Čeká nás lépe dostupná zdravotní péče?

Bc. Klára MAŠKOVÁ, NLK

Dvoudenní seminář Medsoft už podesáté hostil hotel Academic v Roztokách u Prahy, kde se sešly přes čtyři desítky účastníků. Letošní 31. ročník byl zahájen vzpomínkou na RNDr. Josefa Cirýna, spoluzakladatele semináře, který zesnul 8. března.

Tematický obsah semináře je velmi široký. Objevují se na něm příspěvky jak z oblastí zdravotní informatiky či biomedicínského inženýrství, tak i z výuky a vzdělávání v oblasti zdravotnické informatiky nebo knihoven a vědeckých informací ze zdravotnictví.

Jedním z nosných témat semináře byl koncept elektronického zdravotnictví. Usnesením vlády ČR ze dne 28. 11. 2016 č. 1054 byla schválena Národní strategie elektronického zdravotnictví na období 2016 – 2020 (dále NSeZ). Jde o strategický dokument formulující strategické cíle a ukazující tak směr na základě společenských podmínek a trendů vývoje na úrovni EU a ČR, kterým by se měl vývoj elektronizace ubírat. Cíle strategie jsou podporovány programem vycházejícím z Národní strategie ochrany a podpory zdraví a prevence nemocí „ZDRAVÍ 2020“.

Součástí strategie je zavádění nástrojů zvyšujících celkovou efektivitu, účinnost a zejména udržitelnost celého zdravotnického systému. Cílem je zajištění dostupnosti zdravotnických informací, které mohou vést k záchraně života, a to ve správný čas na správném místě. Řeší i specifickou oblast dostupnosti informací v přeshraničním pohybu občanů a pacientů, např. interoperabilitu zdravotnických informačních systémů. Příkladem klíčových projektů jsou národní registry zdravotnických pracovníků a poskytovatelů či ePreskripce.

Úvod do této problematiky představil Martin Zeman svou přednáškou „Národní centrum elektronického zdravotnictví (NSeZ) – plány versus realita v roce 2019“. Zeman momentálně pracuje jako ředitel Národního centra elektronického zdravotnictví a ve své přednášce prezentoval stav aktuálního plnění NSeZ. Národní centrum elektronického zdravotnictví vzniklo – podle něj s tříletým zpožděním – v říjnu 2017 s cílem programově a hospodárně koordinovat a podporovat rozvoj digitalizace, a především udržovat a rozvíjet koncepci národního systému elektronického zdravotnictví. Momentálně se pracovní skupina zabývá aktivitou 3, v níž vytváří uživatelské scénáře, zkoumá procesy, zjišťuje potřeby a provádí simulace. V březnu by na žádost ministra zdravotnictví měla být hotová první verze Národního zdravotnického informačního portálu určeného veřejnosti nzip.cz.

Na toto téma pak navázali Martin Komenda a Matěj Karolyi zástupci třináctičlenného týmu Webstudio zformátovaného v rámci aktivit pracovišť Institutu biostatistiky a analýz Lékařské fakulty Masarykovy univerzity (IBA LF MU) a Ústavu zdravotnických informací a statistiky ČR (ÚZIS ČR)  a nabízející komplexní služby z oblasti webdesignu a přípravy grafických podkladů.

V současnosti jsou informace o zdravotnictví a medicíně zveřejňovány prostřednictvím mnoha různých internetových zdrojů. Problematické se však jeví rozlišování relevantních zdrojů obsahujících garantované a správné informace od těch nerelevantních. Pro návrh koncepčních řešení pod garancí státních organizací bylo zapotřebí nejprve zmapovat existující online zdroje prezentující informace z oblasti zdravotnictví, a to pod záštitou jak státních či akademických institucí, tak i komerčních. Za tímto účelem byla zpracována detailní rešerše, jejíž výsledky byly klasifikovány podle sady definovaných popisných atributů. Celkem bylo zahrnuto 190 zdrojů, které byly popsány pomocí sedmi atributů:

