Egyre jelentősebb szerepet játszik a mesterséges intelligencia az orvosok munkáját, illetve a hatékonyabb betegellátást segítő innovációkban. A pandémia felgyorsította az ilyen irányú kutatásokat, fejlesztéseket. E tendencia mindenütt a világon tetten érhető, így a Magyarországon komoly fejlesztőbázissal rendelkező GE Healthcare-nél is. Legutóbb egy olyan, 3,35 milliárd forint összköltségű prediktív analitikai szoftverről számoltak be, amely segíti az egészségügyi személyzet kapacitásának tervezését, az egészségügyi berendezések optimális kihasználását. A projektről, valamint más, az egészségügy működését támogató - a közelmúltban zárult, folyamatban lévő és tervezett - kutatásokról és fejlesztésekről Ferik Attila, a GE Healthcare Magyarország szoftverfejlesztési igazgatója számolt be lapunknak.
Ferik Attila: Egy klinika, például egy radiológiai klinika járóbeteg-ellátásának gyakori problémája, hogy a páciensek nem jelennek meg a vizsgálat előjegyzett időpontjában. Ilyenkor kihasználatlanul áll a berendezés, a személyzetnek üresjárata van, ráadásul késik a beteg megfelelő ellátása. Mindez együttesen tetemes pénzügyi veszteséget is okoz az egészségügyi ellátó intézménynek. Kutatási projektünk célja annak előrejelzése, hogy a beteg várhatóan megjelenik-e a kapott időpontban, vagy sem. Ennek érdekében vizsgáljuk a beteg előtörténetét, például azt, hogy voltak-e hasonló vizsgálatai, azokon megjelent-e, hányszor kellett egy vizsgálatot esetleg új időpontra áttenni. Emellett figyelembe vesszük a vizsgálat előtti öt nap várható időjárását a kórház, illetve a páciens lakásának körzetében. Így valószínűsíthető például, hogy nagy havazáskor vagy esőzéskor többen otthon maradnak vagy elkésnek a vizsgálatról. Mindig öt napot vizsgálunk, hiszen ez az az időtartam, ami alatt a kórháznak még lehetősége van lépni, telefonon felvenni a kapcsolatot az előjegyzett beteggel, illetve szükség esetén más pácienseket behívni a vizsgálatra. Mesterséges intelligenciára épülő algoritmusunk ezekből az adatokból készíti el az előrejelzést. Maga a termékportfólió egyik része tehát egy olyan infrastruktúra, amely a különböző kórházi és kórházon kívüli rendszerekből összegyűjti az adatokat, amelyeket a másik része, az AI-alapú algoritmus a megadott szempontok alapján feldolgoz.
Computerworld: Hányan dolgoznak a fejlesztésen, és mikorra várható a projekt befejezése?
FA: Magát az alkalmazást és az algoritmust körülbelül húsz ember fejleszti, emellett még több mint nyolcvan fő az ehhez szükséges infrastruktúra előállításán dolgozik. A 3,35 milliárd forint összköltségű projektből 675 milliót tesz ki a magyar kormányzati támogatás, amit pályázaton nyertünk el. A koronavírus-járvány miatt kicsit lassultak ugyan a folyamatok, de már majdnem teljes a projekten dolgozók létszáma. A tervek szerint 2021 végére fejezzük be a munkát.
CW: Egy ilyen nagy horderejű fejlesztésben csak a GE Healthcare belső munkatársai vesznek részt, vagy vannak együttműködő partnereik is?
FA: Ebben a projektben Magyarországon csak belsősökkel dolgozunk, de vannak Németországban és az Egyesült Államokban is partnereink. Elsősorban kórházakat, egyetemi klinikákat vonunk be a tesztelésbe, illetve az algoritmus fejlesztésébe.
CW: Más projektekben dolgoznak hazai egyetemekkel is?
FA: Az összes magyarországi orvosi egyetemmel kapcsolatban állunk. Kifejezetten sokrétű a kapcsolatunk a Szegedi Tudományegyetemmel és a Debreceni Egyetemmel, ahol féléves kurzusokat is tartunk nagyvállalati szoftverfejlesztés témában. De ugyanígy más felsőoktatási intézményekkel, például a Műegyetemmel és az Óbudai Egyetemmel is együttműködünk. A közös kutató-fejlesztő munkán túl mindenhonnan várjuk a felkészült fiatal szakembereket, legyen szó orvosokról vagy mérnökökről. Emellett természetesen a világ minden táján vannak egyetemi, kutatóintézeti kapcsolataink, így az MIT-n Bostonban, a Karolinska Institutetben Svédországban, a Madridi Autonóm Egyetemen, az Erlangeni Egyetemen, a Müncheni Technológiai Egyetemen. Ahhoz, hogy ezen a szakterületen naprakészek legyünk, és a legmodernebb tudást építhessük be a termékeinkbe, sok egyetemi és kutatópartnerrel kell kapcsolatot tartanunk és együtt dolgoznunk. Munkatársainknak egyébként több mint a 90 százaléka magyar, de a külföldi munkavállalók felé szintén teljesen nyitottak vagyunk. Jelenleg is vannak kollégáink például Oroszországból, Lengyelországból, az Egyesült Államokból, Szerbiából, Brazíliából vagy a Közel-Keletről.
CW: Vannak olyan, mesterséges intelligenciára épülő egyéb termékek, amelyek fejlesztésében részt vett, illetve részt vesz a magyarországi leányvállalat?
