 |
|
| Témakiírás |
| |
A kutatási téma leírása:
Az adatalapú, digitális megoldások jobb megelőzési, terápiás, és jóléti ajánlásokkal segíthetik az egészségügy szereplőit, hozzájárulnak a mesterséges intelligencia alapú döntéstámogatás fejlesztéséhez és bevezetéséhez a diagnosztikában és a terápiában, és támogatják az orvosbiológiai kutatások fejlődését, különös tekintettel a személyre szabott terápiák és diagnosztikumok fejlesztésére.
Fel kell ismerni, hogy az adatvezérelt megoldások nem egyszerűen egy adott szakterületet érintő ellátási szegmenst fognak képezni, vagy nem egyszerűen egy digitális egészségügyi mellékletet tesznek az egészségügy rendszeréhez, hanem az egészségügyi rendszerek integráns részévé, azaz rendszerképességgé állnak össze. Ez a változás nem a digitális transzformáció egyik következő lépcsője lesz, nem egy új eszköz jelenlegi rendszerbe illesztett használatáról lesz csak szó. Ezen technológiai forradalom – várhatóan belátható időn belül – a mindannyiunk által ismert ellátási rendszert fogja új alapokra helyezni. A jelenlegi tudásunk szerint ennek legfőbb sajátossága az lesz, hogy megerősödnek az ember-ember kapcsolatra épülő tevékenységek, amelyekre időt a technológia fejlődése teremt. Az új eszközök, modalitások gyorsabban és kevesebb hibával végzik el az emberi (agy) energiáinak jelentős részét lefoglaló monoton, adminisztratív jellegű feladatokat. Röviden összegezve az emberre és az emberi tudásra továbbra is szükség lesz, csak épp (részben) más feladatokban, mint korábban, és ennek értékrendszerünk szerinti megvalósítása érdekében fontos aktívan is cselekednie mindazoknak, akik részt vállalnak az egészségügyi rendszerünk építésében, működtetésében.
A globális szinten zajló adatvezérelt egészségügyi és egészségipari paradigmaváltás rövid- és középtávon elvezet oda, hogy a hagyományos „földi” ellátórendszerek mellett intézményesült adatvezérelt egészségügyi megoldások, digitálisan támogatott ellátási modellek irányítják majd a pácienst egészsége visszanyerésében, majd fenntartásában, valamint az orvost a páciens diagnosztizálásában, kezelésében és állapota nyomon követésében, akár az egészségügyi intézményekben, akár távolról, az otthonában. E megoldások kidolgozásában és bevezetésében azon országoknak van legjobb lehetősége, ahol ennek alapját strukturált egészségügyi adatrendszerek biztosítják, egyben versenyelőnyt is teremtve.
Az adatvezérelt egészségügyi paradigmaváltást jelenleg több globális és európai trend hajtja előre:
● Az egészségügy költségei a világ fejlett országaiban már a járványt megelőzően is meghaladták a forrásteremtés lehetőségeit. Az egészségügyi költségek a GDP-nél gyorsabb ütemben növekszenek tovább, a növekvő deficit az erőforrások hatékony felhasználását kényszeríti ki;
● A COVID-19 alatt halasztott és/vagy elmaradt ellátások megnövekedett esetszámokat és súlyosabb eseteket generáltak;
● Az egészségügyi emberi erőforrások borús demográfiai és létszámadatait a COVID-19 küzdelem „burnout” hatásai tovább rontották. A szűkös emberi erőforrások hatékony felhasználása az ellátórendszerek fenntarthatóságának létkérdésévé válnak. Az egészségügyi munkaerő vándorlásában a hagyományos kelet-nyugati és dél-észak irányú mozgások újabb lökést kapnak a háborús helyzetnek köszönhetően;
● A COVID-19 járvány és kapcsolódó társadalmi hatásai, valamint a háborús közösségi szorongási élmények soha nem látott mértékű igényt generálnak az emberi kapcsolatokat igénylő ellátási formák iránt. Minden idő, amit intelligens gépek és megoldások az ellátórendszer emberi tartalommal való megtöltésére szabadítanak fel, komoly hatékonysági nyereséget jelent;
● A járvány rávilágított az egészségügyi szektor, mint kritikus infrastruktúra érzékenységére. Az egészségügyi rendszerek rezilienciájának növelése érdekében megnövekedett az ellátó-rendszerhez kapcsolódó adatok vezetői információ rendszer és KFI célú felhasználásának igénye;
● A COVID-19 járvány távolságtartó intézkedései a digitális egészségügyi megoldások terén radikális diszrupciót eredményeztek. Magyarországon is teret nyert több olyan megoldás, amely korábban erős szakmai és társadalmi ellenállás miatt nem tudott a mindennapi ellátás meghatározó részévé válni (telerecept és szabályozatlan formában a telekonzultáció stb.).
