Fundament cyfryzacji

Czy Martin Bierach jest rewolucjonistą? Jako dyrektor ds. analizy i innowacji w obszarze danych, współpracuje z wieloma pracownikami B. Braun nad wykorzystaniem możliwości analizy danych i sztucznej inteligencji w technologii medycznej. M. Bierach dostrzega, jak ważna jest jego praca — z każdym przeczytanym newsem w Internecie, artykułem naukowym, podcastem czy przemówieniem na konferencji: sztuczna inteligencja rewolucjonizuje system opieki zdrowotnej. AI wspiera szpitale poprzez automatyzację rutynowych zadań. AI pomaga w opracowywaniu nowych metod leczenia. Krótko mówiąc: AI może fundamentalnie zmienić opiekę zdrowotną.

Oczyść dane, zanim zaczniesz wprowadzać zmiany 

M. Bierach jest częścią radykalnej transformacji, jednak sam ujmuje to nieco skromniej: „W przestrzeni publicznej dużo mówi się o rewolucyjnej sile sztucznej inteligencji, ale znacznie mniej o pracy przygotowawczej, którą należy wykonać, zanim będzie można ją zastosować. Pierwszą rzeczą, której potrzebujesz, jest stworzenie jednolitej bazy danych.” Dokładnie to zbudował i nieustannie rozwija M. Bierach oraz jego zespół. „Czysty, wydajny zbiór danych umożliwia skuteczne wykorzystanie analityki danych i sztucznej inteligencji. Im lepiej dane są dopasowane do konkretnego przypadku zastosowania, tym bardziej wartościową wiedzę uzyskujemy.” Codzienna praca M. Bieracha stanowi pewien kontrast do popularnego obrazu rewolucji AI — samouczących się, „magicznych” algorytmów, które wykonują pracę za człowieka. „W rzeczywistości mamy do czynienia z wieloma drobnymi, złożonymi problemami” - mówi M. Bierach. „Ale właśnie to sprawia, że ta praca jest tak interesująca.”

Wszystko zaczyna się od tego typu pytań: Jaki produkt chcemy opracować? Jakie procesy chcemy zoptymalizować? Jakich danych do tego potrzebujemy? I gdzie się one znajdują? W tym miejscu do działania przystępuje dr Michelle Heber, liderka AI Hub w B. Braun, która wraz ze swoim zespołem, pomaga współpracownikom identyfikować konkretne przypadki użycia sztucznej inteligencji i analizy danych. „Postrzegam siebie jako tłumaczkę: z biznesu na AI i z AI na biznes,” mówi dr M. Heber. „Z jednej strony muszę rozumieć obawy naszych pracowników, z drugiej — wyjaśniać, co jest technicznie możliwe.” Obecnie w B. Braun istnieje ponad 170 przypadków użycia danych, znajdujących się na bardzo różnych etapach – od zatwierdzonego projektu, przez prototyp, po gotowe rozwiązanie.

Zwiększanie wartości danych

„Używamy wzoru: jakość danych × dostępność danych × wykorzystanie danych = wartość,” mówi dr M. Heber. Kluczowe jest zapewnienie pracownikom firmy dostępu do danych. Zespół ds. danych i analityki B. Braun liczy ponad 1300 członków, którzy uzyskują dostęp do bazy danych za pomocą interfejsów programowania aplikacji (API). Polityki zarządzania danymi określają, kto może pracować z konkretnym rodzajem danych, w jaki sposób, a także w jakim celu. Dzięki temu możliwe jest zapewnienie ich ochrony i bezpieczeństwa. Za pomocą odpowiednich narzędzi analitycznych i AI użytkownicy eksplorują dane, testują rozwiązania, wdrażają je, przekształcają informacje w wiedzę, a wiedzę w produkty dla ochrony zdrowia.

B. Braun integruje dane w cztery centralne systemy. W zakresie pozaustrojowego leczenia krwi, opracowany przez B. Braun system zarządzania danymi Nexadia®, wspiera planowanie i usprawnianie procesów w ośrodkach leczenia nefrologicznego.

