Diagnoza AI, hurtownie danych i e-Konsylium. Przełomowy projekt w e-zdrowiu
#### Diagnoza AI w e-zdrowiu – kierunek, zakres i potencjał dla placówek
Z doniesień branżowych wynika, że na agendzie krajowego e-zdrowia pojawia się pakiet inicjatyw: rozwój algorytmów wspierających diagnozowanie (Diagnoza AI), budowa lub wzmocnienie hurtowni danych zdrowotnych oraz platforma do zdalnych konsyliów specjalistycznych (e-Konsylium). Choć na dziś publicznie dostępnych jest niewiele szczegółów, już sama zapowiedź wyznacza jasny kierunek: oparcie opieki o dane (data-driven care), interoperacyjność i bezpieczną automatyzację procesów.
Dla menedżerów placówek kluczowe jest, że „Diagnoza AI” nie oznacza zastępowania lekarzy, lecz standaryzację wsparcia decyzyjnego: od triażu i wczesnego wykrywania odchyleń (np. na podstawie sygnału z EKG czy obrazowania), przez automatyczne podpowiedzi w EDM, po priorytetyzację list oczekujących. Skala korzyści będzie zależeć od jakości danych źródłowych, zasięgu integracji z systemami szpitalnymi i ram regulacyjnych dopuszczających algorytmy do praktyki klinicznej.
#### Hurtownie danych w ochronie zdrowia – fundament dla AI i analityki
Algorytmy uczą się na danych. Zapowiedź rozwiązań AI w e-zdrowiu implikuje potrzebę wiarygodnej, bezpiecznej i interoperacyjnej warstwy danych – od poziomu szpitali po poziom regionalny/krajowy. Hurtownia danych (DWH) dla ochrony zdrowia powinna:
– gromadzić ustrukturyzowane zasilenia z HIS, LIS, RIS/PACS/VNA, systemów ratownictwa i EDM (w tym Rejestru Zdarzeń Medycznych),
– standaryzować dane według międzynarodowych słowników (np. SNOMED CT, LOINC, ICD-10/ICD-11, ATC) i profili wymiany (HL7 FHIR, DICOM),
– zapewniać nadzór nad danymi (data governance), w tym słowniki referencyjne, linie przetwarzania (ETL/ELT), jakość i pełność rekordów, wersjonowanie oraz ścieżkę audytu,
– wspierać prywatność poprzez pseudonimizację/anonymizację tam, gdzie to możliwe, oraz kontrolę dostępu opartą na rolach,
– umożliwiać analitykę operacyjną i kliniczną (BI, raportowanie KPI, rejestry chorób, modele ryzyka), a także MLOps – bezpieczne wdrażanie, monitorowanie i aktualizację modeli AI.
W praktyce dla placówki oznacza to zarówno porządkowanie lokalnych repozytoriów danych i mapowanie słowników, jak i gotowość do dwukierunkowej wymiany z warstwą krajową (API, FHIR endpoints, wymogi metadanych).
#### e-Konsylium – standaryzacja wielospecjalistycznej współpracy
e-Konsylium to w uproszczeniu platforma do zdalnego prowadzenia konsyliów i konsultacji między ośrodkami – z przepływem kompletu danych klinicznych (obrazowanie, wyniki, dokumentacja), harmonogramowaniem, formalnym protokołowaniem decyzji i audytem. Przy prawidłowym zaprojektowaniu może:
– skrócić czas od rozpoznania do decyzji terapeutycznej,
– ułatwić tworzenie wirtualnych MDT (multidisciplinary team) dla onkologii, kardiologii, neurologii czy chorób rzadkich,
– ograniczyć transport pacjentów i nośników danych, redukując koszty i ryzyko błędów,
– wnieść przejrzystość do odpowiedzialności klinicznej i procesów akceptacji zaleceń.
Z perspektywy IT e-Konsylium powinno integrować: e-skierowania, EDM, obrazowanie (DICOMweb), harmonogramowanie (FHIR Appointment/Task), podpisy elektroniczne i repozytorium decyzji. Kluczowe będą również role i uprawnienia, aby chronić dane w konsultacjach między podmiotami.
