Sztuczna inteligencja, rozlegle zbiory danych (big data), systemy wspomagaj\u0105ce decyzje, automatyzacja niekt\u00f3rych proces\u00f3w \u2013 to tematy, kt\u00f3re zdominowa\u0142y dyskusj\u0119 o wykorzystaniu nowych technologii w profilaktyce i terapii chor\u00f3b. Szczeg\u00f3lnego znaczenia nabra\u0142y one podczas pandemii COVID-19. Wykorzystanie analizy danych z takich us\u0142ug internetowych jak Twitter czy Google Search umo\u017cliwi\u0142o \u015bledzenie nowych zachorowa\u0144 i szybsze podejmowanie krok\u00f3w zaradczych w celu opanowania pandemii.<\/p>\n\n\n\n
Jednak wykorzystanie nowoczesnych technologii analizy danych w zdrowiu publicznym si\u0119ga znacznie dalej ni\u017c tylko do wynik\u00f3w wyszukiwarek internetowych. Systemy sztucznej inteligencji mog\u0105 analizowa\u0107 dane medyczne pacjent\u00f3w, zg\u0142oszenia od ratownik\u00f3w, raporty ze szpitali, czy wielko\u015b\u0107 sprzeda\u017cy lek\u00f3w na recept\u0119 i OTC, a tak\u017ce dane populacyjne gromadzone przez instytucje pa\u0144stwowe i du\u017cych dostawc\u00f3w us\u0142ug medycznych.<\/p>\n\n\n\n
\u2013 Kluczowym zagadnieniem tej sesji b\u0119dzie to, jak nowe technologie daj\u0105 nam szans\u0119 na zmian\u0119 zdrowia publicznego \u2013 z modelu, w kt\u00f3rym tylko reagujemy na sytuacj\u0119, na taki, w kt\u00f3rym umiemy przewidywa\u0107, co si\u0119 mo\u017ce sta\u0107 \u2013 m\u00f3wi Micha\u0142 Brzezi\u0144ski z Gda\u0144skiego Uniwersytetu Medycznego, moderator sesji \u201eZdrowie publiczne: w drodze od reaktywno\u015bci do prewencji\u201d.<\/p>\n\n\n\n
Sesj\u0119 rozpocznie wyst\u0105pienie Sashy Marschanga, p.o. sekretarza generalnego European Public Health Alliance (EPHA), a w debacie wezm\u0105 udzia\u0142 Anna Kozie\u0142 z Banku \u015awiatowego, John Middleton prezes Association of Schools of Public Health in the European Region (ASPHER) oraz Filip Urba\u0144ski, z-ca dyrektora w Departamencie Analiz i Innowacji NFZ.<\/p>\n\n\n\n
Podczas wyst\u0105pie\u0144 i dyskusji prezentowane b\u0119d\u0105 m.in. nowoczesne narz\u0119dzia pozwalaj\u0105ce planowa\u0107 dzia\u0142ania wyprzedzaj\u0105ce zdarzenia w systemie zdrowia publicznego. Omawiane b\u0119d\u0105 do\u015bwiadczenia ze \u015bwiata, jak r\u00f3wnie\u017c polskie wdro\u017cenia. Nie zabraknie wniosk\u00f3w z dzia\u0142ania projektu organizacji opieki koordynowanej \u2013 zapowiada Micha\u0142 Brzezi\u0144ski.<\/p>\n\n\n\n
Dyskutowane b\u0119d\u0105 r\u00f3wnie\u017c bariery hamuj\u0105ce szybkie wdro\u017cenie takich rozwi\u0105za\u0144 do system\u00f3w opieki zdrowotnej w wielu krajach. To nie tylko brak funduszy, czy niewielkie zrozumienie mo\u017cliwo\u015bci technologii, ale r\u00f3wnie\u017c bezw\u0142adno\u015b\u0107 instytucji publicznych i niech\u0119\u0107 p\u0142atnik\u00f3w do inwestycji w podobne rozwi\u0105zania.<\/p>\n\n\n\n
W tym kontek\u015bcie prezentowana b\u0119dzie r\u00f3wnie\u017c perspektywa \u015brodowiska medycznego. Na ile sami lekarze i eksperci zajmuj\u0105cy si\u0119 problematyk\u0105 zdrowia publicznego s\u0105 przygotowani do wykorzystywania takich danych? Czy s\u0105 kadry, kt\u00f3re to potrafi\u0105, czy mo\u017ce dopiero nale\u017cy je wyszkoli\u0107? Jak podkre\u015bla Micha\u0142 Brzezi\u0144ski, chodzi nie tylko o wykszta\u0142cenie w zakresie zarz\u0105dzania zdrowiem publicznym, ale r\u00f3wnie\u017c w dziedzinie praktycznej analizy i obr\u00f3bki danych, znajomo\u015bci zasad pos\u0142ugiwania si\u0119 zbiorami big data oraz rekomendacjami p\u0142yn\u0105cymi z system\u00f3w wspierania decyzji wykorzystuj\u0105cych sztuczn\u0105 inteligencj\u0119.<\/p>\n\n\n\n