Pokud byste pohlédli na nádor na rentgenovém snímku plic, neviděli byste pravděpodobně vůbec nic zajímavého. Řada z nich se ukazuje pro netrénované oko jako flíček, bílá čára, nebo prostě plocha s různou intenzitou světlé či tmavé – podobně jako prostor okolo. Podobné je to u mamologie. Když specialisté hledají nádory prsu na mamografických snímcích, dělají to v potemnělé místnosti na velkých monitorech, a i tak můžou karcinom přehlédnout.
Umělá inteligence do jejich oboru začala naplno vstupovat před téměř dvěma roky. Nemění způsob, jak lékaři tyto snímky takzvaně čtou, ale nabízí názor, o který se můžou opřít. Výsledek? AI zvýšila podle výsledků studie citlivost vyhodnocení a detekční míru pro karcinom při mamografickém vyšetření téměř o polovinu. A co se týče rakoviny plic, startup Carebot, který ji hledá, je podle spoluzakladatele Matěje Misaře dnes vůbec nejvyužívanějším AI řešením v českých nemocnicích. „Nyní jsme ve více než čtyřech desítkách nemocnic a počet roste každým měsícem o pět až sedm,“ popisuje Misař.
Misař je zároveň vedoucím zdravotnické skupiny České asociace umělé inteligence a říká, že 64 procent nemocnic v Česku nějakou formu AI využívá. Vysokému zájmu odpovídá i průzkum mezi těmi největšími, který provedla Lupa. A řada využívaných technologií pochází od českých startupů.
Třeba ve skupině Penta Hospitals, která provozuje v Česku desítku nemocnic a další zařízení včetně ambulancí, napočítali zhruba deset nástrojů, které využívají modely umělé inteligence. „Je to velmi dynamické,“ říká Vladislav Podracký, který má na starosti komunikaci Penta Hospitals. Aktuálně jde spíš o piloty. Nicméně, podle Podrackého jejich dosah je už na stovky pacientů. „A počet roste spíše exponenciálně,“ popisuje.
Digitální Oskar pro AI
„Je to opravdu dynamické a potenciál umělé inteligence vnímáme jako obrovský,“ souhlasí Jiří Erlebach, který řídí komunikaci ve Fakultní nemocnici u sv. Anny v Brně. Ta využívá spíš menší počet projektů. „Spoustu projektů nicméně sledujeme a budeme chtít v blízké budoucnosti testovat,“ říká.
I u svaté Anny se uchytil zmíněný Carebot. Misař si myslí, že se mu daří prolamovat cestu do nemocnic mimo jiné proto, že téma AI jako standardu zdravotní péče představoval i široké veřejnosti, a zdravotníky vzdělává. České startupy si přitom v zařízeních prosazují cestu vedle velkých zahraničních společností, jako je třeba Siemens.
„Poskytujeme lékařům edukaci na velmi vysoké úrovni, kterou distributoři s cizími řešeními poskytnout nemohou,“ myslí si Misař. Jeho projekt získal mezinárodní certifikaci, takže může nabízet software pro analýzu rentgenových snímků plic nemocnicím a radiologickým oddělením po celé Evropě. Dnes ho podle Misaře nasazuje až 15 nemocnic měsíčně v pěti státech Evropy.
Carebot i další stojí na principu, kdy odborníci AI učí, jaké útvary na snímcích poukazují na danou nemoc a systém by si jich tedy měl všímat. Dat dodají AI tak velké množství, že pak dokáže sama zobecňovat a všímat si i malých náznaků. Pracuje rychle, neúnavně a v českém zdravotnictví se lékařům stává kvalifikovaným rádcem.
Podobně je to v Aireen. Tento projekt zkoumá oční sítnici, aby v ní našel známky nemocí, jež by v očích lidé obvykle nehledali. Sítnice je totiž jediné místo na těle, kde je možné vidět cévy neinvazivní cestou. Její kontrolou můžou neuronové sítě počítačů zjistit počátky rozvoje diabetické retinopatie či věkem podmíněné makulární degenerace. Aktuálně je tak Aireen dostupná u 40 diabetologických ordinací a měsíčně systém vyšetří přes tisíc pacientů.
Tady ale končit nechce: pohledem do očí je totiž podle zakladatelů možné určit daleko víc nemocí. „Tým dále pracuje na dalších diagnózách, a to zejména spojených s neurologickými onemocněními (Parkinson, Alzheimer), onemocněními kardiovaskulárního systému (hypertenze, fibrilace) či chronické nemoci ledvin. Cílem týmu Aireen je v budoucnosti zapojit screening do procesu standardizovaných preventivních prohlídek,“ plánuje CEO startupu Jiří Kuchyňa.