FA: Minden algoritmust be kell építeni egy adatfeldolgozó, képfeldolgozó alkalmazásba, aminek a működéséhez megfelelő célhardveren futó szoftverplatform szükséges. Húsz éve fejlesztjük Magyarországon a radiológusok munkáját segítő képfeldolgozó munkaállomást, az Advantage Workstation nevű terméket, ami globálisan a piac több mint 30 százalékát fedi le. A munkaállomás a mesterséges intelligenciára épülő algoritmusok futtatására szolgál. Magyarországon fejlesztünk ugyanilyen algoritmusfuttató platformot felhőalapon is, amely az Amazon Web Services felhőben futó algoritmusokat szolgálja ki adatokkal, és biztosítja azok működési környezetét. Saját algoritmusfejlesztő csapatunkat egyébként 2015-ben kezdtük el kiépíteni. Három kutatóval indultunk, most közel harminc fő dolgozik a csapatban.
CW: Van kifejezetten a Covid-19 járványhoz köthető fejlesztésük?
FA: Tavalyelőtt rendkívül sikeres volt egy elemző algoritmus, amely a röntgenkép alapján azonnal jelzi a légmell kialakulását. Ez esetenként életmentő lehet, hiszen a légmell az életre veszélyes elváltozás, ami azonnali beavatkozást igényel. Megoldásunk az első olyan, mesterséges intelligenciára épülő algoritmus a világon, amelyet az Egyesült Államok Élelmiszer- és Gyógyszerügyi Hivatala jóváhagyott. Emellé fejlesztettünk egy másik algoritmust 2020-ban, amely a mellkasi röntgenképet elemezve segíti az orvost a lélegeztetőgép tubusának megfelelő behelyezésében. Ezáltal megkönnyíthető a koronavírus-fertőzöttek biztonságos és gyors ellátása. Egy másik algoritmus szintén a röntgen- és CT-felvételek alapján próbálja megállapítani, hogy a koronavírusos beteg tüdejében mennyire előrehaladott a vírus okozta elváltozás. Az így kapott eredmény segíti az orvost a döntésben, hogy szükséges-e a pácienst lélegeztetőgépre kapcsolni vagy sem, illetve milyen terápiát célszerű alkalmazni. Ez a termék a budapesti, a kaliforniai és az indiai kollégák közös fejlesztése.
CW: Milyen terveik vannak a közeljövőre nézve, egyrészt a fejlesztési projekteket, másrészt a magyarországi csapatot illetően?
FA: Folyamatosan keressük a növekedési lehetőségeket, bevonva ebbe mind az európai uniós, mind a hazai pályázatokat. A hazai lehetőségeket bővíti a korábban már említett 675 millió forintos állami támogatás is. Jelenleg is folyamatban van egy pályázat előkészítése, amelyet az első negyedévben szeretnénk benyújtani. A GE hálózatából folyamatosan érkeznek új belső projektek is Magyarországra. A Covid-19 helyzetből fakadóan azonban a tavalyi, tavalyelőtti tervek némileg megváltoztak, lelassultak, illetve ehhez igazodva belső átalakítások is folynak a vállalatnál. Megtorpanásról azonban szó sincs: csak az utóbbi két hónapban három új projekt indult el Magyarországon, ezek közül kettő zöldmezős beruházás, egy pedig egy másik lokációból került át hozzánk. Az elmúlt negyedévben mintegy negyven, magas hozzáadott értéket termelő munkatárs kezdett el új projekteken dolgozni - a prediktív analitikai szoftvert fejlesztő kollégákon kívül. A magyarországi trend tehát egyértelműen jó.
CW: Milyen hatással van a pandémia a globális med-tech piacra?
FA: A pandémiás helyzet általánosságban felgyorsította a korszerű technológiák, a digitális eszközök elterjedését, elfogadását, használatát. Az egészségügyben ez a gyorsulás nagyon nagy volt. Éppen ezért olyan dolgokat kezdtünk el fejleszteni, amelyeket tavaly ilyenkor csak a következő két-három évre terveztünk. Egyre inkább az a trend, hogy csökkentsük a beteg és az orvos közötti fizikai kontaktusok számát. Az első találkozás lehetőség szerint történjen valamilyen digitális csatornán, ahol megpróbálják eldönteni, milyen ellátás szolgálja leginkább a páciens mielőbbi gyógyulását. Terjednek azok az eljárások is, amelyek a beteg távoli, akár otthoni megfigyelését segítik, például műtét után. Mi is ilyen megoldásokon dolgozunk, az összes versenytársunkkal egyetemben. Mindenki olyan megoldáshalmazzal próbál előállni, amely a szükséges betegutak, orvosi folyamatok minél nagyobb részét lefedi. A kórházak úgy próbálnak válogatni a különféle beszállítók termékeiből, hogy azok a lehető legjobban lefedjék digitalizációs igényeiket. A komplett megoldások a legvonzóbbak, hiszen a több gyártótól érkező különböző rendszerek összekapcsolása, együttműködése jellemzően nehéz feladat. Éppen ezért a kórházak általában egy adott gyártótól szeretnek megvenni minden berendezést, amire szükségük van. A piac minden szereplője látja, hogy ebbe az irányba kell haladnia. A közeljövő fontos trendje az is, hogy nem csak a diagnosztizálást vagy terápiát segítő termékek játszanak majd fontos szerepet az egészségügyi intézményekben. Egyre nagyobb szerephez jutnak a hatékonyabb betegellátást, a kórházak erőforrásainak jobb kihasználását, a várólisták csökkentését segítő termékek, amelyek nem mellékesen tetemes pénzt takaríthatnak meg, de akár extra bevételt is hozhatnak az egészségügyi intézményeknek.
Cikkünk a Computerworld magazin 2021. február 10-ei lapszámában (LII. évfolyam 3. szám) jelent meg.
