Kóka János: A kínai kórházban láttam működni a jövőt

[00:00:00]Tegyük a szívünkre a kezünket.

[00:00:00]Nincsen olyan szereplő Magyarországon, amelyiknek érdemi, közvetlen anyagi érdeke fűződne ahhoz, hogy ezeket a betegségeket elkerüljük egészségbiztosító híján.

[00:00:09]Senkinek nem lesz attól több a fizetése, hogyha te egészséges maradsz.

[00:00:15]Pedig hát a társadalomnak az az érdeke, hogy te egészséges maradjál, és nagyon sokáig termeljél, és ugyanikor nyugdíjba mész, akkor se milliókért kelljen téged gyógyszerezni, meg 10 milliókért kezelni.

[00:00:28]Vállalkozásod jó úton halad.

[00:00:28]Velünk otthonosan mozogsz az üzleti teendőkben is.

[00:00:35]Számlas.hu Szép napot kívánok a kontroll nézőinek.

[00:00:43]A digitalizáció elmúlt 10 évének a legnagyobb nyertese az egészségügy.

[00:00:45]Ezt az okosságot nem én mondtam, hanem Kóka János mondta egy konferencián és üdvözöllek itt a stúdióban.

[00:00:51]Szervusz.

[00:00:53]Köszönöm szépen a Kóka János a Dr.

[00:00:54]24 Medical Zrt alapítótulajdonosa.

[00:00:58]Szia te miért mondtad ezt a kijelentésedet?

[00:01:00]Ha jó, nem is az idején, amit tavalyi mondtad.

[00:01:06]A a kijelentés az úgy hangzott, hogy a digitalizáció következő hullámának a legnagyobb témája az egészségügy.

[00:01:14]Ugye látjuk azt, hogy ott voltunk az internet bölcsőjénél, ugye a 90-es évek közepén, amikor az internet átírta a kommunikáció szabályait, az információhoz jutást demokratizálta, nullára vitte le lényegében az információ továbbítás költségeit.

[00:01:33]És akkor jött a média, jött a bankolás, jött az ipar, jöttek a különféle szolgáltatások, kereskedelem, ahol az internet elsöpörte a régi gyakorlatokat, és hozott valami egészen újat.

[00:01:44]De valahogy ez a digitalizációs hullámtömeg, ez eddig eléggé elkerülte az egészségügyet.

[00:01:53]egy nagyon konzervatív, nem politikai értelemben, hanem szemléletében konzervatív szektorról van szó, ahol a betegbiztonság szempontjából egyébként ez a fajta tartózkodó attitűd sokszor indokolt is, de azért összességében azt lehet mondani, hogy az egészségü ugy állva hagyta.

[00:02:09]És a mai napig, hogyha megnézel egy közkórházat, hogy mi mennyiségű papíralapú adminisztráció van, mennyi idejét viszi el 10-15 évig magát képző orvosnak az, hogy gépelje két ujjal az ambulánslapot.

[00:02:24]A nővérek többet adminisztrálnak, mint amennyit a beteg ágy mellett töltenek.

[00:02:29]a a betegútaknak a széttöredezettsége, úgy szoktuk mondani, miatt nincsen egy világos rendje annak, hogy valaki, aki meg szeretné őrizni az egészségét, vagy vissza szeretné nyerni, akkor hogyan jut egyik rendelőből a másik laborra, és akkor onnan a a kezelőorvoshoz.

[00:02:49]És ez mind-mind annak köszönhető, hogy azok a folyamatok, amelyeket a bankolás, a kereskedelem és az ipad nagy része, a közlekedés régen digitalizált, azok az egészségügyben még mindig nagyon sokszor papíralapon, vagy ha nem is papíralapon, de mindenképpen egy nagyon alacsony digitalizáltsági szinten működnek.

[00:03:07]Hát de most az elmúlt 10 évben azért volt már változás.

[00:03:08]Ö az elmúlt 10 évben bizonyos tereken, tekintetben volt változás, mert például az elektronikus szolgáltatási tér, egységes szolgáltatási tér a beteg adatok rögzítésével most már egységes architektúrán tárolja az adatokat, de még mindig csak tárolja és nem dolgozza föl.

[00:03:29]Igen.

