A magyar egészségügy adatgazdag, főleg azóta, amióta elindult az Elektronikus Egészségügyi Szolgáltatási Tér (EESZT) és hamarosan egy sokkal adatintezívebb eszköztár áll majd az orvosok és a kutatók rendelkezésére, akár a betegágyak mellett is – mondta Szócska Miklós az ECNMX AI Summit 2023 című konferencián. Úgy fogalmazott, hogy az EESZT-ben mindannyian úgynevezett digitális ikrek vagyunk.

A szakember az Egészségügyi Menedzserképző Központ vezetője és oktatója, 2023 májusától pedig a Belügyminisztérium Mesterséges Intelligencia Munkacsoportjának vezetője is.

A magyar egészségügy a mesterséges intelligencia rendszerképességének a kibontása, néhány tíz milliárd forintból megoldható, de ha nem lépünk, akkor valaki megcsinálja majd helyettünk, és a licencet eladja nekünk, mi pedig jóval többet fogunk érte fizetni, de most még be tudunk szállni ebbe a versenybe, sorolta Szócska Miklós.

Kép: Dr. Szócska Miklós / economx, Szollár Zsófi

Az egészségügyi adatok széthordása helyett ráhordásra van szükség azért, hogy meghatározott feltételek mellett az adatmodell a fejlesztők rendelkezésére álljon.

Eddig az adatok egy irányba mentek, például ha valaki járt a háziorvosánál vagy a szakorvosnál, akkor ezeket beküldték a Nemzeti Egészségbiztosítási Alapkezelő (NEAK) rendszerébe. Most viszont meg kell fordítani ezeknek az adatoknak az áramlását és ezt a betegek gyógyítására kell használni.

Példaként említette, hogy új patológiai munkafolyamatok jönnek a jövőben, most évente tízezer új vastagbélből kivett szövetmintát vizsgálnak meg a mesterséges intelligencia segítségével, a betegek közül évente ötezren életüket is vesztik.

Az MI segítségével időt lehet nyerni, és aki időt nyer, életet nyer, mondta Szócska Miklós.

Kiemelte: azért is fontos az MI beengedése a patológiába, mert a szakemberek 65 százaléka 55 évnél idősebb, ők pedig nem a digitális korosztály. Arra van szükség, hogy az egészségügyi diagnosztikában a mesterséges intelligencia még nagyobb teret nyerjen.

Globálisan már a rák a vezető halálok

Világszerte a daganatos megbetegedések átveszik a vezető szerepet, már nem a szív-és érrendszeri betegségek állnak első helyen, mondta Peták István, az Oncompass Medicine alapítója, tudományos igazgatója a konferencián. A kutató a munkatársaival elsőként fejlesztett ki olyan mesterséges intelligencia alapú orvosi szoftvert, ami segíti molekulárisan a személyre szabott célzott daganatellenes kezelések kiválasztását.

A kutatásaik során 2020-ra jutottak el odáig, hogy a betegek 90 százalékának meg tudják mondani, hogy mi okozta a rákot, eddig 723 gént fedeztek fel.

A fejlesztést az európai unió bizottságának elnöke a következő orvosi áttörésnek nevezte és 2023-ban a Fehér Ház CancerX programjában is szerepet kapott.

Előadásában kitért arra is: céljuk, hogy minden egyes daganatos betegnek megtalálják a célzott kezelést, ami a betegség kiváltó okát szünteti meg. A daganat egy jelzés, egy tünet, de ha lemegyünk a molekulák szintjére, akkor ott látszanak azok a genetikai hibák, amelyek a betegséget okozták. Ha erre tudunk adni egy célzott módszert, akkor az áttörést jelent.

A mesterséges intelligencia nyújtotta gyorsításra nagy szükség van az onkológiai terápiákban. Kiemelte: az USA-ban a daganatos betegek felénél történik molekuláris vizsgálat, valójában csupán a betegek 13 százalékánál történik célzott kezelés, ez egyrészt csodálatos, de ez még nem elég. Másik probléma, hogy a gyógyszerek ára emelkedik, egy-egy ilyen kezelés az USA-ban 283 ezer dollárba kerül (101,3 millió forint).

Már Magyarországon a Dél-Pesti Centrumkórház onkológiai osztályán kezelt betegeknél is alkalmazták az eljárást. A betegek olyan gyógyszert kaptak, amit az AI modell támogatott, és a betegek 50-70 százalékánál jelentős változást tapasztaltak. Magyarországon egyébként a daganatos betegek célzott gyógyszereire összesen 100 milliárd forintot költ a NEAK.

Gyógyszerfejlesztés:15 év és 2,5 milliárd dollár

A gyógyszerkutatással kapcsolatban Komjáthy Szabolcs, a Turbine AI szoftverfejlesztő csapatának vezetője azt mondta: a hipotézis felállításától, mire egy molekulából gyógyszer lesz, 12-15 évre van szüksége egy gyógyszercégnek. A kutatás-fejlesztés pedig akár 2,5 milliárd dollárba is kerülhet, ez pedig nagyon drága folyamat, és sokáig is tart.

A Turbine AI hetente 100 millió számra végez kísérleteket. A céljuk az, hogy a rákos sejteket úgy tudják megölni, hogy az egészséges sejtek ne pusztuljanak el. Ugyanakkor azt is hangsúlyozta Komjáthy Szabolcs a jövővel kapcsolatban: arra, hogy az első olyan gyógyszerek megjelenjenek, amihez az AI segítségét vették igénybe, arra még néhány évet várni kell.

Szeptember 11-én került megrendezésre a Magyar Zene Házában az Economx AI Summit 2023 rendezvénye, a régió legnagyobb AI-konferenciája. Tudósításainkat IDE kattintva érheti el.