Ελληνικό Σύστημα Υγείας με Gen AI και Federated Learning

Το ελληνικό σύστημα υγείας, εδώ και δεκαετίες, αντιμετωπίζει κρίσιμες προκλήσεις. Μεταξύ αυτών, οι πιο σοβαρές περιλαμβάνουν τις μεγάλες λίστες αναμονής, την κακή κατανομή του ανθρώπινου δυναμικού και τις σημαντικές απώλειες εξοπλισμού και προμηθειών. Αυτές οι δυσκολίες όχι μόνο υπονομεύουν την αποτελεσματικότητα των υπηρεσιών υγείας, αλλά επίσης επιβαρύνουν τη διαχείριση των πόρων και επηρεάζουν αρνητικά την εμπειρία των ασθενών. Παρόλα αυτά, η ενσωμάτωση των με Gen AI και Federated Learning, αλλά και προηγμένων τεχνολογιών ανάλυσης και διαχείρισης δεδομένων φέρνει νέες ελπίδες. Με αυτές τις τεχνολογιές μπορούμε και μετασχηματίζουμε ουσιαστικά τον τρόπο λειτουργίας του ελληνικού συστήματος υγείας. Συγκεκριμένα, δημιουργούν προοπτικές για ένα σύστημα πιο αποτελεσματικό, καλύτερα προσαρμόσιμο στις ανάγκες των ασθενών και ανθεκτικό στις σύγχρονες προκλήσεις.

Τα Βασικά Προβλήματα του Ελληνικού Συστήματος Υγείας

1. Λίστες Αναμονής, Πολλοί ασθενείς περιμένουν εβδομάδες ή ακόμη και μήνες για να λάβουν τη φροντίδα που χρειάζονται, γεγονός που συχνά οδηγεί σε καθυστερημένη διάγνωση και θεραπεία. Αυτές οι καθυστερήσεις επηρεάζουν ιδιαίτερα κρίσιμες υπηρεσίες, όπως τα επείγοντα περιστατικά και τις ειδικές επεμβάσεις, όπου ο χρόνος παίζει καθοριστικό ρόλο. Επιπλέον, η αυξανόμενη πίεση στα νοσοκομεία επιδεινώνει το πρόβλημα, δημιουργώντας έναν φαύλο κύκλο αναμονής.

1. Λανθασμένη Κατανομή Εμψύχου Δυναμικού. Οι ελλείψεις προσωπικού σε απομακρυσμένα νοσοκομεία, σε συνδυασμό με την υπερφόρτωση των αστικών κέντρων, μειώνουν την ποιότητα της παρεχόμενης φροντίδας. Σε πολλές περιπτώσεις, οι υπεύθυνοι κατανέμουν τους πόρους χωρίς να λαμβάνουν υπόψη την πραγματική ζήτηση, με αποτέλεσμα να δημιουργούνται σοβαρά εμπόδια για το ιατρικό και νοσηλευτικό προσωπικό. Αυτή η κακή κατανομή εμποδίζει τους επαγγελματίες υγείας να ανταποκριθούν στις αυξημένες ανάγκες, ενώ ταυτόχρονα επιβαρύνει το σύστημα υγείας. Αυτό όχι μόνο επιβαρύνει τους εργαζόμενους, αλλά επηρεάζει αρνητικά και την εμπειρία του ασθενούς.

1. Απώλειες σε Προμήθειες και Εξοπλισμό. Η έλλειψη αποτελεσματικής παρακολούθησης των αποθεμάτων προκαλεί σοβαρά προβλήματα, όπως ελλείψεις φαρμάκων και εξοπλισμού ή, αντίθετα, περιττές υπερπαραγγελίες που αυξάνουν το κόστος. Ταυτόχρονα, φορητός εξοπλισμός, όπως αναπηρικά αμαξίδια ή συσκευές έγχυσης, παραμένει συχνά δύσκολο να εντοπιστεί, γεγονός που καθυστερεί τη φροντίδα των ασθενών. Αυτό το πρόβλημα αναδεικνύει την ανάγκη για καλύτερη διαχείριση και κατανομή των διαθέσιμων πόρων.

