Могат ли по-добри данни да спасят NHS?

Авторът е изпълнителен ръководител и съосновател на Open Data Institute

Към 2023 година по-малко от 1 на всеки 4 души са били удовлетворени от NHS — най-ниският брой, регистриран в миналото. Новият министър на опазването на здравето на Обединеното кралство Уес Стрийтинг е решен да се оправи с минусите, свързвайки здравето на нацията със здравето на стопанската система.

Данните и технологиите имат капацитета да се оправят с доста провокации на NHS, революционизирайки грижите и проучванията. Още през 2012 година анализът на данните от Open Data Institute (ODI) сподели, че NHS може да спести £200 милиона годишно посредством смяна на предписването на статини. И въпреки всичко опциите остават значително неосъществени.

В конкуренцията за приемане на изкуствен интелект държавното управление е пренебрегнало ръководството на данните, както акцентира скорошният ни документ. Но с цел да може NHS да извлече изгодите от AI, мощната инфраструктура за данни е от значително значение.

Доброто ръководство на данните може да усъвършенства качеството на грижите, сигурността и успеваемостта на разноските в NHS. AI технологиите, съгласно IBM, биха могли да понижат разноските за лекуване с 50 % и да подобрят резултатите с 40 %.

Националната здравна работа съхранява големи количества данни, постоянно в изолирани ИТ системи, което затруднява потреблението им в екосистемата на здравните услуги.

Преди взрива на изкуствения разсъдък данните към този момент играеха решаваща роля в проучванията и опазването на здравето на NHS. Инициативи като OpenSafely и Health Data Research UK усъвършенстват нашето схващане за заболяванията, разрешават персонализирани лекувания и покачват успеваемостта. 

Обединеното кралство е водещо в международен мащаб по наново потребление на здравни данни. Лабораторията за изкуствен интелект на NHS употребява машинно образование за предсказание на болести, идентифициране на високорискови пациенти и препоръчване на лекувания, а принадлежности за изкуствен интелект като „ C the Signs “ доста са нараснали равнищата на разкриване на рак. 

Разбира се, потреблението на чувствителни здравни данни повдига въпроси по отношение на поверителността и сигурността. Участието на американската компания за разбор на данни Palantir с Федералната платформа за данни на NHS остави хората загрижени дали изгодите от шерването на данни надвишават рисковете от корист с тяхната информация. 

Следователно спечелването и поддържането на публичното доверие е от решаващо значение. След акцията GPDPR за 2021 година отводите на пациенти от шерване на здравни данни съвсем се удвоиха, тъй че организациите ще би трябвало да уверят обществеността в своята надеждност. Законите за отбрана на данните в Обединеното кралство предхождат AI и широкомащабното шерване на данни и би трябвало да бъдат обновени.

Споделянето на данни е комплицирано, защото 189 тръста на NHS събират данни за пациенти посредством разнообразни електронни системи. AI моделите също употребяват данни от медицински изображения, геномика и носими устройства. ODI предлага NHS и новото държавно управление да одобряват обективни правила за ръководство и шерване на тези данни.

Добре квалифицираната инфраструктура за данни е от значително значение за ефикасното и отговорно даване на цената на AI. Това включва оперативно съвместими отворени стандарти, предпазено предпазване на данни, ефикасна обработка на данни и строги разпореждания за отбрана на данните.

Докато чакаме национална инфраструктура за данни, разработките на машинното образование разрешават на откривателите да имат достъп и да проучват чувствителни данни, без да компрометират поверителността или сигурността. Появиха се и технологии за възстановяване на поверителността, които дават на хората пряк достъп и надзор върху личните им здравни данни.

Федерираното образование (FL) разрешава на логаритмите да реализират достъп до данни от голям брой местни набори от данни, без да обменят главните данни, и има демонстрираха обещаващи резултати, като да вземем за пример платформата Curial-Federated на Оксфордския университет, която създаде тест за скрининг на Covid-19 посредством образование на данни в четири тръста на NHS, като лечебните заведения резервират съхранението на данните.

Сигурни платформи за данни като Secure Data Environment (SDE) и OpenSafely дават на откривателите достъп до анонимизирани данни на NHS.

За да подобрим NHS, имаме потребност от групов ангажимент за етично, транспарантно и новаторски практики за данни, от обезпечаване на достъп до висококачествени, добре ръководени данни до налагане на отбрана на данните и права върху интелектуалната благосъстоятелност.

Без тези ограничения ще бъде мъчно да се реализира визията на Streeting за Англия като „ мощ “ на MedTech и NHS, отключваща капацитета на AI.