[00:03:31]Gondold el, hogy mekkora elvesztett elvesztegetett lehetőség az, hogy Magyarországon minden egyes orvosi vizit eredményéről nyilvántartáson, elektronikusan vezetett nyilvántartás.

[00:03:41]Az összes laboreletünk, az összes ambulánslapunk, az összes kórházi zárójelentésünk, sőt a képalkotó diagnosztikai vizsgálatainknak a lelete is fent van az ESZ-ben.

[00:03:51]De ezek PDF-ek, és senki nem dolgozza ezeket föl.

[00:03:56]Márpedig, hogyha idősorosan látnánk azt, hogy egy-egy páciensnél hogyan alakul a vérnyomás, a testsúly, a különféle gyógyszerekre adott válasz, a laborleletek hogy alakulnak, akkor még azelőtt meg tudnánk mondani, hogy baj lesz, mielőtt az a baj bekövetkezne.

[00:04:13]És gondold el, hogy ezeknek a feldolgozását ahhoz képest, mint egy kialakuló betegséget mennyivel olcsóbban lehetne kihozni.

[00:04:22]És ez csak közgazdasági nyereség, az egészségnyereségről nem is beszélve.

[00:04:26]Tehát igazad van, nagyon sok minden történt digitalizációban, elektronizációban, de az igazi nagy paradigmatikus változás az talán most jött el, hogy az AI áthatja az adminisztratív kihelyettesítést, a beteg útmenedzsmentet és később az orvosi döntésatal segíts segítését.

[00:04:46]Igen.

[00:04:46]Én is lebasztattam azt egyébként magán egészségügyben mondtam valamit, és akkor mondta a doktor, hogy ó, én azt nem látom.

[00:04:52]Tehát ez a ezt az adatot ő nem látja, pedig ott van.

[00:04:55]Tehát, hogy ugye ilyen ilyen problémákkal én is szembesütem.

[00:04:57]Én három részt osztanám egyébként, amiről beszélünk, hogyha már az AI ugye egyrészt a megelőzés, a diagnosztika és a gyógyítás.

[00:05:06]Ez a három számomra ez a három eleme van, vagy három lépcsője van a az egészségügynek.

[00:05:12]És akkor kezdjük talán a megelőzéssel.

[00:05:16]Maga a digitalizáció és az AI hogyan tud belelépni a megelőzésbe?

[00:05:19]Erre is vannak már programok, látjuk.

[00:05:22]És ez a legfontosabb.

[00:05:26]Hát az elkerült betegség a a legolcsóbb kezelési hát a legjobb betegség.

[00:05:32]Igen.

[00:05:32]Tehát, hogy hogy hát kezdjük kezdjük kezdjük az egészségneveléssel.

[00:05:39]Ugye azt szoktam mondani, hogyha a politika vagy politikusok annak az energiának, pénznek, elkötelezettségnek a töredékét beletennék az egészségnevelésbe, mint egy politikai kampányba, egészen máshol tartanánk.

[00:05:52]hogyha a hirdetési piac megszokott technológiái jönnének és ugyanolyan precízen céloznáznák meg a hevitett dohánytermékekre éppen rászokni készülő gyereket, az alkoholizmusba éppen becsúszó felnőttet, az elhízásba éppen belesodródó középkorút, akkor egy csomó kardiovaszkuláris, mentális gyomorbérrendszeri betegséget előzhetnénk meg.

[00:06:19]Tehát a az az eleje az gyakorlatilag egy szemléletformálás, egy kommunikációs szemléletformálás, ahol az informatika, az információtadás mindenféle óradalmi lehetőségeit hozhattánk.

[00:06:33]A médiának egyébként itt nagy felelőssége van.

[00:06:40]A a a következő terület maga a prevenció és a szűrés.

[00:06:44]Ugye a a a szűrés maga az egy olyan aktus, ami megpróbál időben felismerni később potenciálisan veszélyessé váló betegségeket.

[00:06:56]Mondok egy példát, az egyik legsokkolóbb.

[00:07:00]Vastagbéldaganat.

[00:07:00]Ugye tudjuk azt, hogy a vastagbél daganatok szinte minden esetben egy vastagbél polipból indulnak ki.

[00:07:07]Ha ezeket a polipokat időben elkapod és lefeszed, akkor megszüntetted a problémát, és nem lesz belőle 10 milliókért kezelhet kezelendő, valószínűleg fatális kimenetelű betegség.

