A digitális átmenet hatására megjelent, ezen évszázadot meghatározó egészségtechnológiai forradalom a személyre szabott medicinával az egészséggel kapcsolatos gondolkodásunkat és lehetőségeinket formálja át. Mind a sejten belüli folyamatokat módosítani képes precíziós medicina, mind az egészséges viselkedést támogató predikciós algoritmusok alapvetően új megoldásokat kínálnak.
Ezeknek köszönhetően ma már sokkal szélesebb értelmezést kell adni az egészséggel való foglalkozásnak, a kórházakon jóval túlnyúlva a helyi közösségek hálózataként működő társadalom egészségének támogatását kell szem előtt tartani. A digitális átalakulás és az ennek nyomán kialakuló digitális lenyomatok egyik legfontosabb következménye, hogy egy teljesen új erőforrásunk jött létre, az adat, amely ráadásul megújuló is, az összes jelenlegi erőforrásunk közül egyetlenként. Az egészségmegőrzésnek és az egészségügynek a digitális technológia támogatta új világába a nálunk is rendelkezésre álló, azonban nem rendszerezett és nem jól gyűjtött adat nyitja meg az utat. Ennek a folyamatnak a világ minden pontján a legelején vagyunk, így Magyarország az adatok integrált és egyénközpontú, egészség-életút alapú elemzésének gyors bevezetésével még az élenjáró országok közé tud kerülni. Ugyanakkor az adatok egyre szélesebb körben állnak rendelkezésre mindenki számára, aminek következtében elsősorban nemzetközi piaci szereplők egyre aktívabbak az elemzések megvalósításában. Ezért mára az a helyzet alakult ki, hogy egy ország, egy kormányzat vagy saját kezébe veszi az egészséget támogató integrált elemzések legnagyobb körét, vagy néhány – 3-5 éven belül kiszorul a folyamatokat meghatározóan befolyásolni képes szereplők közül.
Ennek ismeretében a fenntartható egészségügy egyértelműen az egyéni betegutak és egészség-életutak átfogó elemzésével alapozható meg. Az úgy nevezett 360-fokos adatgyűjtések és elemzések váltak szükségszerűvé – (1) a génszekvenálás és a biológiai markerek adatai, (2) az egészségügyben a kezelési folyamatokat és eredményeket jellemző adatok, (3) az egyéni viselkedési adatok és (4) a digitális lenyomatunk, a digitális iker adatainak használatával.
Az egyik legfontosabb új módszer szerint a teljes életet lefedő egészség-életutakról célszerű adatokat gyűjteni és elemezni. Ez az alapja annak, hogy az egészségmegőrzés, megelőzés, rehabilitáció, gondozás és egészségmenedzsment is elérje azt a szintet, ami az életkilátások javításához és a minőségben eltöltött életévek növeléséhez szükséges. A többszempontú elemzések, a valós életből gyűjtött adatokkal végzett elemzések, és az ezekre alapozott előrejelző és javaslattevő algoritmusok szerepe egyre nagyobb, amik pontos kapacitástervezést és erőforráselosztást tesznek lehetővé, lehetőleg még a betegségek megjelenése előtti felhasználással. Az előrejelző algoritmusok egészségmegőrzésben mutatott hasznosságáról ma már bizonyítékkal is rendelkezünk. Ennek nyomán minden közösségi ráfordításunk egyre hasznosabb lesz. Az egészségmegőrzésbe befektetett pénz már ma is hétszeres mértékben térül meg egy globális elemzés szerint.
Ugyanakkor ma hazánkban a széles körű, egyes esetekben egyedülálló rutin adatgyűjtési rendszerek és rendelkezésre álló adatbázisok ellenére sem használjuk ki a teljesítménymérésben és különböző elemzési formákban rejlő lehetőségeket, amelyek ma már mind a fenntartható egészségügyi rendszerek felépítésének és működtetésének feltételei. Legfőképpen pedig nem használjuk a legfontosabb adatforrásunkat, a beteget, akinek erőfeszítéseink központjában kell állnia ahhoz, hogy az egészségügyi rendszerünkben a lehető legnagyobb egészségbeli értéket hozzuk létre.
Abban széles körű elvi megegyezés kezd kialakulni, hogy a legnagyobb társadalmi figyelmet kapó kezelések eredményességének hazai javításához az adatgyűjtést és adatelemzést érdemes első lépésként javítani. Olyan szervezési kereteket kell teremteni a teljes egészségügyi rendszerben, amely a szakmai elvárások megtartását nagy arányban teszi lehetővé. Ezt a nemzetközi és hazai pilot programok tapasztalatai alapján az értékalapú egészségügyi szervezés teszi lehetővé, ami ugyancsak egyre szélesebb körben jelenik meg a szakmai gondolkodásunkban. A kimutatások szerint az ezt támogató infrastruktúrába érdemes egy országnak befektetnie, mivel felmérések szerint a közadat-vagyon megfelelő kiaknázásával a GDP 1%-kal is növelhető.
A kezelési adatokat a jelenlegi gyakorlatnál szélesebb körben érdemes hozzáférhetővé tenni, úgy, hogy az abban érintettek eltérő tartalmú információkat látnak a szerepük szerint. Az adatvagyon mint legfontosabbá váló erőforrásunk jelentőségének növekedésével mindez új társadalmi feladatként jelent meg, amely egész Európában megoldásra vár. Ez Magyarországon az EESZT és minden kapcsolódó szolgáltatás szerepével kapcsolatos új társadalmi megegyezés és szabályozás kidolgozását teszi szükségessé. Amennyiben nem tesszük lehetővé nagy mennyiségű egyéni részletes adatsorok együttes elemzését, egyértelműen lemondunk az ezek alapján nyerhető előrejelző tudásról és az ebből származó megelőzési, fenntartható egészségügyet biztosító lehetőségről. A képletet le lehet egyszerűsíteni arra a szintre, hogy vagy hozzáférést adok az adataimhoz sok millió társammal együtt, aminek következtében tíz év múlva ma még gyógyíthatatlannak tartott vagy csak gyógyszerekkel karban tartható betegségek sokasága válik megelőzhetővé, vagy lemondok az egészségem jelentős meghosszabbításának lehetőségéről.
Referencia:
Schüssler-Fiorenza Rose SM et. al.: A longitudinal big data approach for precision health. Nat Med. 2019 May;25(5):792-804. doi: 10.1038/s41591-019-0414-6.
CLOSING: Interactive UN hearing in preparation of the high-level meeting on non-communicable diseases, 2018
The economic value of open versus paid data. Open Data Institute. Apr 20, 2016