Γιώργος Φράγκος
Partner, Ηuman Capital Leader, Healthcare and Lifesciences Industry Leader, Deloitte Ελλάδος
Η πρόληψη, εκτός από την έγκαιρη διάγνωση, περιλαμβάνει και την ανάλυση καθοριστικών κοινωνικών παραγόντων, όπως επισημαίνει ο κ. Γιώργος Φράγκος μιλώντας στο περιοδικό «The Doctor», υπογραμμίζοντας την καθοριστικής σημασίας ενσωμάτωση των τεχνολογιών τεχνητής νοημοσύνης για τους επαγγελματίες υγείας.
Κύριε Φράγκο, το τελευταίο διάστημα γίνεται μεγάλη συζήτηση και κατατίθενται προτάσεις για το μέλλον και τον μετασχηματισμό του κλάδου της Υγείας στην Ελλάδα. Πόσο εφικτό να δούμε κάποιες αλλαγές άμεσα και τι θα αφορούν, δεδομένης της παθογένειας που χρονίζει στην συγκεκριμένη αγορά;
Οι συζητήσεις για τον μετασχηματισμό του κλάδου της Υγείας στην Ελλάδα αποτελούν μια ευκαιρία για να δοθεί προτεραιότητα στην πρόληψη, η οποία μπορεί να φέρει άμεσα αποτελέσματα σε πολλαπλά επίπεδα. Ο επανασχεδιασμός της Πρωτοβάθμιας Φροντίδας Υγείας (ΠΦΥ) είναι καίριος, καθώς η εστίαση στην προληπτική φροντίδα μπορεί να μειώσει το βάρος στα νοσοκομεία και το κόστος λειτουργίας του συστήματος υγείας, αλλά και να βελτιώσει την υγεία των πολιτών. Ένα τέτοιο μοντέλο βασίζεται στην ενίσχυση της κοινότητας και στην αξιοποίηση τεχνολογιών, όπως τα διασυνδεδεμένα δεδομένα και οι ψηφιακές εφαρμογές για την παρακολούθηση της υγείας.
Η πρόληψη, εκτός από την έγκαιρη διάγνωση, περιλαμβάνει και την ανάλυση καθοριστικών κοινωνικών παραγόντων, όπως οι ανθυγιεινές συνήθειες (κάπνισμα, έλλειψη σωματικής άσκησης). Η στοχευμένη συλλογή και ανάλυση δεδομένων μπορεί να υποστηρίξει πολιτικές, που βασίζονται σε πραγματικά στοιχεία, ενώ παράλληλα οι πολίτες αποκτούν ενεργό ρόλο στη φροντίδα της υγείας τους μέσω πρόσβασης σε ιατρικά δεδομένα και ψηφιακές λύσεις. Έτσι, από παθητικοί χρήστες του συστήματος υγείας, μετατρέπονται σε ενδυναμωμένους καταναλωτές, διαμορφώνοντας πιο ενημερωμένες αποφάσεις για τη φροντίδα τους.
Η ενσωμάτωση τεχνολογιών τεχνητής νοημοσύνης ενισχύει επίσης την πρόληψη, καθώς επιτρέπει την ανάλυση μεγάλου όγκου δεδομένων, προσφέροντας στους επαγγελματίες υγείας τη δυνατότητα να προβλέπουν κινδύνους και να παρεμβαίνουν προληπτικά. Αυτό όχι μόνο εξοικονομεί πόρους αλλά οδηγεί και σε βελτιωμένα αποτελέσματα υγείας.
Για την αντιμετώπιση χρόνιων παθογενειών, απαραίτητη είναι η υποστήριξη των επαγγελματιών υγείας μέσω ψηφιακών εργαλείων, που μειώνουν το διαχειριστικό βάρος και βελτιώνουν την εργασιακή εμπειρία. Ταυτόχρονα, απαιτούνται στοχευμένες δράσεις για τη μείωση των ανισοτήτων πρόσβασης, ιδιαίτερα για ευάλωτες ομάδες, μέσω πολιτικών που παρακολουθούνται και αξιολογούνται συνεχώς. Παρά τις δυσκολίες, οι αλλαγές στην πρόληψη και τη συνολική προσέγγιση της υγείας μπορούν να ξεκινήσουν άμεσα, εάν υπάρχει πολιτική βούληση, σωστή αξιοποίηση της τεχνολογίας και επαρκής χρηματοδότηση.
Οι τάσεις που παρατηρούνται στην Ευρώπη δείχνουν ότι η μετάβαση σε ένα προληπτικό, καινοτόμο και βιώσιμο σύστημα είναι εφικτή, αρκεί να υπάρξει συλλογική δέσμευση.
Ποιες οι προτάσεις της Deloitte στο πλαίσιο μάλιστα του πρόσφατου «Navigating the Future of Healthcare Ecosystem» και ποια η εφαρμογή τους στο ελληνικό υγειονομικό σύστημα;
Η τοποθέτηση της Deloitte, στο πλαίσιο της ημερίδας “Navigating the Future of Healthcare Ecosystem”, περιγράφει στρατηγικές που μπορούν να αποτελέσουν οδηγό για τον μετασχηματισμό του ελληνικού υγειονομικού συστήματος.