[00:07:17]Na most, hogyha ennek a szűrési gyakoriságát nézzük, akkor a Európa boldogabbik felében, vagy az Európai Uniós átlag az az, hogy 100 szűrésre hívottból 50 megjelenik.

[00:07:32]Skandináviában 78 van, Magyarországon öt.

[00:07:35]Öt.

[00:07:35]Tehát itt is van megelőző marketingje, itt is vannak szűrésre való fölhívások.

[00:07:44]Ezek nagyon-nagyon fapadosak.

[00:07:47]Nézd meg azt, hogy nézd meg nézd meg annak az ügyfélkommunikációnak a minőségét, ami ami ami szűrésre hív föl.

[00:07:56]ajánlott levélben kapsz egy nagyon rosszul megfogalmazott ilyen tehát magyar a hatékonysága a rossz a a szűrésre való az egész az egész olyan 20 századi tehát hatósági oldalról is 20 századi meg a a a fogadó oldala is sikeroldál aki nem egészségtudatos így van de de ezek ezek a szűrések pedig hát lehetne millió dolgot csinálni hozzá lehetne tenni olyan ösztönző rendszereket vásárlási utalványt mindenkinek, aki odamegy.

[00:08:27]Lehetne adni okoskarkötőt, okos karórát mindenkinek.

[00:08:31]Ugyan ahogy hát most vannak a van van itt a van itt ez a megvizsgálják, hogy hogy sikerült ez a dolog, de azért már van van.

[00:08:38]A de például ahogy 80 év felett alanyi jogon jár gondosóra, hogy tudjuk detektálni, hogyha az idős rokonunk elesik, ugyanúgy én lényegében 40 év fölött alannyi jogon adnék mindenkinek egy okoskarkötőt.

[00:08:54]Ez lehetne egy nemzeti okoskarkötőprogram, hogy lássuk a pulzust, lássuk a véroxigenizációt, lássuk azokat a korai jeleket, amiből arra következtetek, hogy valami probléma lesz.

[00:09:06]Tehát ezt az egészet, a az érdeklődés felkeltését, a folyamatot, a távoli mérést, az okostelefon applikációnkat, ahol egy Facebook böngészésének egyszerűségével adok neki olyan eszközöket, amivel az egészségéről gondoskodni tud.

[00:09:24]Ha ezeket összefűzzük, akkor még az előtt avatkozunk be, hogy egyáltalán akár a háziorvoshoz el kéne menni.

[00:09:31]Tehát ezt gyerekkorba, 12 éves korba kell elmélyíteni ezt a fajta egészségtudatosságot.

[00:09:38]Í, így van.

[00:09:38]és a az összes ponton beavatkozni az egyén szintjén a kisközösségek, a családok szintjén, a vállalatok szintjén vállalati egészségprogramokat támogatni, de nem ilyen elvont módon, hanem nagyon konkrétan, hogy a foglalkoztató, amelyik érdekelt abban, hogy egészséges legyen a dolgozója, mert attól produktívabb, kevesebbet van beteg betegállományban, jobban dolgozik, jobb jobb kedvel dolgozik, ne is jusson el odáig, hogy neki szakellátásra legyen szüksége.

[00:10:05]De nyilván a prevenció az itt nem áll meg, mert a patikák és a háziorvosi rendelők szintjén is megjelenik, ahol viszont túlterheltség van.

[00:10:14]Egy háziorvos az örül, hogyha a hozzáforduló akut ellátásra szorulóknak a problémáját meg tudja.

[00:10:23]Ott kell őket elérni.

[00:10:23]Márpedig ott kéne elérni, hiszen hiszen a a az igazi célközönség az a az a pálinka meg a dohányzás és a nem tudom a kristály világában van.

[00:10:36]Így van.

[00:10:36]De nem hiszen de oda oda nagyon nehezen ér el a digitalizáció is.

[00:10:40]Ugyanolyan nehezen ér el.

[00:10:40]Eléér, mert a az okostelefon mindenkinek ott van a zsebében, és nem nem használjuk ki.

[00:10:49]Hát ilyen típusú applikációk, egészségügyi applikációk már vannak.

[00:10:52]Igen, vannak, de messze nincs rajtuk akkora hangsúly, mint mondjuk egy social média applikáción, vagy mint mondjuk egy a politikának a primér céljait fogá.