  • garant obsahu,
  • typ organizace (státní subjekt, akademický subjekt, komerční/soukromá organizace, nezisková organizace/nadační spolek/sdružení občanů),
  • kategorie obsahu (informace o projektu, novinky/rozcestník, databáze s vyhledáváním, statické vizualizace dat, interaktivní vizualizace dat, otevřená data),
  • zaměření (určení, zda se portál zaměřuje pouze na jedno konkrétní téma z oblasti zdravotnictví nebo poskytuje informace o různých tématech),
  • cílová skupina (odborníci/lékaři, veřejnost, pracovníci státní správy/úředníci, akademičtí pracovníci),
  • přístupnost (šifrovaná komunikace pomocí SSL, responzivní design uživatelského rozhraní),
  • a jazyk (dostupnost jazykových mutací – čeština, angličtina) (Karolyi, 2019).

Z výsledků rešerše vyplývá například, že z hlediska typu organizace jsou nejvíce zastoupeny organizace ze státního sektoru (47,9 %). Jedná se převážně o webové služby a informační portály předních zdravotnických organizací v České republice. Z hlediska kategorie obsahu se ukázalo, že větší část portálů (77 %) je zaměřena na specifická témata a menší část (23 %) informuje své uživatele komplexněji. A z hlediska cílové skupiny bylo zjištěno, že většina portálů (84,7 %) se soustředí na širokou veřejnost, popřípadě alespoň obsahuje sekci určenou široké veřejnosti.

Matěj Karolyi pak ukázal dva zajímavé příklady portálů z produkce Webstudio. Prvním byla Mapa zdravotnické techniky. Tento webový portál poskytuje informace o dostupnosti jednotlivých kategorií zdravotnické techniky u všech poskytovatelů zdravotnických služeb, kteří dle zákona odevzdali Roční výkaz o přístrojovém vybavení zdravotnického zařízení. Celkem je evidováno 15 104 přístrojů. Druhým portálem je Klasifikační systém DZ-DRG pracující s klasifikačními pravidly pro zařazení hospitalizačních případů do jednotlivých úrovní systému DZ-DRG. Jeho hlavním cílem je snaha zpřístupnit definovaná pravidla širokému spektru uživatelů a zájemců.

Hodnocení kvality webových stránek se také ve svém příspěvku věnovali Pavel Kasal a Štěpán Svačina. Autoři v první polovině příspěvku poukázali na problematiku alternativní medicíny. V současnosti nejsou aktivity léčitelů plně legislativně ošetřeny a naopak jsou spíše podporovány chybějící regulací klamavé reklamy. Na druhou stranu se některé alternativní praktiky mohou v léčbě pacientů vhodně uplatnit. Řešením by mohlo být vytvoření portálu garantovaného oficiální autoritou – Ministerstvem zdravotnictví ČR, který by poskytoval objektivní, kvalifikované informace v oblasti alternativní medicíny. Momentálně je vypracován návrh portálu s názvem ALTMED. Obsahuje seznam praktik, jejich stručnou definici, indikaci, využití, kritiku a odkazy na populárně odborné články o dané problematice.

V druhé polovině přednášky se autoři zaměřili na hodnocení kvality stránek nemocnic. Ukazuje se, že aktuální úroveň webových stránek zdravotnických zařízení je velmi rozdílná. Řada jejich tvůrců nerespektuje základní pravidla jejich tvorby a výsledkem jsou závažné nedostatky z hlediska informování pacienta. Náprava situace je podle autorů příspěvku možná prostřednictvím veřejného publikování nedostatků. V rámci již zaniklého Koordinačního střediska pro resortní zdravotnické informační systémy vznikl portál Rankmed, který na základě hodnocení kvality webových stránek pravidelně zveřejňoval jejich pořadí v regionech.

Pavel Kasal uvedl příklad špatných webových stránek nemocnice Mělník (viz obrázek níže).

Na hlavní stránce je velká fotografie doktora. Nejen, že jde o někoho neznámého, kdo v nemocnici ani nepracuje, ale zbytečně velká fotografie zabírající většinu hlavní stránky, způsobuje pomalé načítání stránek. Mezi další časté chyby uvedl špatně čitelné logo nebo zbytečně mnoho prokliků, než se uživatel dostane k potřebné informaci.