„Wykorzystanie danych klinicznych w naszych ośrodkach leczenia nerkozastępczego zapewnia nie tylko wysoką jakość terapii. Dzięki analizie danych dotyczących konkretnych grup pacjentów możliwe jest coraz lepsze dostosowanie leczenia do indywidualnych potrzeb, a także monitorowanie wdrażania nowej wiedzy naukowej w praktyce,” wyjaśnia prof. Claudia Barth, dyrektor medyczna w B. Braun. „Po połączeniu zbioru danych klinicznych z danymi z naszych aparatów do dializy, z wykorzystaniem AI możemy stworzyć bazę do opracowywania algorytmów predykcyjnych. Mogą one służyć do zapobiegania spadkom ciśnienia krwi lub monitorowania dostępu naczyniowego. Efektem jest mniej powikłań i hospitalizacji, lepsza jakość życia i więcej czasu dla pacjentów. Wszystko to dzięki automatyzacji i predykcji w czasie rzeczywistym, nawet w trakcie leczenia.”

W zarządzaniu zasobami i zaopatrzeniem chirurgicznym analizy danych pomagają zagwarantować, że odpowiednie narzędzia znajdują się we właściwej sali operacyjnej, we właściwym czasie. Instrumenty chirurgiczne, które i tak nie byłyby używane, w ogóle nie są wysyłane na blok operacyjny. Dzięki temu nie trzeba ich sterylizować, co pozwala zaoszczędzić czas i pieniądze. „W przypadku rozwiązań we wspominanym obszarze, musimy połączyć nasze dane z danymi klientów w chmurze, co jest wyzwaniem” - mówi dr Jan Lessing, dyrektor ds. innowacji cyfrowych w B. Braun, pracujący nad dedykowanymi rozwiązaniami danych. Ale jest to tego warte. Szpitale mogą obecnie zautomatyzować nawet procesy zakupowe, oszczędzając cenne godziny pracy.

Rozwiązania w zakresie inteligentnego zarządzania infuzją zwiększają bezpieczeństwo — na przykład zapobiegając podaniu pacjentom onkologicznym niewłaściwej dawki leku. Jednocześnie dane mogą być wykorzystywane do opracowywania terapii mniej obciążających organizm. W obszarze chirurgii cyfrowej analizy danych wspierają lekarzy w planowaniu i przeprowadzaniu zabiegów neurochirurgicznych.

Na końcu to pacjent odnosi korzyści

Środowisko medyczne również dostrzega ogromny potencjał wykorzystania danych. Potwierdza to brytyjski chirurg i ekspert ds. sztucznej inteligencji, prof. Tan Arulampalam: „Na sali operacyjnej generowane są ogromne ilości danych — dotyczących procesów pracy, zastosowania narzędzi czy technik chirurgicznych.” Następnie dane te należy uporządkować, wzbogacić, skonsolidować i przeanalizować — aby zdobyć nową wiedzę. Prof. T. Arulampalam podaje konkretny przykład: „Doświadczeni chirurdzy operują wykorzystując precyzyjne ruchy dłoni i palców w bardzo ograniczonej przestrzeni — powiedzmy — w obszarze sześcianu o boku zaledwie jednego centymetra.” Z kolei w trakcie szkolenia, chirurdzy wykonują mniej kontrolowane ruchy, o większym zakresie. Dzięki analizie danych z kamer, młodzi lekarze mogą dziś otrzymywać informacje zwrotne i szybko doskonalić swoje techniki operacyjne.

W rozległym obszarze sztucznej inteligencji i medycyny zawsze chodzi o konkretne pomysły i efekty. W tym kontekście indywidualne rozwiązania oferowane przez B. Braun można traktować jako elementy układanki, osadzone na fundamencie czystych danych. W ten sposób B. Braun staje się firmą medyczno-technologiczną, skoncentrowaną na danych — i aktywnie uczestniczącą w transformacji systemu opieki zdrowotnej. Analizy oparte na danych, a także technologie, zapewniają efektywne procesy, wczesne diagnozy i spersonalizowane terapie. „Osiągamy ten cel krok po kroku,” mówi M. Bierach. Transformację cyfrową opisuje nie jako rewolucję, lecz jako ciągłą ewolucję: „Dopiero zaczynamy odkrywać ogrom możliwości, jakie daje rozwój opieki zdrowotnej.”