V posledních dvou letech byla hlavní pozornost ve zdravotnictví věnována především pandemii covidu-19. Přestože krize, které jsme čelili, nás přiměla uvědomit si, že zdraví je to nejcennější, co máme, a došlo také k pozoruhodnému pokroku v rozvoji medicínských technologií, měla pandemie na prevenci rakoviny negativní dopad. Dynamická situace a koncentrace na jediné onemocnění odrazovala pacienty od vyšetření – báli se zdravotnická zařízení navštívit, a prevenci proto odložili nebo ji vzdali.
Prevence a včasný záchyt nádorových onemocnění jsou přitom pro úspěšnost léčby zcela základním předpokladem. Od roku 2002, kdy v České republice začal fungovat plošný screeningový program na včasné odhalení rakoviny prsu, se úmrtnost na tento typ karcinomu snížila o třicet procent. Přesto na pravidelné dvouleté prohlídky dochází zhruba 62 procent žen starších 45 let, a počet onkologických screeningů dokonce v důsledku pandemie klesl až o dvacet procent. I proto patří kvalitní a včasná prevence mezi největší současné výzvy českého zdravotnictví.
Odborníci se shodují, že pro brzkou detekci rakoviny je klíčová především zkušenost pacientů s vyšetřením, která začíná ve screeningových centrech. K pozitivní pacientské zkušenosti s procedurou, která sama o sobě není nikterak příjemná, může výrazně přispět jak moderní a šetrná technologie, tak empatická komunikace zdravotníků, jejíž součástí musí být srozumitelné vysvětlení průběhu i výsledků vyšetření. Vzhledem ke komplexnosti onkologické péče jsou pacienti s podezřelým nálezem často vyšetřováni na různých místech a komunikují s různými poskytovateli péče, což může vyústit v roztříštěnost informací a k nepochopení průběhu léčby ze strany pacienta. K lepší integraci onkologické péče a kvalitnější pacientské zkušenosti může výrazně přispět také použití digitálních technologií a umělé inteligence (AI).
„K lepší integraci onkologické péče a kvalitnější
pacientské zkušenosti může výrazně přispět
také použití digitálních technologií
a umělé inteligence (AI).“
GE Healthcare má ve svém rozsáhlém portfoliu technologie a inovativní řešení, které mohou pomoci k rychlé diagnostice, koordinaci péče napříč zdravotnickým týmem a zároveň poskytují spolehlivou péči. Jedná se například o 3D mamografický systém, platformu pro biopsii, systém určený k detekci nádoru v husté prsní tkáni, softwarovou platformu s množstvím klinických funkcí pro diagnostické potřeby v oblasti metabolického zdraví a zdraví kostí, zcela nový radiografický systém či digitální mobilní rentgenový systém. Mezi průlomové zobrazovací technologie patří také AI aplikace pro rentgen, která obsahuje soubor algoritmů zabudovaných v rentgenových systémech pro automatické měření, detekci, třídění kritických případů a kontrolu kvality. Jiná aplikace nabízí AI detekci osmi abnormálních radiografických nálezů v oblasti hrudníku.
Jak říká Kostas Deligiannis, generální manažer GE Healthcare pro východní Evropu, využití umělé inteligence již při screeningu vede k vyšší kvalitě obrazu a kratší době vyšetření. „Tím se zvyšuje i produktivita screeningu, což je pro zdravotnictví zásadní s ohledem na kapacity a dostupnost péče,“ dodává Deligiannis. Efektivním použitím umělé inteligence a digitálních technologií v onkologické péči lze docílit toho, že budou všechny typy informací integrované, chronologicky seřazené a zobrazené na jednom místě, což opět zvyšuje efektivitu a dostupnost léčby.
Integrace péče spojuje vstupy a poskytování a organizaci služeb souvisejících s diagnostikou, léčbou, péčí a rehabilitací. To pomáhá nejen k vyšší informovanosti pacienta, ale také k lepšímu managementu léčby a snížení administrativní zátěže jednotlivých lékařů. Zdravotníci mohou ve výsledku věnovat méně času správě dat a více času přímé péči a komunikaci s pacientem. Využití digitálních technologií a umělé inteligence je obzvlášť přínosné v multidisciplinárním týmu, který se skládá z radiologů, chirurgů, zdravotních sester a patologů, kteří koordinují péči a shromažďují všechny informace o pacientovi. Zde se technologie může stát silným spojencem, který pomůže integrovat všechny získané informace a údaje, aby pomohl definovat onemocnění a pochopit, jaká diagnóza a léčba je pro pacienta
nejpřínosnější.