Hodnocení kritérií kvality webových stránek je definováno mezinárodně, ale řada společností vytvářejících stránky o nich neví. V rámci portálu Rankmed je hodnoceno celkem 30 aspektů z oblastí prezentace, navigace, funkce či věrohodnosti, např.: rychlost načtení, velikost stránky, pokrytí obrazovky, struktura menu, cizojazyčná verze, vyhledávání, metadata, bezchybnost HTML, aktuálnost, datum, neaktivní odkazy, atd..

Tematicky na oblast elektronického zdravotnictví navázal také Jiří Kofránek s přednáškou „Modelování procesů e-preskripce“. Na počátku své přednášky Jiří Kofránek vysvětlil vývoj profese stavitele. Dříve stavitelé budovu navrhli a zároveň ji dokázali i postavit. Dnes jsou tyto role rozděleny na povolání architekta a stavaře. Podobně je tomu i u stavitelů informačních systémů, kde vzájemně spolupracují profese návrháři architektury informačních systémů a vlastní realizátoři. Před vlastním budováním informačního systému jako je eHealth je potřeba mít jasně vyřešený jeho architektonický návrh odpovídající na dvě základní otázky: Co má informační systém řešit? Jak to má řešit?

Pro zavedení eReceptu bylo zapotřebí urychleně připravit legislativu řešící využití eReceptu pro tvorbu a nahlížení do lékového záznamu (tzn. záznam o lécích předepsaných a vydaných pacientovi). Právě lékový záznam je skutečným reálným přínosem elektronického receptu pro kvalitu a bezpečnost poskytování zdravotní péče. Na přípravě legislativy se podílelo mnoho aktérů, např. architekti informační systému eHealth, tvůrci funkčního softwaru Státního ústavu pro kontrolu léčiv, pojišťovny, lékárnická komora, lékařská komora, Úřad pro ochranu osobních údajů atd. Pro porozumění a sladění různých zájmů jednotlivých aktérů bylo zapotřebí přehledně a srozumitelně popsat všechny nezbytné procesy týkající se elektronického receptu. Toho bylo dosaženo pomocí hierarchických stavových diagramů vytvořených v softwarovém nástroji vhodném pro návrh procesní architektury Craft.CASE. Vytvořený diagram posloužil jako jedinečný diskuzní podklad. Účastníkům poskytl stručný, jednoduchý, přehledný a přitom ucelený náhled na to, jaká problematika se eReceptem řeší, čeho všeho se dotýká, kdo a jak je zapojen a jaké situace mohou nastat.

Jiří Borej pak ve své přednášce “Elektronická identita ve zdravotnictví” poukázal na problematiku identifikace a autentizace subjektů přihlašujících se k různým elektronickým službám. Na jedné straně jde o fyzické osoby, jakými jsou: zdravotnický pracovník, pacient, veřejnost, a na druhé také poskytovatel služeb ručící za správnost a kvalitu sdílených dat. Pro využívání služeb je potřeba identifikace subjektů a přidělení návazných oprávnění k provádění určitých úkonů. Snahou ministerstva je, aby bylo přihlašování do různých služeb stejné a co nejméně obtěžovalo jednotlivé subjekty. Na druhou stranu musí být bezpečné, aby nedošlo k úniku osobních dat.

S digitalizací přichází nutnost klasifikace. Na tuto problematiku poukázal hlavně příspěvek Tomáše Macháčka, lékaře věnujícího se od roku 1995 řízené péči, která zahrnuje organizaci, poskytování a financování zdravotní péče s cílem zvyšovat účelnost nákladů vynaložených na zdravotní péči a současně zachovat nebo zlepšit její kvalitu (Základní principy řízené péče, 2018). Při snaze o vytvoření robustního plánu na podporu řízené péče narazil na problémy klinického jazyka a klinické komunikace. Klinický jazyk je založen nikoli na úředně definovaných termínech, ale na přenesených významech. Jako příklad uvedl běžně používaný termín „vyšší pH moči“. O kolik? Co to vlastně znamená a jaký to má význam? Navíc uvádí, že se vytvářejí lokální žargony, proto si lékaři v různých specializacích mezi sebou nerozumí. Ukazuje se, že konceptualizace pomocí živého jazyka je problémová. Pro účely přípravy projektu řízené péče byl vytvořen sémantický slovník. V současnosti obsahuje 120 konceptů uložených v databázi RDF Store.

