Český healthtech Datlowe zkvalitňuje prostředí nemocnic a zefektivňuje práci lékařů. S pomocí technologie HAIDi, využívající umělou inteligenci a metody strojového učení, analyzuje veškeré informační databáze zdravotnického zařízení a získané údaje interpretuje formou výstupů shrnujících potenciální rizika. Ta představují možný výskyt nemocničních infekcí.
Takzvané nozokomiální nákazy jsou nežádoucí komplikace, jež vznikají u pacientů například v souvislosti s chirurgickým výkonem. Jejich výskyt je obvykle spojen s rozvojem rezistencí vůči klinicky používaným antibiotikům, které znesnadňují léčbu. Datlowe si od svého nástroje slibuje maximální kontrolu možných rizik, zefektivnění práce lékařů a v konečném důsledku i šetření nákladů zdravotnických zařízení. Technologii HAIDi dnes aktivně používají ve 12 českých nemocnicích. Využívána je nejen v České republice, ale i na Slovensku či v Rakousku. Datlowe v současné době usiluje o zaujetí západních investorů a spouští testovací projekty ve zdravotnických zařízeních v Německu, Velké Británii, ale i Spojených státech.
Za startupem stojí absolvent Matematicko-fyzikální fakulty Jakub Kozák, jenž v Datlowe působí na pozici CEO. Ten v minulosti strávil řadu let datovou analytikou, kterou pomáhal například ve finančním sektoru. S nemocničním prostředím se setkal v rámci studentské práce pro Fakultní nemocnici v Motole. Dále se zabýval datovou analytikou například v rámci projektu Léková encyklopedie, spočívající v propojování datových zdrojů o léčivech v České republice a zahraničí a v dodávání unikátních informací. Ve využití datové analýzy v nemocničním prostředí spatřil potenciál a v roce 2014 založil společnost Datlowe.
Současná zdravotnická zařízení dle Kozáka generují velké množství dat. Jejich informační potenciál však odborníci plně nevyužívají. Jejich interpretace totiž představuje pro nemocniční personál velké úsilí a hodiny manuální práce. Datlowe se proto rozhodlo prostřednictvím technologie HAIDi tyto procesy zautomatizovat a umožnit lékařům, aby se věnovali naplno své práci a využívali její podrobné výstupy k efektivní léčbě pacientů. „Nemocnice vnímáme jako prostředí, pro něž je efektivní analýza dat a jejich interpretace zcela zásadní. Zpracovávat a vyhodnocovat data manuálně je ale velmi neefektivní a náročné. Na využití jejich potenciálu však neměl zdravotnický personál dostatečné časové kapacity. HAIDi poskytuje takřka v reálném čase přehled potenciálních nemocničních infekcí, které jsou následně lékařským personálem vyhodnocovány,“ říká Kozák.
Digitalizací proti pandemii
Na nutnost digitalizovat práci nemocničního personálu poukázala rovněž pandemie covidu-19. Ta zcela upozadila běžnou denní agendu zdravotnického personálu, která spočívala v provádění komplexních hygienických auditů, v analýze patogenů spojených s používanými přístroji či ve vytváření postupů kontroly infekcí, a donutila lékaře a epidemiology věnovat drtivou většinu času pandemii. To ukázal například soukromý průzkum doktora Michaela P. Stevense z Virginia Commonwealth University, zaměřující se na prevenci infekcí. V něm takřka 80 % respondentů z odborné veřejnosti uvedlo, že více než 75 % svého pracovního času věnují pouze pandemii covidu-19. Běžnou práci zahrnující monitoring a prevenci nozokomiálních patogenů však mohou zcela zastoupit technologie jako právě HAIDi.
Technologie HAIDi využívá pro shromažďování a analýzu dat metody zpracování přirozeného jazyka (NLP) umožňující automatické čtení a porozumění volnému textu. Díky tomu dokáže shromažďovat data z veškeré zdravotnické dokumentace dané nemocnice a pomocí strojového učení (ML) poskytuje lékařům přehled o výskytu potenciálních nemocničních infekcí a jejich rizikových faktorů. S pomocí HAIDi mohou lékaři odhalit až pětkrát více rizikových patogenů než konvenčními přístupy a eliminovat 90 % pracovních povinností. HAIDi dále vytváří antibiogramy, tedy přehledy vhodných antibiotik či jejich kombinací pro léčbu daných infekcí. Nepřináší tak pouze ekonomickou úlevu nemocnicím, ale dovede v konečném důsledku i zachraňovat životy.
HAIDi je v současné době provozována ve 13 nemocnicích. Využívána je například v jihlavské nemocnici, kde byla vyzkoušena vůbec poprvé. Dále je používána v pěti nemocnicích Krajské zdravotní či ve Fakultní nemocnici v Trnavě. V současné době probíhají její implementace v dalších zdravotnických zařízeních, z toho v jednom rakouském. O spuštění pilotních testovacích projektů v současné době Datlowe jedná s nemocnicemi v Německu, Velké Británii či Spojených státech.
„Sledování výskytu nemocničních infekcí na lůžkových odděleních je výzva, kterou řeší každá nemocnice, jak nejlépe umí. Ve většině zařízení to znamená mít pracovníka určeného k procházení zdravotní dokumentace a laboratorních výsledků, což je časově velmi náročné a vzhledem k podhodnoceným kapacitám lékařského personálu nemusí vždy docházet k řádné evidenci nozokomiálních nákaz. My jsme proto přistoupili k implementaci technologie HAIDi založené na umělé inteligenci pro automatické sledování infekcí tohoto typu. Celé řešení nám umožňuje evidovat a vykazovat skutečnou míru objevených nákaz, doporučit vhodnou léčbu a následně přistoupit k provozním a organizačním změnám, které sníží procento výskytu jednotlivých druhů nemocničních infekcí na konkrétních odděleních. Od roku 2021 sledujeme, že řešení přináší očekávané výsledky a stává se pravou rukou našeho personálu,“ říká Norbert Schellong, ředitel nemocnice Havířov, kde byla HAIDi nasazena na konci roku 2021.
