Mi köze a gónak a klinikai döntéshozatalhoz? A klinikai orvoslás egyik legjelentősebb intellektuális kihívása a bizonytalanságban történő döntéshozatal. A hagyományos orvosi döntéshozatal intuitív és heurisztikus mivoltának pszichológiai csapdáin kívül az információhiány, az erőforrások szűkössége, az adott orvos-beteg kapcsolat jellemzői egyaránt hozzájárulnak annak bizonytalanságához. A formális, matematikai számításokon alapuló döntéselemzés, amelyet széles körben használnak a klinikai irányelvek fejlesztésében, illetve az egészségügyi technológiák értékelésében, elvben jó lehetőségeket kínál az intuitív dön­téshozatal hibáinak elkerülésére, ugyan­akkor az egyéni döntési helyzetekben többnyire nehezen alkalmazható,és az orvosok többségétől idegen. Ennek a módszernek is vannak korlátai, különösen az egyéni döntéshozatalban, beleértve a számításokhoz felhasznált input adatok esetleges hiányát, illetve jelentős bizonytalanságát, valamint a matematikai modellek korlátait abban, hogy egy komplex rendszer folyamatait és a folyamatok egyéni variabilitását megfelelően tudják reprezentálni. A klinikai döntéstámogató rendszerek mindezek ellenére hasznos segítséget jelenthetnek az egyéni orvosi döntéshozatalban, ha megfelelően integráltak az egészségügyi információs rendszerekbe, és nem szüntetik meg az orvosok döntési autonómiáját. A klasszikus döntéstámogató rendszerek tu­dásalapúak, szabályrendszerekre, problé­ma­­specifikus algoritmusokra épülnek. Szá­mos területen alkalmazzák az orvosi adminisztrációtól a képfeldolgozásig. A nap­jainkban zajló informatikai forradalom eredményeképpen olyan mesterséges intelligenciaként emlegetett gépi tanulási módszerek jönnek létre, amelyek már ténylegesen képesek tanulni. A mesterséges intelligencia ezen új generációja nem konkrét szabályrendszerekre épül, hanem hatalmas adatbázisokon magukat tanító neurális hálózatokra és általános tanulási algoritmusokra. Ezek a mesterséges intelligenciák egyes területeken, mint például a sakk, a gó, vagy a va­dászrepülőgép vezetése, már jobb teljesítményre képesek, mint az em­berek. Fej­lesztésük bővelkedik kihívásokban, veszélyekben, ugyanakkor olyan technológiai át­törést jelentenek, ami megállíthatatlan és át­alakítja világunkat. Alkal­mazásuk és fej­lesztésük az egészségügyben is megkezdődött. A szakmának részt kell vennie ezek­ben a fejlesztésekben és megfelelő irányba kell, hogy terelje azokat. Lee Sedol 18-szoros gónagymester visszavonult há­rom évvel AlphaGo mesterséges intelligenciától elszenvedett veresége után, mert „Hiá­ba lettem világelső, van egy entitás, amit nem lehet legyőzni”. Ne­künk szerencsére nem versengenünk vagy győznünk kell, hanem el kell érnünk, hogy a mesterséges intelligencia biztonságos és megbízható legyen és az emberekkel együtt­mű­ködve ez az entitás eredményesebbé és hatékonyabbá tegye az egészségügyet.

Az egészségügyben dolgozók megtartása és a pályaválasztás ösztönzése is célja annak az életpályamodell-tervezetnek, amely a kormány jóváhagyására vár. Az előterjesztés kidolgozásában, véleményezésében a Magyar Egészségügyi Szakdolgozói Kamara (MESZK) is részt vett. A részletekről Balogh Zoltán elnököt kérdeztük.

Egyre többen látják be, hogy a betegek gyógyításában nélkülözhetetlenek a szakdolgozók, ezért fontos, hogy a pályán tartsuk mindazokat, akik most a kórházakban dolgoznak, mint ahogy az is, hogy megmutassuk a fiataloknak, van innováció és előrelépés az egészségügyben is. Többek között erről is beszélt lapunknak dr. Ficzere Andrea, az egyik legnagyobb forgalmú fővárosi kórház, az Uzsoki főigazgatója, aki április óta a Magyar Kórházszövetség (MKSZ) elnöki tisztét is ellátja.

Felmérni a 2020-as évre vonatkozóan az egészségügyi szakdolgozók kiégettségének mértékét, valamint ennek összefüggését különböző szociodemográfiai és munkahelyi tényezőkkel. A keresztmetszeti vizsgálat egy saját szerkesztésű online kérdőívvel történt 2021 elején. 1965 kitöltő válaszainak értékelése SPSS 23.0 statisztikai programmal, leíró statisztikával, Khi-négyzet és Kruskal-Wallis próbával készült (p<0,05). Eredmények: A megkérdezettek 46,7%-a mutatja a súlyos kiégés tüneteit. Az életkor, a családi állapot, az egészségügyi ellátás szintje, az egészségügyben eltöltött évek száma nincs összefüggésben a kiégéssel, viszont a bizonytalan jövőkép, a kereset változásának megítélése és a munkahelyi bizonytalanság szignifikáns összefüggést mutatott (p<0,000). Következtetések: Az egészségügyben dolgozók lelkiállapota fokozatosan romlik, melyhez valószínűleg a COVID-19 pandémia miatt kialakult helyzet is hozzájárul. A rossz lelkiállapotban lévők bizonytalannak érzik jövőképüket, munkájukat, mely ha így marad, a jövőben tovább nehezíti a betegellátást.

Nagy változásokra az egészségügyi rendszerekben a társadalmi-gazdasági sokkhatások adják a legjobb alkalmat. Ma­gyar­országon az utolsó ilyen nagy esemény az 1989-es rendszerváltozás volt, azonban – az utóbbi három évtized szerint – nem éltünk kellőképpen ezzel a lehetőséggel. A jelenlegi helyzetben a Covid-19-világjárvány adott váratlan esélyt egy újabb átrendezésre. Ennek látványos elemei „felülről” az államigazgatásban, a hatósági és közösségi szolgáltató egészségügyben jelentek meg. Párhuzamosan, a 2020. évi C. törvény (1) a személyes szolgáltatások terén, mintegy „alulról” kiindulva, jelentős átrendeződést indított el az új jogállással, a fizetésemeléssel és a hálapénz büntetőjogi üldözésével. Ez egy energiatakarékos megoldás, amely a rendszernek azokat a pontjait veszi célba, ahol kis beavatkozással (az elszabaduló lavinákhoz hasonlóan) elsöprő hatásokat lehet generálni.