Český projekt MAIA Labs využívá rozpoznávání AI obrazů také – ale v tomto případě se místo statických snímků sítě dívají na video. „Video přidává kontext,“ popisuje spoluzakladatel startupu Lukáš Loun. MAIA se zaměřuje na hledání takzvaných adenomů, ze kterých se rakovina může vyvinout, při kolonoskopickém vyšetření. Pilotně dosud systém fungoval v deseti českých a třech slovenských zdravotnických zařízeních, nově získal certifikaci a během pár měsíců má přijít na řadu „ostré“ nasazení a s ním i rozšíření, podle plánů zakladatele v Česku i zahraničí.
A velkou porci pozornosti získává i Kardi AI. Tento systém prostřednictvím zařízení nositelného na hrudníku zaznamenává EKG, jež zkoumá umělá inteligence, vyhodnocuje ho a dokáže upozornit lékaře v případě, že najde abnormality. A to hned ve chvíli, kdy si jich všimne. „Tento přístup lépe zachycuje poruchy srdečního rytmu, které se objevují nepravidelně a často unikají tradičním krátkodobým metodám,“ vysvětluje provozní ředitel Vlastimil Hrabal. Využívají ho desítky zdravotnických zařízení, mezi nimi FN Ostrava. Ta za systém vycházející ze spolupráce se startupem Kardi AI dostala „českého digitálního Oscara“.
„Systém byl ve FN Ostrava použit v prescreeningové fázi u čtyř desítek pacientů, v nadcházející klinické studii bude nejméně 150 pacientů, což následně umožní registraci tohoto systému jako zdravotnického prostředku a plné klinické využití,“ uvádí Jiří Plášek, lékař tamního kardiovaskulárního oddělení. Celkově je pak systém podle Hrabala dostupný ve více než 130 ordinacích kardiologů po celé republice a v desítkách nemocnic. „Oproti konci roku 2023 jsme zaznamenali téměř trojnásobný nárůst v počtu lékařů, kteří využívají naši technologii,“ doplňuje provozní ředitel startupu.
Haló, mluvím s člověkem?
Umělá inteligence kromě zmíněného vyhodnocuje výsledky laboratorních vyšetření nebo se uplatňuje ve farmacii. Ve FN Ostrava pomáhá stanovit rozsah cévní mozkové příhody a v ústavu probíhá třeba i implementace analýzy zlomenin kostí. Ve FN Hradec Králové má být AI mimo jiné i součástí moderního dermatoskopu. V síti Penta Hospitals jsou systémy kromě radiologie i ve formě jazykových modelů, které pomáhají lékařům s administrativou. „Například lékařům připraví návrhy strukturovaných lékařských zpráv, což může ušetřit až 40 procent času, který musel lékař věnovat psaní těchto zpráv dosud,“ přibližuje Podracký.
Právě čas spořící systémy si nemocnice oblíbily. Uplatňuje se například technologie českého Born Digital, která automatizuje vytváření lékařských zpráv, žádanek a receptů. Zdejší vývojářské studio Applifting se podílelo na produktu, který s AI zjednodušuje správu dokumentů a například u menší kliniky, která měsíčně obdrží pět tisíc dokumentů, má ušetřit přes 20 hodin. „To odpovídá dvěma celým pracovním dnům,“ popisuje jeho šéf Vratislav Kalenda.
Startup Vocalls spolu se společností Emmy Medical vyvíjí virtuální sestru Emmy, která pomáhá s automatizací hovorů. Vyhodnotí jejich situaci, zakládá záznamy, předává pacientům informace nebo přesměrovává urgentní hovory. „Emmy již působí ve více než stovce ordinací ve větších i menších městech a každý den ji používá více než tisíc zdravotníků,“ popisuje spoluzakladatel Vocalls Martin Čermák.
Startup Datlowe pak chytrou analýzou pomáhá odhalovat rizika způsobená nemocničními infekcemi. Asistuje totiž personálu s interpretací zdravotnických dat do přehledu možných rizik. „Je v ostrém provozu u více než třetiny celkové lůžkové kapacity českých nemocnic. Jde celkem o více než 30 českých nemocnic,“ popisuje spoluzakladatel a šéf společnosti Jakub Kozák. Další analýzy startupu pomáhají klinickým farmaceutům odhalovat pacienty, u kterých hrozí lékové problémy, tento systém je zatím v ostrém provozu ve třech nemocnicích.