Καταγραφή και Μέτρηση Δεδομένων: Το Πρώτο Βήμα για τη Μείωση των Λιστών Αναμονής

Οι υπεύθυνοι καταγράφουν με ακρίβεια και μετρούν συνεχώς δεδομένα. Εστιάζουν στη ροή ασθενών, τις ανάγκες τους και τη διαθεσιμότητα υπηρεσιών. Χωρίς αυτή τη βάση δεδομένων, δεν βλέπουν καθαρά τις ανάγκες. Δεν μπορούν να ανακατανείμουν πόρους, να βελτιώσουν το ανθρώπινο δυναμικό ή να εντοπίσουν τα σημεία συμφόρησης. Με την εφαρμογή συστημάτων καταγραφής δεδομένων, οι διαχειριστές έχουν τη δυνατότητα να δημιουργούν προβλέψεις και να αναλύουν τάσεις, διευκολύνοντας έτσι τη γρήγορη εξυπηρέτηση κρίσιμων περιστατικών και τη μείωση των χρόνων αναμονής.Από την άλλη πλευρά, τα συστήματα καταγραφής δεδομένων προσφέρουν τη δυνατότητα δημιουργίας προβλέψεων και ανάλυσης τάσεων, γεγονός που διευκολύνει τη γρηγορότερη εξυπηρέτηση κρίσιμων περιστατικών. Επιπλέον, η χρήση αυτών των δεδομένων μπορεί να συμβάλει ουσιαστικά στη σταδιακή μείωση των χρόνων αναμονής και στη συνολική βελτίωση της εμπειρίας των ασθενών.

Gen AI και Federated Learning για Βελτίωση του Ελληνικού Συστήματος Υγείας

Οι ερευνητές συλλέγουν και αναλύουν ανώνυμα δεδομένα, υποστηρίζοντας την επιστημονική έρευνα και τη βελτίωση των ιατρικών πρωτοκόλλων. Ο έλεγχος μας, έδειξε ότι η διαχείριση των λιστών αναμονής απαιτεί ακριβή καταγραφή και συνεχή μέτρηση δεδομένων. Αυτά τα δεδομένα αφορούν τη ροή ασθενών, τις ανάγκες τους και τη διαθεσιμότητα των υπηρεσιών. Χωρίς αυτή τη βάση δεδομένων, οι υπεύθυνοι λήψης αποφάσεων δεν μπορούν να έχουν τη σαφή ορατότητα που χρειάζονται για να ανακατανείμουν αποτελεσματικά πόρους, να βελτιώσουν τη χρήση του ανθρώπινου δυναμικού ή να εντοπίσουν τα σημεία όπου δημιουργούνται συμφόρηση και καθυστερήσεις. Από την άλλη, τα συστήματα καταγραφής δεδομένων δίνουν τη δυνατότητα για δημιουργία προβλέψεων και ανάλυση τάσεων, κάτι που διευκολύνει την ταχύτερη εξυπηρέτηση των κρίσιμων περιστατικών. Παράλληλα, η αξιοποίηση αυτών των δεδομένων συμβάλλει καθοριστικά στη σταδιακή μείωση των χρόνων αναμονής, βελτιώνοντας ταυτόχρονα την εμπειρία και την ικανοποίηση των ασθενών.

Η Εφαρμογή στην Ελλάδα: Τα Πρώτα Πιλοτικά Βήματα

Το Κέντρο Ικανοτήτων ΠΥΘΕΙΑ συνεργάζεται ήδη με κορυφαία πανεπιστήμια και νοσοκομεία της χώρας, υλοποιώντας πιλοτικά προγράμματα για την ενσωμάτωση αυτών των τεχνολογιών.. Σύντομα, η ιατρική κοινότητα μπορεί να περιμένει:

Δοκιμαστικά έργα σε νοσηλευτικά ιδρύματα.
Εκπαίδευση επαγγελμάτων υγείας στη χρήση των πλατφορμών Gen AI και Federated Learning, με στόχο τη διευκόλυνση της καθημερινής εργασίας και την προσαρμογή στα νέα δεδομένα.

Συνεχής υποστήριξη για την εξοικείωση των στελεχών υγείας με τις νέες τεχνολογίες.
Οφέλη και Προοπτικές

1. Καλύτερη Εμπειρία Ασθενών
  Λιγότερος χρόνος αναμονής.
  Πιο άμεση και εξατομικευμένη φροντίδα.

1. Αποδοτική Λειτουργία Νοσοκομείων
  Ακριβής παρακολούθησης αποθεμάτων και μείωση των απωλειών.
  Βέλτιστη κατανομή προσωπικού, μειώνοντας την υπερφόρτωση σε συγκεκριμένες ομάδες.

1. Προώθηση Καινοτομίας και Έρευνας
  Οι υπεύθυνοι συλλέγουν και αναλύουν ανώνυμα δεδομένα, τα οποία υποστηρίζουν την επιστημονική έρευνα και συμβάλλουν στη βελτίωση των ιατρικών πρωτοκόλλων.

