Tech

Legalább ebben erős a magyar egészségügy

A big datát rengeteg célra fel lehet használni, de talán az egyik legfontosabb hasznosítási területe az egészségügy – még itthon is. A T-Systems 2019-es Symposiumán Dr. Szócska Miklós, a Semmelweis Egyetem Egészségügyi Közszolgálati Karának dékánja beszélt arról, mit lehet tenni az elképesztő adatmennyiséggel, amit minden nap generálunk.
Korábban a témában:

Ha a magyar egészségügyről beszélünk, nem a modernitás jut az eszünkbe azonnal, leginkább azért, mert a magyar kórházak nagy része híresen alulfizetett és munkaerő-hiányos, és a háziorvosi gyakorlat is hagy némi kívánnivalót maga után. Mégis van, amiben a rendszer nagyon ügyes: abban, hogy a TAJ-számok és az irányítószámok alapján rengeteg információt lehet kinyerni belőle arra nézve, hogy ki hová jár orvoshoz, mekkora az elvándorlás, ráadásul a big data segítségével az is látszik, hogy

melyik praxisban milyen problémákkal kezelik a legtöbbet az embereket.

Adatnagyhatalom lehetne Magyarországból, ha akarná
Itthon is fejlődik a mesterséges intelligencia, csak senki nem tud róla.

Dr. Szócska Miklós, a Semmelweis Egyetem Egészségügyi Közszolgálati Karának dékánja elmondta, hogy az irányítószám alapján például meg lehet mondani, hány ember marad a saját megyéjében az orvosi ellátásra, és aki nem marad, az hová vándorol, és milyen betegséggel hova megy inkább. Az adatok segítségével az onkológiai ellátást is fel lehet húzni, meg lehet például mondani, hogy milyen rákfajtával hová mennek az emberek orvoshoz, és kihez mennek másodvéleményért. Ez azért fontos, mert így látszik, mely területeket kellene fejleszteni, és hol igazán jó valamelyik ellátás.

Fotó: iStock

Mindehhez nagyon szép infografikákat és adatvizualizációkat is lehet csinálni, úgy, hogy még az is átlássa, aki a szürke adatokból nem ért, például a döntéshozók is, akiknek jó lefordítani a számokat látható tendenciákra.

Félre is vezethet az adat

Csakhogy szimplán az adatok rossz tendenciákat is mutathatnak: Szócska felhozott egy olyan vizualizációt, amelyben két orvosi praxis cukorbetegséggel kezelt betegeit és a cukorbetegségekhez kapcsolható szövődményeket tüntette fel. Ezekből az adatokból jól lehet látni, hogy melyik praxisban magasabb a szívinfarktussal vagy szívfájdalommal küzdők aránya, vagy éppen milyen más, a cukorbetegséghez is kapcsolható tüneteket regisztrálnak számukra a rendszerben.

Ez jelezheti azt, hogy az egyik orvos jobban végzi a munkáját, mint a másik,

mert előbb diagnosztizálja a szívpanaszokat (alacsony a szívinfarktus aránya, magas a mellkasfájdalomé), vagy egyszerűen azt is, hogy idősebbek a betegek a praxisban, és több egészségügyi problémájuk van. De a statisztika akár csalást is mutathat, mert mást adnak le az orvosok, mint ami ténylegesen a beteg baja volt. Ezt persze az adatok emberi feldolgozásával és a problémák ellenőrzésével lehet megoldani.

Fotó: iStock

Nem, a gépek még mindig nem veszik el a munkánkat

Ez egyébként pontosan egy olyan téma a big datával és annak mesterséges intelligenciát felhasználó feldolgozásával kapcsolatban, amit gyakran felhoznak: ha minden adatot gépek fognak elemezni, akkor hol marad az ember? Erre Szócskának is ugyanaz a válasza, ami a legtöbb szakértőnek:

a gépek nem elveszik az emberek munkáját, hanem megkönnyítik, felgyorsítják azt.

Erre jó példa az emlőszűrés vagy a vastagbélszűrés – utóbbit az Üllői úton a Semmelweis Egyetem Patológiai Intézetében nagyban elősegíti a mesterséges intelligencia, mivel az itt dolgozók több ezer mintát elemeznek, jelzik a gépeknek, hogy mely szövetek abnormálisak, és ez alapján a gép képes megtanulni, hogy mit keressen később élő páciensek mintáiból is.

Ügyesebben ismeri fel a mellrákot a Google, mint egy orvos
Persze az az igazi, ha a gép és a doki együtt dolgoznak.

Az orvosok munkája ezzel felgyorsul és pontosabbá válik: mindig az övék az utolsó szó, a gépek egyszerűen megmutatják, kire kell jobban figyelni. Ez már csak azért is pozitívum, mert Magyarországon pár évvel ezelőtt a patológusok átlagéletkora 47 év volt, ami azt jelenti, hogy fogynak el a szakemberek – a maradóknak pedig nagy segítség, ha a mesterséges intelligencia a beletáplált adatmennyiség segítségével megállapítja, hogy mire figyeljen, és mely mintákat kell vizsgálnia.

Ajánlott videó mutasd mind

Ha kommentelni, beszélgetni, vitatkozni szeretnél, vagy csak megosztanád a véleményedet másokkal, a 24.hu Facebook-oldalán teheted meg. Ha bővebben olvasnál az okokról, itt találsz válaszokat.

A cikkhez ide kattintva szólhatsz hozzá.
Nézd meg a legfrissebb cikkeinket a címlapon!
24-logo

Engedélyezi, hogy a 24.hu értesítéseket
küldjön Önnek a kiemelt hírekről?
Az értesítések bármikor kikapcsolhatók
a böngésző beállításaiban.