A Genova AI egy magyar fejlesztésű informatikai megoldás, amelyet az orvosi dokumentációs folyamatok egyszerűsítésére és felgyorsítására terveztek. A megoldást Oláh Péter, az EasyDoc egészségügyi adatelemzője és informatikus szakértője, valamint Dr. Kirschner András, a Swiss Medical Services ügyvezetője mutatták be a Private Health Forum rendezvényen, 2024. szeptember 10-én.
Mire képes a rendszer?
A Genova AI nem helyettesíti az orvosi diagnózist: célja a strukturálatlan orvosi adatok feldolgozása és áttekinthető, strukturált adatbázissá alakítása, amely támogatja az orvosi döntéshozatalt. A rendszer moduláris felépítésű, így közvetlenül csatlakoztatható meglévő kórházi információs rendszerekhez (HIS), azaz nem szükséges a meglévő medikai szoftverek cseréje.
A főbb komponensek:
- diktáló szoftver (orvosi transzkripció), amely számítógépes mikrofonnal vagy okostelefonnal működtethető;
- anamnézis-összefoglaló, amelyet intelligens chatbot egészít ki;
- fejlesztés alatt álló gyógyszerfelhasználási és gyógyszerészeti modulok.
Adatvédelmi és biztonsági megoldások
A rendszer helyi adatletöltéssel és azonnali anonimizálással dolgozik: a külső nagy nyelvi modellek (LLM) felé kizárólag anonimizált adatok kerülnek, és a folyamat végén a memóriában tárolt szenzitív adatok törlésre kerülnek. A fejlesztők kiemelt figyelmet fordítottak a GDPR és a NIS2 előírásoknak való megfelelésre. Ennek egyik gyakorlati eredménye, hogy az orvosok nem kényszerülnek személyes adatok feltöltésére nyilvános szolgáltatásokba, például a publikus ChatGPT-be.
Telepítés, használat és mérési adatok
A Genova AI-t a Swiss Clinic négy klinikáján vezették be. A bevezetést egy hat hónapos tesztidőszak és három hónapos éles használat követte. A rendszer óta 24 orvos használta a szoftvert, amely eddig mintegy 1 500 páciens körülbelül 27 000 egészségügyi dokumentumát dolgozta fel. Egy átlagos egészségügyi okmány elemzése a bemutatott adatok szerint körülbelül 2 másodpercet vesz igénybe.
A mérések alapján a Genova AI alkalmazása csökkentheti a vizitidőt: korábbi 35 perces vizit átlagosan 20 percre, 20 perces vizsgálat pedig 15 percre rövidíthető. Egy nyolcórás rendelési napon ez akár két óra időnyereséget jelenthet. Gazdasági szemléletben fontos, hogy egy magánorvosi rendelő teljes üzemeltetési költsége elérheti a 60 000 forintot óránként, így az időmegtakarítás közvetlen költségcsökkentést eredményezhet.
A megtakarítások felhasználási lehetőségei: szolgáltatási díjak mérséklése, orvosi többletdíjazás vagy további technológiai beruházások.
Konkrét eset: 16 éve megoldatlan tünet összekapcsolása a MALS-szindrómával
A Genova AI gyakorlati hasznosságát egy esettanulmány szemlélteti: egy 26 éves női beteg 16 éve visszatérő, hátba sugárzó és időszakos hasi fájdalmakkal küzdött. A páciens korábban 50 alkalommal fordult orvoshoz és 20-szor feküdt kórházban; korábbi vizsgálatok epe-, hasnyálmirigy- vagy gyomorfekély-problémákra gyanakodtak, érdemi eredmény nélkül. A beteg több mint 70–80 oldal papíralapú dokumentációval és további 20–30 oldalnyi EESZT-ben tárolt lelettel érkezett.
A Swiss Clinic rendelésén, a beteg hozzájárulásával elindították a Genova AI elemző modulját. A rendszer 52 másodperc alatt letöltötte és strukturálta az EESZT adatait, feltárva korábbi sürgősségi kezeléseket és hatástalan gyógyszeres terápiákat. A beépített chatbot segítségével az orvos további kérdéseket tett fel a tünetekről. A szoftver a hagyományos gasztroenterológiai lehetőségek mellett felvetette a ritka, nehezen felismerhető Median Arcuate Ligament Syndrome (MALS) lehetőségét, és kigyűjtötte a diagnózishoz szükséges további vizsgálatokat. A javasolt angio-CT vizsgálat megerősítette az ér elnyomódását, így a beteg számára tervezhetővé vált a végleges megoldást jelentő sebészeti beavatkozás.
Végezetül
A Genova AI bemutatása rávilágít arra, hogy a mesterséges intelligencia alapú eszközök hogyan képesek csökkenteni az adminisztrációs terheket, javítani a klinikai hatékonyságot és támogatni a diagnosztikai folyamatokat anélkül, hogy önálló diagnosztikai döntéseket hoznának. A rendszer hazai bevezetésének eddigi adatai szerint gyors feldolgozási idők, jelentős dokumentumfeldolgozási kapacitás és mérhető időmegtakarítás érhető el.