Οι ψηφιακές τεχνολογίες, όπως η τηλεϊατρική και τα ψηφιακά θεραπευτικά εργαλεία, διευκολύνουν την πρόσβαση στην υγειονομική περίθαλψη, ιδιαίτερα σε απομακρυσμένες περιοχές. Παράλληλα, η ενίσχυση της ισότητας στην πρόσβαση παραμένει προτεραιότητα. Προτάσεις όπως η δημιουργία στοχευμένων προγραμμάτων για ευάλωτες ομάδες και η υιοθέτηση νέων χρηματοδοτικών εργαλείων μπορούν να μειώσουν τις ανισότητες που παρατηρούνται στο Ελληνικό Σύστημα Υγείας.
Η μείωση του κόστους είναι εφικτή μέσω της ενίσχυσης της προληπτικής φροντίδας και της χρήσης απομακρυσμένων μοντέλων φροντίδας. Η αξιοποίηση τεχνολογιών, όπως τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης, αυτοματοποιεί διαχειριστικές διαδικασίες, εξοικονομώντας πόρους και επιτυγχάνοντας καλύτερα αποτελέσματα για τους ασθενείς. Επιπλέον, η υποστήριξη των επαγγελματιών υγείας είναι καίρια, με έμφαση στη μείωση του διαχειριστικού τους φόρτου μέσω της τεχνολογίας, τη βελτίωση της εργασιακής τους εμπειρίας και τη δημιουργία σαφών προοπτικών καριέρας.
Η σταδιακή υλοποίηση αυτών των προτάσεων μπορεί να συμβάλει στη δημιουργία ενός πιο βιώσιμου, προσβάσιμου και ανθεκτικού υγειονομικού συστήματος, εάν συνδυαστούν με ισχυρή πολιτική βούληση, επαρκή χρηματοδότηση και συνεργασία όλων των εμπλεκόμενων φορέων.
Πώς ο τομέας της υγείας θα ανταποκριθεί στην αυξανόμενη ζήτηση για εξατομικευμένες υπηρεσίες;
Η αυξανόμενη ζήτηση για εξατομικευμένες υπηρεσίες υγείας οδηγεί τα συστήματα υγείας σε σημαντικές μεταρρυθμίσεις, με επίκεντρο την αξιοποίηση της ψηφιακής τεχνολογίας, την ενίσχυση της εξατομίκευσης μέσω δεδομένων και την υιοθέτηση καινοτόμων χρηματοδοτικών μοντέλων.
Η ψηφιοποίηση είναι θεμελιώδης για τη μετάβαση αυτή.
Η δημιουργία ολοκληρωμένων μητρώων υγείας, τόσο στον δημόσιο, όσο και στον ιδιωτικό τομέα, επιτρέπει τη συγκέντρωση και την ανάλυση δεδομένων, που σχετίζονται με την υγεία των ασθενών. Αυτά τα δεδομένα βοηθούν στη λήψη αποφάσεων για εξατομικευμένη φροντίδα και υποστηρίζουν την ανάπτυξη εργαλείων ψηφιακής θεραπευτικής (digital therapeutics), τα οποία προσαρμόζονται στις ανάγκες κάθε ασθενούς. Τέτοια εργαλεία ενισχύουν τη διαχείριση χρόνιων παθήσεων, προσφέροντας προσαρμοσμένες θεραπείες μέσω εφαρμογών και ψηφιακών συσκευών.
Επιπλέον, οι τεχνολογίες όπως η τεχνητή νοημοσύνη και οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης διευκολύνουν την ανάλυση μεγάλων όγκων δεδομένων για την αναγνώριση μοτίβων και την πρόβλεψη κινδύνων. Αυτό καθιστά δυνατή την παροχή εξατομικευμένων λύσεων, που ανταποκρίνονται στις μοναδικές απαιτήσεις κάθε ασθενούς, ενώ παράλληλα μειώνεται η ανάγκη για γενικευμένες θεραπείες, που μπορεί να μην είναι αποτελεσματικές για όλους.
Τα εναλλακτικά χρηματοδοτικά μοντέλα, βασισμένα σε δεδομένα, παίζουν επίσης καθοριστικό ρόλο. Η μετάβαση σε μοντέλα πληρωμής βάσει αποτελεσμάτων (value-based care) επιβραβεύει την αποδοτικότητα και την ποιότητα, ενισχύοντας τη βιωσιμότητα του τομέα. Παράλληλα, η χρήση συνεργατικών χρηματοδοτικών εργαλείων μπορεί να κατευθύνει επενδύσεις προς την ανάπτυξη τεχνολογιών εξατομικευμένης φροντίδας.