[00:10:58]A vidéki 15 éves gyerek nem az egészségügyi applikációt fog, de a Facebookot fogja meg nyíni.

[00:11:04]Hát a hát oké, de hogyha a Facebookon találnál meg azokat a tartalmakat, tehát nyilván mindenkinek akapvető probléma a hatékonysága a kommuniká alapvető probléma a hatékonysága a kommunikációnak.

[00:11:17]De még egyet lépjünk vissza, hogy tegyük a szívünkre a kezünket.

[00:11:21]Nincsen olyan szereplő Magyarországon, amelyiknek érdemi, közvetlen anyagi érdeke fűződne ahhoz, hogy ezeket a betegségeket elkerüljük egészségbiztosító híján.

[00:11:30]Senkinek nem lesz attól több a fizetése, hogyha te egészséges maradsz.

[00:11:35]Pedig hát a társadalomnak az az érdeke, hogy te egészséges maradjál, és nagyon sokáig termeljél, és ugyan amikor nyugdíjba mész, akkor se milliókért kelljen téged gyógyszerezni, meg 10 milliókért kezelni.

[00:11:47]Tehát nincsen az is f, hogy az orvosnak érdeke, hogy nem nincs ilyen érdek az intézménynek az intézménynek kizárólag performancia érdekeltségei vannak, hogy amilyen szolgáltatást elvégez, annak a az árát megkapja alulfinanszírozottan.

[00:12:01]Tehát tehát kevesebbet.

[00:12:03]De hogy mennyire nagyon fontos a nézzünk egy egy olyan példát, ami nem a kristálymetről meg a még nem is a heavitett dohány termékekről van szó.

[00:12:12]Globális felmelegedés.

[00:12:14]Látszólag semmi köze nincs a hosszú élethez meg az egészségügyhöz, de valójában van 82 éves asszonyt gondolja el el, itt valamelyik lakótelepnek a legfelső emeletén nincs klíma.

[00:12:26]Jön a 42 fok, ami éjszaka se megy 30 alá.

[00:12:30]Gondold el, hogy mi történik vele.

[00:12:32]Szívgyógyszert szed.

[00:12:34]Amúgy is vizeletkiválasztási problémái vannak.

[00:12:37]A mozgásszerbileg a régi nem akar napi 4 l folyadékot inni a meleg ellenére, mert nem akar állandóan állandó életveszély van.

[00:12:47]Tehát állandóan életveszélyben van.

[00:12:47]a végén el fog esni, intenzív osztályon köt ki, és rossz esetben meg belehal a globális felmelegedésbe.

[00:12:55]Miközben a háziorvosnak egy héttel előtte, hogy jön egy hőhullám, lehetne csinálni egy olyan gyűjtést, hogy itt van az 1000 betegedből ez a 42, aki szívgyógyszert szed, aki ilyen és ilyen vesz abszolút a veszélyezteteket kiszű és azt mondani, hogy ennek a gyógyszerelését állítsd át, mert például a különbö mindegy, nem akarok belemenni ennek a részleteibe, de egy ilyen túlhevült állapotban a különböző normálisan szedett gyógyszereknek a vérplazma szintje is jelentősen megváltozhat.

[00:13:30]Tehát gyógyszerelést is adott esetben át kell állítani, oda kell rá figyelni, kell neki tanácsokat adni, de nem ilyen általános, hogy mindenkinek kiküldök egy SMS-t, hogy menjél hűvös meg igyál sok folyadékot, hanem nagyon célzottat.

[00:13:41]Magyarul, hogyha a távfigyelés, a digitális kultúra, AI, új kommunikációs lehetőségeket megpróbálnád összefűzni egy ilyen, hogy mondjam, intelligens egységgé, akkor emberi életeket tudnál csak a túlhevülés kapcsán megmenteni.

[00:13:59]De ugyanezt végig tudnám neked mondani szinte minden olyan területen, ahol egy betegség lassan és alattomosan fejlődik ki.

[00:14:09]És addig, amíg lassan és alattomosan kúszik, addig az ellátórendszer nem vesz róla tudomást, mert nem erre van trenírozva, hanem arra, hogy amikor nagy baj van, akkor beavatkozzon.

