A mesterséges intelligencia és az adattudomány a mindennapi életünk részévé vált a gyógyítás területén is. Cikkünkben bemutatunk néhány, a GE Healthcare Magyarország Kft. Edison AI (mesterséges intelligencia), azaz Data Science (adattudomány) csapata által vagy a részvételével fejlesztett, mesterséges intelligencia alapú orvosi alkalmazást.

A precíziós orvoslásban nem a tüneteket, hanem az azokat kiváltó biológiai folyamatokat kezeljük. 

A testünkön viselhető megfelelő minőségű bioszenzorok hasznos segédeszközei lehetnek a gyógyításnak.

A genetikai ismeretek ugrásszerű gyarapodása és az analitikai módszerek rohamos fejlődése következtében napjainkra eddig sosem látott mértékben váltak elérhetővé a különféle genetikai vizsgálatok. Prediktív genetikai vizsgálatok segítségével tünetmentes, egészséges emberek egy adott be­tegségre való hajlamát lehet megállapítani. A leletek értelmezése azonban nehézkes, mert bár könnyen kideríthető az adott betegségre való hajlam, csak jóslásokba bocsátkozhatunk abban a kérdésben, hogy maga a beteg­ség az adott személynél valóban kialakul-e.

Bár már 2008-ban hatályba lépett a humángenetikai adatok védelméről, a humángenetikai vizsgálatok és kutatások, valamint a biobankok működé­sének szabályairól szóló törvény (2008. évi XXI. törvény – „Humángenetikai Törvény”), mégis rengeteg bizonytalanság övezi a genetikai vizsgálatokat és az ehhez kapcsolódó adatkezelési szabályokat Magyarországon.

Az mHealth applikációk egyre elterjedtebbek, azonban egyre több jogi kérdést vetnek fel. Személyes adatokat és egészségügyi adatokat kezelő alkalmazásokról lévén szó, az adatvédelmi, adatbiztonsági kérdések egy­re fontosabbak az ilyen appok fejlesztőinek és felhasználóinak. A cikk az mHealth applikációkkal kapcsolatos legfontosabb adatvédelmi kérdéseket járja körül, választ keresve arra is, hogyan alakul a szabályozás az Európai Unió új adatvédelmi rendeletének 2018-as hatályba lépésével.

Az Európai Gyógyszerügynökség (EMA) 2016. november 14–15-én tartotta azt a workshopot, melynek keretében a big data felhasználási lehetőségeit tárgyalták a gyógyszerfejlesztés és gyógyszeripari szabályozás területén. A rendezvényt megnyitó Guido Rasi professzor, az EMA főigazgatója ki­emelte, hogy a közeljövőben elkerülhetetlen lesz ezeknek az adatgyűjtési és ismeretbővítési eszköztáraknak az alkalmazása. Használatuk, hozzá­férhetőségük és a kinyert eredmények viszont számos kérdést vetnek fel, ezeket a résztvevők négy szekcióban tárgyalták, majd panelbeszélgetésben foglalták össze. Következzenek a szekciók sarkalatos pontjai és a workshop legfontosabb megállapításai!

A sclerosis multiplex prevalenciája Nyugat-Európában és Észak-Amerikában körülbelül 1/1000, incidenciája 5−10 új eset/100 000 lakos évente. Svájcban körülbelül 10 000 sclerosis multiplexes beteg él.  

Az egészségügy átfogó átalakulás előtt áll, ami alapvetően alakítja át az ellá­tórendszer szerkezetét, működését és a szereplők viselkedését. A technoló­giai fejlődés lesz a változások egyik hajtóereje, de a finanszírozási kényszer átalakítja a biztosítási rendszert és átrendezi a felelősségi viszonyokat is. A gyógyítás egyre inkább kollektív tevékenység lesz, és az Evidence Based Medicine szemléletet kiegészíti az együttműködési kényszer (Cooperation Based Medicine). A gyógyítási tér és az egészségfelelősség kitágul a beteg felé, mindez új alapokra helyezi az orvos-beteg viszonyt. Ebben az írásban – néhol szándékoltan kontúros elrajzolással és szimplifikációval – ezekre a változásokra próbáltam felhívni a figyelmet.

Napjainkban az üzleti szféra egyik legdivatosabb kulcsszava a Big Data. Nem véletlen, hogy az Európai Gyógyszerügynökség (EMA) tavaly november 14-15-én workshopot rendezett gyógyszeripari hasznosításáról, lehetőségeiről. Cikkünkben először körbejárjuk, valójában mi is az a Big Data, végül pedig a potenciális gyógyszeripari hasznosítási lehetőségeket tekintjük át egy szélesebb körű kitekintés során.