Πρωτοβουλίες του ΠΥΘΕΙΑ

Η Συμβολή της ΠΥΘΕΙΑ στη Βελτίωση του Συστήματος Υγείας

Η ΠΥΘΕΙΑ παίζει καταλυτικό ρόλο στη μεταμόρφωση του συστήματος υγείας, αξιοποιώντας έρευνα και την ανάπτυξη εφαρμογών στις εξής κατευθύνσεις:

1. Ψευδωνυμοποίηση και Δημιουργία Συνθετικών Δεδομένων

α) Έρευνα σε Αλγορίθμους Ψευδωνυμοποίησης:
Το ΠΥΘΕΙΑ προστατεύει τα δεδομένα των ασθενών αναπτύσσοντας εργαλεία κρυπτογράφησης. Αυτά τα εργαλεία εξασφαλίζουν ότι μόνο εξουσιοδοτημένα μέρη έχουν πρόσβαση στις αρχικές πληροφορίες. Αυτά τα εργαλεία ενισχύουν την ασφάλεια των ευαίσθητων δεδομένων και μειώνουν τον κίνδυνο παραβίασης.

β) Συνθετικά Δεδομένα:
Η δημιουργία συνθετικών δεδομένων προσφέρει έναν καινοτόμο τρόπο εκπαίδευσης αλγορίθμων μηχανικής μάθησης χωρίς την ανάγκη πρόσβασης σε πραγματικά δεδομένα (Gen AI και Federated Learning) . Με αυτόν τον τρόπο, το ΠΥΘΕΙΑ εξασφαλίζει πλήρη ιδιωτικότητα και διατηρεί την ακρίβεια των αναλύσεων.

2. Εκπαίδευση Αλγορίθμων Μηχανικής Μάθησης

α) Αποκεντρωμένη Μάθηση (Federated Learning):
Το ΠΥΘΕΙΑ εισάγει την εκπαίδευση αλγορίθμων μέσω κατανεμημένων συστημάτων, όπου τα δεδομένα παραμένουν ασφαλή στον έλεγχο των τοπικών νοσοκομείων ή φορέων. Αυτό επιτρέπει στους φορείς να συνεργάζονται, διατηρώντας την ιδιωτικότητα των δεδομένων.

β) Ενίσχυση Αλγορίθμων Διαφορικής Ιδιωτικότητας:
Η εφαρμογή τεχνικών διαφορικής ιδιωτικότητας, όπως η προσθήκη «θορύβου» στις αναλύσεις, προστατεύει την ευαισθησία των δεδομένων. Παράλληλα, διατηρεί τη χρησιμότητα των αποτελεσμάτων για την ενίσχυση της επιστημονικής έρευνας και της λήψης αποφάσεων.

3. Καταγραφή και Παρακολούθηση Δεδομένων

α) Βελτιστοποίηση πόρων:
Οι υπεύθυνοι χρησιμοποιούν δεδομένα για να εντοπίζουν κενά και να κατανέμουν πόρους με αποδοτικό τρόπο, εξασφαλίζοντας ότι οι ανάγκες καλύπτονται αποτελεσματικά.

β) Παρακολούθηση διαδικασιών:
Η συστηματική συλλογή δεδομένων για τη ροή ασθενών και τη χρήση εξοπλισμού επιτρέπει τη βελτίωση της αποδοτικότητας. Επιπλέον, συμβάλλει στη μείωση των καθυστερήσεων και των απωλειών πόρων.

γ) Στήριξη λήψης αποφάσεων:
Τα δεδομένα που συλλέγονται προσφέρουν πολύτιμες πληροφορίες για τη λήψη τεκμηριωμένων αποφάσεων. Με αυτόν τον τρόπο, οι υπεύθυνοι μπορούν να διαχειριστούν αποτελεσματικά τις καθημερινές προκλήσεις.

Εφαρμογή Bioinn – Pytheia

Η Στρατηγική του ΠΥΘΕΙΑ

Το ΠΥΘΕΙΑ, επενδύει στη διαχείριση δεδομένων, προσφέροντας λύσεις που διευκολύνουν τη βελτιστοποίηση της λειτουργίας των υγειονομικών φορέων. Μέσω της καταγραφής και της ανάλυσης δεδομένων, δημιουργεί ένα οικοσύστημα που προάγει:

Αποτελεσματική λειτουργία: Με αποδοτική χρήση πόρων και καλύτερη διαχείριση εργασιών.

Διαφάνεια: Ενισχύοντας τη λογοδοσία και την εμπιστοσύνη στις παρεχόμενες υπηρεσίες.

Καινοτομία: Με υποστήριξη της επιστημονικής έρευνας και των σύγχρονων τεχνολογιών.

Με αυτές τις πρωτοβουλίες, το ΠΥΘΕΙΑ συμβάλλει καθοριστικά στη μετάβαση του ελληνικού συστήματος υγείας σε μια νέα εποχή αποδοτικότητας και βιωσιμότητας.