[00:14:18]Követő módban van az egészségügy.

[00:14:20]Egy új egészségpolitikának a leglényegesebb teendője, hogy ebből a követő módból megelőző módba kapcsolhasson át.

[00:14:29]Van, van egyébként egy olyan program, amiben működik.

[00:14:30]Ez például az egészséges munkahely program.

[00:14:32]Tehát ugye ez is egy nagyon fontos dolog, hiszen az életünk jelentős részét a munkahelyen töltjük el, és mégis a a azzal alának keveset foglalkozunk, hogy ott van, hogy ülünk, hogy csinálunk, van-e levegő, satöbbi.

[00:14:43]Ilyen programok már azért elindultak, 4700 milliárd Ftot költünk egészségügyre a közből.

[00:14:48]Ebből azt mondják, hogy 100 milliárdot költünk el, tehát 2%-ot, 2,5%-ot megelőzésre.

[00:14:58]Ausztriában Magyarországon megelőzésre egy polgártársunkra évente 30€ jut, Ausztriában meg 200 EUR.

[00:15:04]Tehát értem, persze vannak ilyen programok, van mozgásreceptre program, és ezek mind jók, de ezek ilyen, hogy mondjam, ezek szépségtapaszok.

[00:15:14]Hát lásd, hogy hogy a hogy a nagy pénzek meg a nagy politikai erő azok kórházaknak a fenntartására mennek el, olyan intézményekre, amelyek milliárdokat igényelnek.

[00:15:24]És én nem vonom kétségbe az akut ellátás megszervezésének imperatívusát, mert nyilván ott van feladatként az állam előtt.

[00:15:32]De hát nem hanyagolhatjuk el ezt a a még akkor sem hanyagolhatjuk el, hogyha a politika természetével vagy politika logikájával nagyon nehezen illeszthető össze a prevenció, mert prevencióra ma kell költeni és 10-15 20 éves távlatban fogom látni az eredményeit.

[00:15:47]Ha pedig most nem emelek bért a szakdolgozóknak, akkor azok holnap mennek a mennek az Na és akkor ez és és új megoldásokra van szükség.

[00:15:56]out of the box gondolkodása.

[00:16:00]Ugyanúgy, ahogy az AI felforgatta a hagyományos világ módszertanát, ugyanúgy kell mondjuk új finanszírozási megoldásokat nézni.

[00:16:06]Prevencióra például ki kell bocsátani kötvényt, amivel ma tudok 100 milliárdos nagyságrendben finanszírozni prevenciós szolgáltatásokat, és aztán 10,15-20 év múlva fizetem vissza.

[00:16:17]Miből?

[00:16:17]abból a pénzből, amit megspórolok, hogy ma potenciálisan veszélyes betegségeket nem kell milliárdokért, 10 milliárdokért, 100 milliárdokért gyógyítani 10-15 éven belül.

[00:16:29]Tökben azt mondod, hogy nem a betegségbe fektetünk be, hanem az egészségbe így is, hogy a beteg, hogy az egészségügy az egészségügy legyen, és nem betegségügy.

[00:16:37]Ugye ezeknél a a a digitális megoldásoknál mindig fölmerül az az adat kérdése.

[00:16:43]Kihez jut az adatom?

[00:16:43]Ki fogja másik tanulon látni?

[00:16:45]a kínai elnök, a Trumplátja, vagy az oroszok, kik fogják látni azt, ki az, aki kezeli ezeket, hogy néz ki a rendszergazda satöbbi.

[00:16:55]Tehát, hogy vannak ilyen problémáink mindig, ami az MI alapú ö egészségügyi adathordozóknál.

[00:17:02]Ezeknek a jogi szabályozása hol tart most?

[00:17:05]erős az Európai Unióban ez nagyon erős a GDP-tól az MDR megfelelésig, ahogy azt egy Kínából hazatérve egy interjúban épp a kontrollon el is mondtam, hogy ezek eléggé szigorúan szabályozottak.

[00:17:26]fölvethető az, hogy nem húszabályozottak-e egy kicsit, nem hátráltatjuk-e bizonyos technológiák bejövetelét ezáltal, mert én értem az adatbiztonság fontosságát, őszintén értem, és kicsit sem becsülném le, sőt minden ilyen checkboxt ki kell pipálni azelőtt, mielőtt bármilyen technológiát ráengedünk.