Problémy komunikace lékařů s pacienty hluboce souvisí s tradicí lékařské profese, kdy lékař dlouhou dobu nebyl zodpovědný svému pacientovi ve smyslu dokumentace. Pro lékaře je pacient biologickým objektem, na němž odečítal hodnoty. Komunikovat musel pouze při konzultaci nebo při předávání zprávy jinému lékaři, ve které navíc popisoval pouze, co si myslel, že jiný lékař bude potřebovat. K tomu se navazuje problematika vedení prozatím nestrukturované zdravotní dokumentace. V současnosti neexistuje kontext, v němž by byla struktura dokumentace vyžadována. Lékaři navíc při výměně dokumentace nejsou schopni komunikovat své intuitivní názory.

O klasifikaci mluvila ve svém příspěvku také Irena Rubešová. ÚZIS ČR v rámci projektu Metodická optimalizace a zefektivnění systému úhrad nemocniční péče v ČR (DRG Restart) od srpna 2015 vyvíjí novou Klasifikaci hospitalizačních procedur. Jedním z dílčích cílů projektu je vytvořit funkční klasifikační systém hospitalizačních procedur umožňující standardizovaný popis zdravotnických intervencí. Mezi základní principy klasifikace patří vícerozměrnost, logická struktura a modulárnost. Aktuální testovací verze je dostupná na webu https://drg.uzis.cz/khp.

Petra Králová měla vystoupit s příspěvkem „Kurz kódování zdravotních služeb – referenční kódování v systému CZ-DRG“, bohužel na seminář se nemohla dostavit. Z anotace příspěvku však vyplývá, že ÚZIS ČR ve spolupráci s Institutem postgraduálního vzdělávání ve zdravotnictví (IPVZ) vytvořili třídenní kurz pro vzdělávání kodérů pro nově vyvíjený systém CZ-DRG. Snahou je aplikovat výstupy projektu do praxe, což by mělo vést k dostupnosti kapacit profesionálů a k zlepšení kvality dat produkovaných ve zdravotnictví (vykazování pro administrativní a statistické účely, systémy úhrad, business intelligence, data mining a manažerské rozhodování, věda a výzkum atd.).

A právě práce s daty je základní složkou celého elektronického zdravotnictví. Jan Hendl svou teoretickou přednáškou „Metody analýzy velkých dat“ zdůraznil, že data jsou všude kolem nás a organizace a analýza dat nám může napomoci k lepšímu rozhodování.

Pojem velká data (big data) lze charakterizovat třemi vlastnostmi – jsou objemná, různorodá a rychle se měnící. Velkých dat je tolik, že jejich analýzu není lidská síla schopna zvládnout. Lze však využít automatizovaného prostředku využívajícího metod umělé inteligence. Jde o simulaci racionálního chování v rámci nějakého úkolu. Systém je však nejprve nutno naučit, jak má analyzovat. Existují dva způsoby: učení s učitelem (hledání funkce, která nejlépe predikuje cílovou proměnnou) a učení bez učitele (není k dispozici cílová proměnná – je potřeba porozumět přirozeně daným strukturám).

Velmi důležitou oblastí velkých dat je data mining neboli dolování dat, analytická metoda, jak získat z velkého množství dat užitečné a netriviální informace. Existují dva způsoby: prediktivní dolování dat (vytvoření modelu systému popsaného daty – využití k predikci neznámých hodnot nebo budoucích hodnot) a popisné dolování dat (získání nových a netriviálních informací o datech interpretovatelný lidmi).