Některá nasazení AI si vyzkoušeli ve FN Brno, drží se přitom u zkušebních. „Nicméně v Dětské nemocnici jsme instalovali navigační systém, jakousi umělou inteligenci, která pomáhá dětským pacientům v orientaci v Dětské nemocnici,“ popisuje tamní mluvčí Pavel Žara.
AI ano, motivace s omezením
„Je možné počítat s tím, že počet přístrojů, které budou umělou inteligenci využívat, bude nadále stoupat,“ říká mluvčí Jan Špelda z hradecké nemocnice. „Je to opravdu dynamické a potenciál umělé inteligence vnímáme jako obrovský,“ přidává Vladislav Podracký z Penta Hospitals.
Nemocnice si AI pochvalují a někteří lékaři aktivně na jejím rozšiřování pracují. Část z ostravských lékařů se aktivně zapojuje v asociaci, která řeší AI a další technologie v medicíně, její předseda Ondřej Volný, lékař z FN Ostrava, mluví o tom, že se systémy AI mají posouvat z analýzy medicínských zobrazovacích metod například k prediktivní analýze pacientských dat nebo k pomoci s administrativními procesy, včetně inteligentního plánování směn personálu či řízení zásob.
„Na druhou stranu současný systém veřejného zdravotního pojištění v ČR zatím neposkytuje metodickou ani ekonomickou podporu pro implementaci těchto inovativních technologií. Nemocnice, které usilují o zavedení nových diagnostických nástrojů na bázi AI, nejsou v současné úhradové vyhlášce bonifikovány, což může omezovat motivaci investovat do perspektivních technologických řešení,“ říká Volný.
„Samozřejmě to je složité,“ říká Misař z Carebotu k otázce, jak se dostat do nemocnic. „Musíte řešit bezpečnost, informovanost všech stakeholderů, ochranu osobních údajů, správnou implementaci, ať už z pohledu bezpečnosti, tak i uživatelské využitelnosti,“ popisuje. Startup prý i tak sleduje stále větší ochotu zdravotnických zařízení inovace přijímat.
„Vstup do zdravotnického zařízení je náročný a zahrnuje vícefázový proces,“ dodává Vlastimil Hrabal z Kardi AI. Mluví o prezentacích, vysvětlení funkčnosti i samotném provozu a nutném školení. „Je potřeba si uvědomit, že každou nemocnici si lze představit jako relativně velkou firmu, která zaměstnává stovky pracovníků a generuje tržby ve výši stovek milionů až jednotek miliard korun ročně. Oproti běžné firmě je navíc svázána mnoha regulacemi a dalšími procesy, kvůli kterým není možné nasadit takové technologie obratem,“ vysvětluje Kozák z Datlowe.
„Systém regulací je ve zdravotnictví budován léta a do jisté míry je to pochopitelné. Praxe ale ukazuje, že jde řada procesů urychlit. Podívejme se například, jak dlouho obvykle trvá vývoj léku, než se dostane k pacientovi, a jak se tato doba zkrátila v případě vakcíny proti covidu,“ hodnotí Jan Mašek, který jako spoluzakladatel sítě Red Button vidí problematiku ze strany farmaceutických firem i řady výrobců či dodavatelů systémů do zdravotnictví.
Významným specifikem je podle něj roztříštěnost dat. „A především v Evropě také GDPR. Na ochranu tak citlivých údajů, jako jsou ty o zdravotním stavu, jsou samozřejmě kladeny vysoké nároky, platí přísné regulace a jejich sdílení je velmi omezeno. To ovlivňuje celý proces již od fáze prototypů a testování,“ vysvětluje.
Podle Kozáka musí mít úspěšný AI produkt především měřitelný dopad, šetřit náklady nebo zvyšovat kapacity personálu. „Právě jeho reference jsou často klíčové pro to, aby naši technologii adaptovaly další nemocnice. Tomu navíc pomáhá všeobecně rostoucí povědomí o umělé inteligenci,“ uzavírá.
- Chcete mít Lupu bez bannerů?
- Chcete dostávat speciální týdenní newsletter o zákulisí českého internetu?
- Chcete mít k dispozici strojové přepisy podcastů?
- Chcete získat slevu 1 000 Kč na jednu z našich konferencí?
Staňte se naším podporovatelem
ČLÁNKY DO MAILU