[00:17:45]De de vigyázni kell, mert hogyha ezzel, hogyha emiatt ö kevesebb ember jut szolgáltatáshoz, hogyha emiatt a betegutak széttöredezettek le lehetnek, hogyha emiatt nem ismerünk föl időben daganatos betegségeket, hogyha emiatt nem tudjuk összekötni az egyes laboreleteket idősorosan, és nem ismerjük föl időben, hogy valamiből baj lesz, akkor azzal ártunk és azzal emberi életek ezreit, 100zreit veszélyeztetjük.

[00:18:13]Úgyhogy e között e kettő között kell megtalálni a a az az összhangot.

[00:18:15]Most épp Kínából hazatérve egy ott az AI és az egészségügy keresztmetszetében születő legújabb technológiákat tanulmányozva éppen azon dolgozom, hogy összehozzak egy olyan kis konzorciumot, vagy egy olyan kis összeállást, ahol egyetem hála közszolgáltatás végző klinika, Dr.24, 24, mint az egyik legnagyobb magánegészségügyi hálózat valahogy vizsgálja azt, hogy mik azok a legjobb gyakorlatok a világon, amik úgy ide hozhatók, hogy az nem veszélyeztetnek ilyen adatbiztonsági kérdés.

[00:18:52]De mennyiben másak kínai, mint az Európai gondolkodásában?

[00:18:56]Fundamentális különbségek vannak.

[00:18:59]Kínában Kína nagyon technológia és most már nagyon innováció vezérelt.

[00:19:04]A Huawei, aminak meghívására Kínába mentem, 250000 ember dolgozik nagyjából a cégnél, ennek több mint a fele K+ F.

[00:19:12]Ir írdatlan mennyiségű pénzt költenek el kutatásfejlesztésre.

[00:19:14]Tehát az az volt idő, amikor a kínaiak azok összemásol vagy összelopkodtak, meg másoltak különböző technológiákat nyugatról, és akkor azok alapján megcsinálták a saját sokszor a nyugatinál gyengébb minőségű cuccokat.

[00:19:30]Ennek rég vége.

[00:19:30]Ennek nem ők jönnek kémkedni ide, hanem mi megyünk kémkedni oda, hogy hogy kéne ezt jól csinálni.

[00:19:38]Ami a technológia vezéreltséget illeti, ott úgy látom, hogy az érdekeltségi rendszer is, meg az intézményrendszer is úgy van összerakva, hogy hogy ezek a technológiák nagyon jól beilleszthetők legyenek.

[00:19:50]A legdöbbenetesebb tapasztalatom Kínában az az volt, hogy láttam működni a jövőt.

[00:19:58]Tehát nem csak, hogy láttam a jövőt, mert nyilván a jövőt meg lehet nézni egy bemutatóteremben vagy egy konferencián, hanem ott voltam abban a kínai közkórházban, ahol kínai, egyszerű kínai dolgozóemberek jöttek be iszonyú forgási sebességgel a orvosbeteg találkozóra.

[00:20:10]És láttam saját szememmel, hogy az AI hogy segíti az orvosi döntéshozatalt.

[00:20:16]Láttam, hogy az AI hogyan veszi le az orvos, az asszisztens a betegágy mellett dolgozó nővér válláról azt az adminisztrációs terhet, ami miatt nekik idejük szabadul föl, amit a betegre fordíthatnak.

[00:20:32]Szóval, hogy az egész egész szemlélete, nem maga a technológia, mert a technológiáról lehet olvasni is, de az, hogy az ott működik, és hogy egy mondjuk Honvédkórház méretű kórházban 10,1ször annyi ultrahangvizsgálatot lehet egységnyi idő alatt megcsinálni, mint itt Magyarországon, az az döbbenetes egészségnyereség.

[00:20:54]Gondold el, Magyarországon még mindig probléma, hogy sokszor hónapokat kell várni egy ultrahangvizsgálatra.

[00:20:57]És ott megoldották azt, hogy egy ultrahang vizsgálati helység úgy néz ki, hogy van egy radiográfus, nem orvos, hanem asszisztens, meg van egy informatikai asszisztens.

[00:21:07]Jönnek a betegek, hét-nyolc perc jut egy betegre, a radiográfus mindegyiket megvizsgálja, bal oldalon egy nagy monitor, ahol AI elemzi ezt a képet.