Η επιτυχία αυτών των τεχνολογιών εξαρτάται από την αποτελεσματική κατάρτιση του προσωπικού υγείας. Ειδικά προγράμματα εκπαίδευσης για τη χρήση πλατφορμών, με έμφαση στη διαχείριση δεδομένων και στη λήψη αυτών βάσει ανάλυσης.

Το ελληνικό σύστημα υγείας βρίσκεται σε μια κρίσιμη καμπή. Η ενσωμάτωση του Gen AI και των τεχνολογιών διαχείρισης δεδομένων προσφέρει την ευκαιρία για μια ολοκληρωμένη αναμόρφωση. Το Κέντρο Ικανοτήτων ΠΥΘΕΙΑ, μέσω της στρατηγικής της για τη διαχείριση δεδομένων, τη μείωση των απωλειών και τη βέλτιστη αξιοποίηση του ανθρώπινου δυναμικού, οδηγεί το ελληνικό σύστημα υγείας σε μια νέα εποχή αποδοτικότητας και καινοτομίας. Η επόμενη μέρα ξεκινά σήμερα, με τα πρώτα πιλοτικά έργα να θέτουν τις βάσεις για ένα πιο λειτουργικό και βιώσιμο σύστημα υγείας.

Πρόταση του Πυθεία Κέντρου Ικανοτήτων στη διαχείριση δεδομένων

Το Federated Learning αποτελεί μια καινοτόμο προσέγγιση εκπαίδευσης αλγορίθμων μηχανικής μάθησης, όπου τα δεδομένα παραμένουν στις τοπικές συσκευές ή συστήματα και δεν μεταφέρονται σε κεντρικούς διακομιστές. Αντί να συγκεντρώνει τα δεδομένα, η μέθοδος στέλνει τα μοντέλα εκπαίδευσης στα τοπικά συστήματα. Εκεί, τα μοντέλα βελτιώνονται τοπικά με τα διαθέσιμα δεδομένα, ενώ οι ενημερώσεις τους επιστρέφουν στον κεντρικό διακομιστή. Στον κεντρικό διακομιστή, οι υπεύθυνοι συνδυάζουν αυτές τις ενημερώσεις για να βελτιώσουν το συνολικό μοντέλο. Με αυτόν τον τρόπο, διατηρείται η ιδιωτικότητα των δεδομένων, ενώ τα μοντέλα συνεχίζουν να μαθαίνουν από διαφορετικές πηγές.

Η αρχή του Federated Learning βασίζεται σε δύο βασικές αξίες:

1. Προστασία Ιδιωτικότητας: Τα δεδομένα δεν εγκαταλείπουν την τοποθεσία τους, μειώνοντας τον κίνδυνο παραβίασης ή έκθεσης.

1. Αποκεντρωμένη Εκπαίδευση: Τα δεδομένα παραμένουν κατανεμημένα, ενώ το μοντέλο «μαθαίνει» από πολλές πηγές ταυτόχρονα.

https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10897620/

Προτεινόμενος Όρος στα Ελληνικά

Με βάση την έννοια και τις αρχές του Federated Learning, ένας πιο ακριβής όρος για χρήση στην Ελλάδα θα μπορούσε να είναι:

“Κατανεμημένη Εκπαίδευση Μοντέλων”

Με αυτό τον Όρο:

α) Αναδεικνύουμε τη διαδικασία της εκπαίδευσης που γίνεται κατανεμημένα σε πολλά σημεία (τοπικά συστήματα ή νοσοκομεία).

β) Εστιάζουμε στο γεγονός ότι το «βάρος» της εκπαίδευσης δεν πέφτει σε μια κεντρική βάση δεδομένων, αλλά γίνεται σε αποκεντρωμένες δομές.

γ) Είναι κατανοητός και περιγράφει με σαφήνεια τη λειτουργία.

Εναλλακτικά, θα μπορούσαμε να χρησιμοποιήσουμε και τον όρο:

“Αποκεντρωμένη Εκπαίδευση”

Αυτός ο όρος είναι πιο σύντομος και υποδηλώνει τη βασική ιδέα της εκπαίδευσης χωρίς συγκέντρωση δεδομένων.

Ενσωμάτωση στη Χρήση

Η Κατανεμημένη Εκπαίδευση Μοντέλων ή Αποκεντρωμένη Εκπαίδευση μπορεί να χρησιμοποιηθεί για να περιγράψει τη μέθοδο Federated Learning σε εφαρμογές όπως:

- Την εκπαίδευση αλγορίθμων πρόβλεψης σε διαφορετικά νοσοκομεία χωρίς μεταφορά δεδομένων.

- Τη συνεργασία μεταξύ φορέων υγείας για την ανάπτυξη μοντέλων μηχανικής μάθησης, ενώ τα δεδομένα παραμένουν ασφαλή στις τοπικές υποδομές.