Jedním ze základních cílů analýzy velkých datových souborů je umět klasifikovat záznamy, tedy přiřadit k nim patřičnou klasifikační třídu. K tomu je zapotřebí naučit systém jak data rozdělit. To lze provést hned několika způsoby, např. pomocí klasifikačních stromů, Bayesovy metody, klasifikace K, genetických algoritmů atd.

Pro odhalení podrobností v množině objektů je typickou procedurou shlukování. Jde o popisnou proceduru zprostředkovávající uživateli informace, co by v datech mohlo být důležitého. Mezi daty se také hledají asociace a korelace. Generují se tak spoje mezi jednotlivými proměnnými.

Jan Hendl svou přednáškou zdůraznil potřebu zpracování velkých dat a upozornil na program Big Data to Knowledge (BD2K) mající za cíl urychlení integrace velkých dat do biomedicínského výzkumu.

Využití dat v praxi představil Matěj Adam (IBM Česká republika, spol. s.r.o.) v příspěvku „Využití AI v klinickém rozhodování“. V posledních letech se klientské rozhodování s podporou počítačů zavádí do praxe. Ještě před pár lety by využití umělé inteligence v medicíně bylo nemyslitelné, ale dnes se podmínky mění: dostatek dat dostupných odkudkoli, digitalizace, zavádění eHealth či znalost uživatelů. Přibývají nové informace u výzkumů a lidské kognitivní schopnosti začínají narážet na limity.

Navrhovaný systém využívající umělé inteligence funguje tak, že nejprve je pacient diagnostikován tak, aby byly dostupné veškeré informace z výsledků vyšetření. Poté systém na základě tréninku umělé inteligence řízeného odborníky navrhne ke zvážení seznam doporučených postupů pro pacientovu léčbu a to s přihlédnutím k jeho individuálním hodnotám. Lékař se pak předloženými doporučeními může i nemusí řídit. Tento systém je vhodný pro podporu personalizované medicíny, ale také napomáhá k hledání pacientů pro klinické studie, které by jinak kvůli nedostatku vzorků nemohly být proveditelné.

Navrhovaný systém byl zatím testován v USA na onkologických pacientech. Proběhla klinická studie srovnávající, nakolik jsou stejná či rozdílná doporučení expertů s expertním systémem. Shoda byla 89 %, což je velmi pozitivní výsledek, protože ani sami onkologové mezi sebou nemají vyšší procento shody.

Matěj Adam upozornil na to, že firmy si uvědomují rizika při zavádění umělé inteligence, a proto je nezbytné nastavit regule. Jedním z hlavních principů je transparentnost, tzn., že v každém okamžiku musí být schopni rozpoznat, jak je systém nastaven, podle čeho se trénuje, tedy na jakých datech a kdo ho trénuje.

Dosud jsem zmiňovala pouze příspěvky zaměřené spíše na zdravotní informatiku. Semináře se však zúčastnili i profesionální knihovníci. Richard Papík přednesl přednášku na téma „Obecné a speciální rešeršní strategie“. Rešeršní strategie se změnily kvůli uživatelskému prostředí. Nastává tedy otázka, zda je stále potřeba rešerší? Podle Papíka mnoho uživatelů ani neví, jaké zdroje jsou dostupné a neznají jejich možnosti. Dle jeho zkušeností studenti často nejsou vedeni  k využívání jiných než volně dostupných zdrojů. Jejich vyhledávací systémy jsou sice přátelské, ale nejsou „přítulné“. Když v nich uživatel hledá informace místo procesu vyhledávání, je veden k prohlížecí strategii. To vede k informačnímu přetížení. Uživatel dostává stovky až tisíce dokumentů, ale při tom by mu stačilo pouze několik vybraných.

Richard Papík ve své přednášce rozlišil dvě základní rešeršní strategie: intuitivní a analytickou. Prostřednictvím uživatelského prostředí je uživatel často veden k intuitivní strategii, ale často zaostává v té analytické. Výsledky vyhledávání mohou být buď úplné anebo přesné. Nikdy obojí, a proto je potřeba rešeršní strategie střídat.