[00:21:18]Van egy központ, ahol egy hatalmas monitoron radiológusok, tehát szakorvosok elemzik a radiográfus által készített vizsgálatot, illetve annak az AI diagnózisát, és ennek a koherenciáját, konzisztenciáját vizsgálják, és hogyha valami kérdés van, akkor távolról segíteni tudnak.

[00:21:38]Ez a kórház végül az végül mégis csak az ember mondja ki a döntő.

[00:21:42]Végül az ember mondja ki a döntő szót.

[00:21:44]Ez egy nagyon fontos dolog e nagyon fontos.

[00:21:45]Az AI az kiszűri azokat az eseteket, ahol nem szükséges a szakorvosi megítélés.

[00:21:49]Ahol szükséges a szakorvosi megítélés, ott pedig a szakorvos számára odateszi.

[00:21:53]De olyan segítséget nyújt ehhez, amiben amilyet az analóg világban az orvosok soha nem kaptak.

[00:22:01]Én én nekem az egyik legnagyobb felismerésem az volt, amikor egy egy szövettani metszet digitalizált képét kivetítették, és én saját kezüleg mehettem rá arra a területre, az egérrel, ahol az AI a daganat valószínűségét jelezte.

[00:22:18]És én bekereteztem egérrel szintén azt a területet, ahol egy gyombérrendszeri tumor képét lehetett látni.

[00:22:24]És ott nem azt mondta, hogy itt a sejteknek nagyjából a kéthad rákosa, nagyjából 20%-a éppen elfajulása, hanem darabra megszámolta a sejteket.

[00:22:38]És utána azt mondta, hogy ez 78%-os valószínűséggel egy ilyen és ilyen típusú adenokarcinóma.

[00:22:42]De utána nekem, mint orvosnak kell kimondanom, hogy ez valódi adenokarcinóma.

[00:22:47]olyan brutális mértékben gyorsítja fel a szolgáltatáshoz való hozzáférést, és teszi sokkal pontosabbá az orvos diagnosztikai képességét, hogy ezzel elképesztő egészségnyereséget hoz.

[00:23:05]És ott van a másik kosában az, hogy adatbiztonság, hogy ez egy kínai technológia.

[00:23:09]egyébként vannak ilyen technológiák az Egyesült Államokban is, de én azt mondom, hogy hogy ezekre lehet, sőt kell is gondolkodni, de de csak úgy lehet gondolkodni, hogyha egyébként megnézzük, hogy ezek mit tudnak is.

[00:23:21]Hát hamarabb bejöhetnek ezekre, mert nincs már szverenitásmi hivatal, de hogy az amik kosárban azért még van más is.

[00:23:25]A a az ember, a beteg, a páciens, akinek ellenérzései lehetnek, aki az aki a az orvosbeteg találkozóra vágyik.

[00:23:38]És mit fog ő csinálni?

[00:23:38]változ válogatni fog a programok közt.

[00:23:43]Nem, ugyanúgy orvossal ül szemben, csak az orvos nem két ujjal gépeli az ambulá ambuláns vagy akár észre se veszi a akár vagy akár ésre se veszi, hanem a következő kép megy.

[00:23:57]Ön az orvosi, én vagyok az ügyfél, jövök be.

[00:23:59]Miközben én jövök be az ön laptopján, már ott van az én teljes korttörténetem, az összes laboreletem.

[00:24:07]De nem úgy, hogy önnek így a szemüvegét felvéve kell silabizálni, hogy most akkor melyik sor is volt, melyik cukorérték, hanem grafikusan megint csak azt, ezzel kezdtük a beszélgetést, hogy mitől nem hatékony ma az egészségügyi kommunikáció, azért, mert messze nincs benne az a az a az az ügyfélélmény, az a feldolgozottság, ami ami egyébként a világunkat körülbeszi.

[00:24:30]Tehát, hogyha szeretnénk venni egy plussállatot az interneten, akkor azt olyan simán tudjuk megvenni, hogy még ha szeretnénk egy ultrangvizsgálatot, hát próbáld ki.

[00:24:40]Tehát, hogy hogy ezzel a világos érthetőséggel tárja az orvos elé az én összes adatomat.