#### AI jako wyrób medyczny, zgodność z prawem i bezpieczeństwo danych
Algorytmy wspierające diagnozę mogą wchodzić w zakres wyrobów medycznych oprogramowania (MDR). Dla placówek oznacza to:
– weryfikację klasy wyrobu i CE producenta, instrukcji używania i zakresu wskazań,
– walidację kliniczną lokalną (real-world performance), aby unikać błędów na populacjach różniących się od danych uczących,
– zarządzanie ryzykiem (ISO 14971), bezpieczeństwo informacji (ISO 27001), bezpieczeństwo oprogramowania (IEC 62304) i użyteczność kliniczną (IEC 62366),
– zgodność z RODO (podstawa prawna przetwarzania, DPIA, minimalizacja, retencja), a także z zasadami przetwarzania danych wrażliwych w systemie publicznym,
– cyberbezpieczeństwo: segmentację sieci, MFA, zarządzanie podatnościami, bezpieczne łańcuchy dostaw i monitoring anomalii.
Ponieważ nie opublikowano pełnych założeń projektu, nie przesądzajmy dziś o trybie wdrożenia i roli poszczególnych instytucji. Placówki powinny jednak już planować adekwatne kontrole i polityki zgodności.
#### Integracja z istniejącą infrastrukturą e-zdrowia: EDM, P1, standardy FHIR/DICOM
Niezależnie od ostatecznej architektury krajowej rozwiązania, kierunek jest jasny: interoperacyjność. W praktyce:
– EDM i Rejestr Zdarzeń Medycznych staną się kluczowymi źródłami i „łącznikami” między światem dokumentów a danymi do analityki,
– HL7 FHIR ułatwi wymianę kontekstową (pacjent–zdarzenie–obserwacja–procedura), a DICOM/DICOMweb – wymianę obrazowania dla algorytmów i e-Konsylium,
– profile IHE (XDS, XCA, XCPD) będą wspierały wyszukiwanie i udostępnianie dokumentacji między ośrodkami,
– identyfikacja i nadawanie uprawnień powinny bazować na spójnych tożsamościach personelu i pacjentów.
Placówki, które już dziś porządkują integracje (API first, standardy terminologiczne, testy interoperacyjności), szybciej zintegrują się z krajowymi usługami.
#### Korzyści kliniczne i operacyjne dla placówek medycznych
Chociaż oficjalne KPI projektu nie zostały jeszcze upublicznione, doświadczenia międzynarodowe sugerują, że połączenie AI, hurtowni danych i e-konsyliów może:
– usprawnić triaż i priorytetyzację przypadków (np. szybkie wyłapywanie „czerwonych flag”),
– zmniejszyć liczbę niepotrzebnych badań powtarzanych dzięki lepszej wymianie danych,
– skrócić ścieżkę pacjenta do decyzji terapeutycznej dzięki wirtualnym konsyliom,
– poprawić raportowanie i rozliczenia (spójne kody i słowniki), ułatwiając zarządzanie kontraktem,
– wzmocnić kulturę ciągłego doskonalenia opartego na danych (dashboards kliniczno-operacyjne).
Warunkiem jest odpowiednia zmiana procesów, szkolenia i kliniczne przywództwo – same technologie nie przyniosą efektu bez adaptacji pracy zespołów.
#### Wyzwania wdrożeniowe i ryzyka, o których trzeba wiedzieć
– Jakość danych: braki, duplikaty, niejednolite słowniki utrudniają uczenie i inferencję modeli.
– Uprzedzenia i uogólnianie modeli: algorytm może działać gorzej na lokalnej populacji; konieczne jest monitorowanie driftu i retrening.
– Odpowiedzialność kliniczna: jasne określenie roli AI jako CDS (clinical decision support) i dokumentowanie uzasadnień.
– Zmiana kultury: akceptacja personelu, szkolenia i wsparcie na starcie (superusers).
– Koszty całkowite (TCO): nie tylko licencje, lecz także integracje, utrzymanie, cyber, audyty, MLOps i compliance.
– Zarządzanie vendorami: unikanie uzależnienia (vendor lock-in) poprzez standardy i możliwość migracji modeli/danych.
#### Dlaczego to ważne dla placówek
– Kierunek polityki publicznej: zapowiadane projekty mogą stać się standardem w rozliczeniach, raportowaniu i opiece skoordynowanej. Wczesna gotowość techniczna i organizacyjna przełoży się na przewagę konkurencyjną.
– Efekt skali: centralne usługi AI i e-Konsylium zredukają barierę wejścia dla mniejszych podmiotów, ale skorzystają na tym najbardziej ci, którzy mają uporządkowane dane i procesy.
– Bezpieczeństwo i zgodność: ujednolicone ramy prawno-techniczne ograniczą ryzyka incydentów i kar, pod warunkiem wdrożenia adekwatnych polityk lokalnych.
– Lepsza koordynacja opieki: konsylia między ośrodkami i standaryzacja przekazywania pacjenta poprawią ciągłość leczenia, satysfakcję pacjentów i wskaźniki jakości.