A fenti kihívásokra adekvát megoldást jelent az olyan adatalapú, digitális megoldások bevezetése, amelyek jobb megelőzési, terápiás, és jóléti ajánlásokkal segítik a polgárokat, lehetővé teszik a mesterséges intelligencia alapú döntéstámogatás bevezetését a diagnosztikában és a terápiában, valamint hozzájárulnak az orvosbiológiai kutatások fejlődéséhez.
Ennek a kutatási témának a keretében ezeknek az összefüggéseknek a vizsgálatát célozzuk meg az alábbi területek feltérképezésével, elemzésével és fejlesztésével:
● adatok és a kapcsolódó informatikai infrastruktúra (hardver, szoftver, adat-tó, adatkapcsolat/hálózat, kiberbiztonság);
● orvosszakmai szereplőkkel együttműködni képes adattudományi kapacitások;
● adattudományi megoldásokkal együttműködni képes klinikai, ágazati szakmai résztvevői és szakmai megrendelői kör;
● módszertani támogatás (egészségügyi adatbázisok, adattudomány, mesterséges intelligencia alapú eszközök fejlesztés, stb.);
● komplex adat-ökoszisztéma rendszerek fenntartásához szükséges „data governance” modellek;
● business modellek rendszerének, továbbá rendszerintegráció és folyamat-, illetve változtatásmenedzsment modellek.
A kutatási téma keretében az alábbi altémákra fókuszálunk:
● telemedicina megoldások;
● egységesített protokollok szerinti adatbázis építés;
● mesterséges intelligencia gyártósor a képalkotó, patológiai diagnosztikai mintázatfelismerő és adatbányászati (genomika/prediktív/prognosztív) mesterséges intelligencia területén;
● egészségügyi szakmai és vezetői adatokat magukba foglaló vezetői információ rendszerek, business intelligence megoldások;
● digitális ellátási modellek (digitális eszközökkel támogatott krónikus betegség-menedzsment modellek) kidolgozása és tesztelése, valamint az eredmények alapján szabályozási javaslatok megfogalmazása;
● adatvezérelt megoldások a népegészségügyi küzdelemben, kiemelten a vezető egészségmagatartási kockázati tényezők területét (pl. dohányzás);
● digitális egészségügyi és mesterséges intelligencia megoldások egészségbiztonsági aspektusai.
Irodalom
Auer Á, Joó T. Hálózatok a közszolgálatban. Ludovika Egyetemi Kiadó, Budapest, 2019
Bokányi, E., Pollner, P., Joó, T., 2021. Kontaktkutatás, vezetői információs rendszer. ScientSecuritas 2(1), 17-29.
Joó T, Cselkó Zs, Pénzes M, Szerencsés V, Bodrogi J, Kovác G, Nagy M, Demjén T, Bogos K. (2021) Egészségbiztonsági kihívások a XXI. században – dohányipari befolyásolási technikák és a hevített dohánytermékekkel kapcsolatos aggodalmak. Scientia et Securitas, 2(1): 68-77.
Szócska G, Kozlovszky M, Ürmösy Á, Gilly Gy, Szabó ZA, Németh O, Bubori Zs, Joó T. (2020) Az online járóbeteg rendelés szakmai és szervezési szempontjai. Interdiszciplináris Magyar Egészségügy (IME), 19(2): 25-29.
Szócska M, Joó T. Health security issues. In: Finszter G, Sabjanics, I (szerk.), Security challenges in the 21st century. Dialóg Campus Kiadó, Budapest, 2018: 335-346.
Szocska M, Pollner P, Schiszler I, Joo T, Palicz T, McKee M, Asztalos A, Bencze L, Kapronczay M, Petrecz P, Toth B, Szabo A, Weninger A, Ader K, Bacskai P, Karaszi P, Terplan Gy, Tuboly G, Sohonyai A, Szoke J, Toth A, Gaal P. (2021) Countrywide population movement monitoring using mobile devices generated (big) data during the COVID-19 crisis. Scientific Reports, 11: 5493
Jelentkezési határidő: 2022-12-15 |
|
|
|
|
Bejelentkezés