Bylo také zdůrazněno, že je potřeba mít přehled o dostupných zdrojích. Částečně nám v tomto problému pomáhá Google Scholar, ale stále existují dokumenty, které prostřednictvím vyhledávače vyhledat nelze. Příkladem uvedl Research Gate.

Je také dobré znát základní rešeršní strategie. Mnoho uživatelů si myslí, že stačí do vyhledávacího políčka zadat klíčová slova, ale často zapomínají do svého dotazu implementovat také jejich synonyma. Richard Papík svým studentům doporučuje použití “rešeršního deníku”, pomocí kterého si studenti mohou ujasnit svou rešeršní strategii (viz obrázek).

Co se týká dostupnosti jednotlivých zdrojů, tak Lenka Maixnerová ve svém příspěvku představila technologické nástroje a postupy pro vytváření a zpřístupňování informačních zdrojů v Národní lékařské knihovně (dále NLK). Zajímavým se jeví portál MedLike poskytující přístup k důvěryhodným informačním zdrojům o zdraví a nemoci pro podporu zdravotní gramotnosti. Portál je vytvářen od roku 2016. Jeho autoři vybírají z fondu NLK a z volného internetu důvěryhodné zdroje a to podle vlastní metodiky hodnocení kvality.

Z oblasti vzdělávání knihovníků vystupovali se svými příspěvky knihovníci z Národní lékařské knihovny, kteří se dlouhodobě věnují celoživotnímu vzdělávání zdravotnických knihovníků. Jitka Feberová (1. lékařská fakulta Univerzity Karlovy) zas představila nový koncept využití e-learningového systému Moodle v lékařské výuce.

Letošní seminář Medsoft byl tematicky velmi nabitý. Jeho obsah poukazuje na momentálně řešené problémy v oblasti elektronického zdravotnictví. Součástí semináře byl také kulatý stůl, kde se diskutovalo nad budoucností e-Health a jeho strukturou v ČR.

Diskuze se také zúčastnil ministr zdravotnictví Adam Vojtěch. Ukazuje se, že ve zdravotnictví velmi chybí finance. Elektronické zdravotnictví by mohlo být cestou, která pomůže ušetřit finance na správných místech. V průběhu celého semináře bylo několikrát zmíněno, že pacienti s chronickými chorobami jsou zodpovědní za 75 % nákladů ve zdravotnictví. Podle ministra v současném zdravotnictví velmi chybí dostupnost zdravotnické dokumentace. Problémová se také jeví dlouhá objednací doba k vyšetření. Ta vede k promeškání včasného léčení, což ve výsledku stojí stále daleko více peněz. Elektronické zdravotnictví může napomoci řešení mnoha problémů, ale také má svá slabá místa. Příkladem může být ochota samotných doktorů zapojit se a pracovat se systémem. Neochota naučit se používat nové technologie může výrazně zpomalit nástup elektronického zdravotnictví.

Některé ze zmiňovaných příspěvků a i jiné jsou dostupné online ve sborníku na http://medsoft.creativeconnections.cz

Literatura:

KAROLYI, Matěj a Martin KOMENDA, 2019. Přehled elektronických informačních zdrojů ve zdravotnictví ČR. In: MEDSOFT 2019. Praha: Creative Cinnection, s. 40-49. ISBN 978-80-86742-51-9. ISSN 1803-8115. Dostupné také z: http://www.creativeconnections.cz/medsoft/

Základní principy řízené péče, 2018. KlientPRO: Inteligentní řešení pro zdravotnictví [online]. KlientPRO [cit. 2019-04-18]. Dostupné z: https://www.klientpro.cz/principy-rizene-pece

Citace

MAŠKOVÁ, Klára. Čeká nás lépe dostupná zdravotní péče?. Lékařská knihovna [online]. 2019, roč. 24, č. 1-2 [cit. 18.04.2024]. Dostupné z: https://casopis.nlk.cz/en/archiv/2019-24-1-2/ceka-nas-lepe-dostupna-zdravotni-pece/. ISSN 1804-2031.