– Optymalizacja zasobów: analityka nad hurtownią danych i wsparcie AI pomagają racjonalniej planować obsadę, grafik badań i inwestycje.
#### Co zrobić teraz (checklista)
– Strategia i odpowiedzialność:
– wyznacz właściciela strumienia AI/analityki (kliniczny i IT) oraz komitet sterujący,
– zmapuj procesy kliniczne do potencjalnych punktów wsparcia AI (triaż, obrazowanie, interpretacja wyników, konsylia).
– Dane i interoperacyjność:
– wykonaj szybki audyt jakości danych (kompletność, jednoznaczność identyfikatorów, słowniki),
– zaplanuj mapowanie do standardów SNOMED CT/LOINC/ICD oraz wystawienie/obsługę FHIR,
– zinwentaryzuj integracje PACS/VNA i gotowość do DICOMweb dla wymiany obrazów.
– Bezpieczeństwo i zgodność:
– przeprowadź DPIA pod przyszłe strumienie AI/e-Konsylium i uaktualnij rejestry czynności przetwarzania,
– wzmocnij cyberhigienę (MFA, aktualizacje, segmentacja, backupy offline, monitoring),
– przygotuj politykę użycia AI w klinice (rola, nadzór, dokumentacja decyzji).
– Architektura i zakupy:
– określ docelowy model (on-prem, chmura, hybryda) z oceną ryzyka i kosztów,
– zdefiniuj wymagania dla dostawców: CE/MDR, walidacja, audytowalność, eksport danych, MLOps, SLA,
– unikaj vendor lock-in (otwarte standardy, przenaszalność modeli i danych).
– Ludzie i zmiana:
– zaplanuj szkolenia kliniczne i techniczne, w tym program superuserów,
– przygotuj komunikację do personelu o roli AI (wsparcie, nie zastępstwo), ścieżkę eskalacji i feedbacku,
– wprowadź pilotaż w ograniczonym zakresie z jasnymi KPI i planem skali po pozytywnym wyniku.
– Pilotaże i współpraca:
– zgłoś gotowość do udziału w pilotażach (jeśli będzie rekrutacja) oraz nawiąż współpracę z ośrodkami referencyjnymi,
– przygotuj przypadki użycia dla e-Konsylium (np. onkologia, kardiologia) i listy danych wymaganych do konsyliów.
#### Jak wybierać rozwiązania AI i hurtownie danych – kryteria dla menedżera
– Przejrzystość i audytowalność: możliwość wyjaśnienia decyzji modelu, logi, ścieżka audytu.
– Jakość i pochodzenie danych uczących: dokumentacja datasetów, pokrycie demograficzne, metody przeciwdziałania uprzedzeniom.
– Walidacja kliniczna: publikacje, niezależne badania, wyniki na lokalnych danych.
– Integracja: natywne wsparcie FHIR/DICOM, gotowe konektory do HIS/LIS/RIS, API.
– Zarządzanie modelem: monitoring driftu, aktualizacje, rollback, wersjonowanie.
– Zgodność: CE/MDR, RODO, normy ISO/IEC właściwe dla medtech/cyber.
– TCO i skalowalność: koszty licencji, utrzymania, integracji, skalowanie użytkowników i obciążenia.
– Wsparcie wdrożenia: szkolenia, dokumentacja, lokalne referencje, czas reakcji serwisu.
#### Podsumowanie – praktyczny kompas w okresie niepewności
„Diagnoza AI”, hurtownie danych i e-Konsylium to logiczne, komplementarne filary cyfrowej transformacji ochrony zdrowia. Nawet jeśli brak dziś pełnych, oficjalnych kart projektu, kierunek jest klarowny: dane wysokiej jakości, interoperacyjność i bezpieczne wykorzystanie AI w procesie klinicznym. Placówki, które już teraz uporządkują dane, integracje i governance, będą gotowe szybciej wykorzystać centralne usługi – i przekuć je w konkretne wyniki kliniczne oraz operacyjne.
#### Źródło i uwagi
Materiał opracowano na podstawie publikacji branżowej: https://www.rynekzdrowia.pl/E-zdrowie/Diagnoza-AI-hurtownie-danych-i-e-Konsylium-Przelomowy-projekt-w-e-zdrowiu,280855,7.html. W momencie pisania nie były publicznie dostępne kompletne specyfikacje ani harmonogramy wdrożeń – część wniosków ma charakter analityczny i może wymagać aktualizacji wraz z publikacją oficjalnych dokumentów.