Στην Ελλάδα, η ενσωμάτωση τέτοιων λύσεων μπορεί να προσαρμοστεί στις ιδιαιτερότητες του συστήματος υγείας, μέσω της επένδυσης στην υποδομή, της εκπαίδευσης του προσωπικού και της εξασφάλισης πρόσβασης των ασθενών σε ψηφιακά εργαλεία. Η εφαρμογή αυτών των πρακτικών, αν και απαιτεί αρχικές επενδύσεις, υπόσχεται μακροπρόθεσμα σημαντική βελτίωση στην ποιότητα φροντίδας και στη βιωσιμότητα των συστημάτων υγείας.
Με την έλευση της καινοτομίας, ποιες οι εκτιμώμενες επιπτώσεις της Γενετικής Τεχνητής Νοημοσύνης (Gen AI) στις επιστήμες υγείας;
Η Γενετική Τεχνητή Νοημοσύνη (GenAI) διαθέτει μετασχηματιστική δυναμική για τις εταιρείες που δραστηριοποιούνται στις επιστήμες υγείας, με την Deloitte να εκτιμά ότι μπορεί να απελευθερώσει από 5 έως 7 δις δολάρια σε αξία. Οι κύριες πηγές αυτής της αξίας προέρχονται από την Έρευνα και Ανάπτυξη (R&D), τη βελτιστοποίηση της παραγωγής και της εφοδιαστικής αλυσίδας και τις εμπορικές λειτουργίες. Με την ενσωμάτωση της GenAI σε αυτούς τους τομείς, οι εταιρείες του τομέα των βιοεπιστημών μπορούν να απλοποιήσουν τις διαδικασίες τους, να μειώσουν τα κόστη και να επιταχύνουν την καινοτομία.
Στην Έρευνα και Ανάπτυξη, η GenAI επιτρέπει πιο αποτελεσματική ανακάλυψη φαρμάκων, αναλύοντας γρήγορα και με ακρίβεια μεγάλους όγκους δεδομένων. Αυτό περιλαμβάνει την πρόβλεψη των ποσοστών επιτυχίας των φαρμάκων νωρίτερα στη διαδικασία ανάπτυξης, δίνοντας τη δυνατότητα στις εταιρείες να δώσουν προτεραιότητα στους υποσχόμενους υποψήφιους και να μειώσουν τον χρόνο και τους πόρους που δαπανώνται σε μη βιώσιμες επιλογές. Η χρήση της GenAI βοηθά επίσης στην αυτοματοποίηση της δημιουργίας κλινικών δοκιμών, εξασφαλίζοντας συμμόρφωση και μειώνοντας τη χειρωνακτική εργασία, πράγμα που οδηγεί σε σημαντική εξοικονόμηση κόστους σε διαδικασίες κανονιστικών απαιτήσεων.
Στις λειτουργίες παραγωγής και εφοδιαστικής αλυσίδας, η GenAI βελτιστοποιεί τις διαδικασίες προβλέποντας τη ζήτηση, βελτιώνοντας τον έλεγχο ποιότητας και μειώνοντας τις αναποτελεσματικότητες στις επιχειρησιακές λειτουργίες. Η ικανότητα διαχείρισης των εφοδιαστικών αλυσίδων σε πραγματικό χρόνο, μέσω της ανάλυσης τάσεων και ανωμαλιών, επιτρέπει στις εταιρείες να ελαχιστοποιούν τη σπατάλη και να βελτιώνουν τους χρόνους παράδοσης των προϊόντων, κάτι που είναι ιδιαίτερα κρίσιμο σε κλάδους όπως η φαρμακευτική, όπου η ταχύτητα εισόδου στην αγορά είναι καθοριστική.
Για τις εμπορικές λειτουργίες, η ικανότητα της GenAI να προσωποποιεί την αλληλεπίδραση με ασθενείς και την προώθηση των υπηρεσιών επαναστατεί στον τρόπο που οι εταιρείες συνεργάζονται με τους παρόχους υγειονομικής περίθαλψης και τους ασθενείς. Μέσω της αυτοματοποίησης υποστηρικτικών υπηρεσιών και διαφημιστικών δραστηριοτήτων, η AI επιτρέπει στις επιχειρήσεις να μετατοπίσουν την προσοχή τους από τις διοικητικές εργασίες σε λύσεις που δημιουργούν αξία και είναι περισσότερο προσαρμοσμένες στις ανάγκες των ασθενών.
Για να μεγιστοποιηθεί η μετασχηματιστική αξία της GenAI, οι εταιρείες πρέπει να υιοθετήσουν μια ολοκληρωμένη προσέγγιση, που περιλαμβάνει την ενσωμάτωση τεχνολογιών cloud, συστημάτων διαχείρισης δεδομένων και εργαλείων AI, που ενισχύουν τις λειτουργικές διαδικασίες και τα αποτελέσματα για τους ασθενείς. Αυτές οι τεχνολογίες, όχι μόνο ενισχύουν την καινοτομία, αλλά προσφέρουν και ανταγωνιστικό πλεονέκτημα στον ολοένα και πιο ψηφιακό και βασισμένο σε δεδομένα τομέα της υγειονομικής περίθαλψης.
