-rendszereket csak lépcsőzetesen, akkreditált és bevizsgált szoftvereken keresztül szabad bevezetni, fenntartva, hogy a végső felelősség minden esetben az orvosé marad.
Kormányzati szinten az adatvezérelt megközelítésnek a forráselosztásban, a prevencióban és a terápiák valós életben mért hatékonyságának visszacsatolásában van kulcsszerepe. Az államtitkár emlékeztetett arra is, hogy a magyar MI-stratégia keretein belül március 31-ig készül el a specifikusan egészségügyi MI-stratégia, amely hat fókuszpont mentén határozza meg a fejlesztési irányokat és az egyes szervezetek adathasznosítási feladatait.
Európai horizontra kitekintve Bidló Judit egy közelmúltbeli informális miniszteri konferenciára utalt, ahol az Európai Egészségügyi Adattér (EHDS) bevezetése kapcsán jelenleg „óvatos megállást” és várakozást tapasztalt az Európai Unióban. Mint mondta, egyetlen tagállam sincs még teljesen kész a rendszer fogadására, és minden szereplő hangsúlyozza az Európai Bizottság felelősségét a kontrollált, biztonságos keretek garantálásában.
EHDS: a digitális önrendelkezéstől a nemzeti adatvagyon védelméig
Ez a nemzetközi bizonytalanság és a szigorú szabályozási igény vezette fel a konferencia következő blokkját, ahol egy kerekasztal-beszélgetés keretében járták körül a szakértők az európai adattér hazai és nemzetközi kihívásait. A 2027-ig tartó felkészülési időszak után 2029-től válik teljessé az elsődleges – gyógyítási célú – és másodlagos – kutatási, döntéshozatali célú – adathasznosítás rendszere.
A főbb mérföldkövek és feladatok áttekintése során Kádár Magdolna, a BM Egészségügyi Fejlesztéspolitikai Főosztályának vezetője hangsúlyozta, hogy a minisztérium koordináló szerepe mellett a háttérintézmények – köztük a NEAK – adatvagyona kulcsfontosságú a folyamatban, és bár a fokozatosság elvét követik, a finanszírozási adatok integrálása elsődleges cél.
A bizalom az adathasznosítás valutája, ezért jelenleg egy olyan kommunikációs stratégián dolgozunk a Belügyminisztériumban, amely biztosítja a betegeket, hogy ne féljenek átadni adataikat a közös célok érdekében – fogalmazott a főosztályvezető, felhívva a figyelmet a társadalmi elfogadottság jelentőségére.
Az EESZT fejlesztései – például a digitális önrendelkezés terén – sokszor példaként szolgálnak más tagállamok számára – emelte ki a technológiai megvalósíthatóság oldaláról szólva Kovács Tamás, az Egészséginformatikai Szolgáltató és Fejlesztési Központ (ESZFK) adatvagyon-kezelési igazgatója. Mint mondta, a 2026-os év már a konkrét döntések és intézményi kijelölések ideje kell, hogy legyen, mivel a bizalomépítés akkor működik jól, ha a rendszerbe van építve, ehhez pedig olyan digitális egészségügyi hatóságra és piacfelügyeletre van szükség, amely képes az adatok démonizálása helyett valódi rendszerképességet teremteni.
Az adatok szemantikai egységesítése nélkülözhetetlen ahhoz, hogy azokat erőforrásként lehessen használni a jövőben – hangsúlyozta Láng Róbert, az Nemzetgazdasági Minisztérium (NGM) egészségiparért felelős miniszteri biztosa. Felhívta a figyelmet arra is, hogy a transzparencia mellett a nemzeti érdekeket is védeni kell. Mint fogalmazott: nem válhatunk adatgyarmattá, és el kell érnünk, hogy az orvos és a beteg egyaránt érdekelt legyen az EHDS használatában, például az adminisztrációs terhek MI-alapú csökkentése révén.
Az innovációs lánc végén álló gyógyszeripar részéről Keresztes Konrád, az MSD egészségpolitikai és kommunikációs igazgatóhelyettese megerősítette a szektor együttműködési szándékát, kiemelve, hogy a globális tapasztalatok becsatornázása a hazai döntéshozatalt is támogathatja. Zárógondolatként leszögezte, hogy az egészségipari szereplők készen állnak a közös munkára, és szeretnék látni azokat a dedikált adatkapacitásokat, amelyek révén a gyógyszeripar lendületet adhat a hazai innovációnak és egészségügyi döntéshozatalnak.