[00:24:47]Na, szóval ott ülsz, te vagy az orvos, itt van a laptopod, látsz mindent.

[00:24:50]Melletted van egy kis eszköz a laptopod mellett, amin van egy kamera, egy mikrofon, meg egy szkenner.

[00:24:59]a szanner, ami azért van, mert hogyha én mégis hozok neked valamilyen papírdokumentumot, akkor ahelyett, hogy teha azt silabizálnád, hogy most mi ez, ahelyett egyszerűen beteszed a szannerbe, és ugyanúgy beteszi a adatbázisba, mint ahogy minden mást.

[00:25:10]A kamera figyel, de nem csak abból a szempontból figyel, hogy én mit mondok, hanem figyeli az arcomat, figyeli, hogy nincs-e valami látható, vagy a mikrofon, hogy hallható jele annak, hogy nekem mondjuk valami idegrendszeri károsodásom van.

[00:25:26]És mellékesen persze a mikrofon rögzíti a beszélgetésünket, ami alapján a teljes dokumentáció, az ambulánslap megszületik.

[00:25:34]Magyarul ez a nagy orvostestvér.

[00:25:37]Magyarul annyiban nem, hogy ez gyakorlatilag te vagy az orvos, az előbb megállapodtunk, a te válladról veszi le a terhet, és te így, ahogy most mi beszélgetünk, neked a szemembe nézel.

[00:25:47]És nekem nagyon jó érzés valakivel úgy beszélgetni, hogy a szemembe néz, és közben nem gépel valamit, meg keresget, és anyázik, hogy miért nem jön elő ez a lel.

[00:25:56]annak is van egy primá bája pedig hát én nem kívánom ez orvostalálkozásoknál én nem kívánom ezt senkinek de hogyha hogyha én itt ülök veled és hét perces orvosbeteg találkozó van és hét percig ezzel a tekintettel figyelsz rám és mondod el hogy mi a javaslatod szemben azzal mint hogyha 25 percet ülnék itt csak ebből a 25-ből te 15 percet azzal töltenél hogy nézegeted fővételés persze na tehát hogy ez a ez a ez a különbség és akkor utána hogy én abban a pillanatban, hogy te ezt végigcsinálod abban a pillanatban megkapom a mobiltelefonomra az összes adatot az összes magyarázatával, és persze, hogyha kell, akkor ott egy élő ügyfélszolgálatos munkatársal vagy akár orvossal telemedicinában tudok beszélni.

[00:26:41]Szóval ez egy olyan egységes rendszer, aminek szerintem nincsen analógpárja.

[00:26:46]Az viszont előfordulhat, hogy a a mesterséges intelligencia azt mondja, hogy így van.

[00:26:50]Az orvos pedig azt mondja, hogy nem, ez még véletlenül sincs így.

[00:26:54]És két teljesen egymásnak ellátmondó diagnosztika alakul ki.

[00:26:57]Előfordulhat ilyen, vagy legalábbis föl kell készülni egy ilyenre.

[00:27:01]Ebben az esetben mi a trendő?

[00:27:04]Ebben az esetben szakorvosi szupervízió van.

[00:27:08]Tehát figyeli egy rendszer azt, hogy a szakorvosi vélemény meg az AI által alkotott vélemény milyen mértékben esik egybe.

[00:27:17]És hogyha ez a kettő nem esik egybe, akkor egy szinttel arrébb tolja ezt a döntésot, mondjuk egy specialista, vagy egy team asztalára utalja.

[00:27:32]Tehát ilyen esetben nem az van, hogy akkor valamelyik dönt, hogy akkor az orvos lehülyézi az AI-t, vagy az AI az orvost, hanem akkor megy egy következő döntésat.

[00:27:40]Leg leg legdöbbenetesebb az, hogy ezeket a döntésudateli mecchanizmusokat figyeli a rendszer és számon is tartja, ugyanúgy, ahogy az egyes rendelőknek a foglaltságát, a gépeknek a foglaltságát, hogy melyik gép működik, melyik nem.

[00:27:56]Ugyanígy elemzi azt, hogy különböző vizsgálatoknál milyen döntések születtek az orvosnál, illetve a mesterséges intelligenciál.

[00:28:03]És ezek mind-mind egy adatbázisban visszakövethetően ott vannak.

[00:28:08]De még ez sem döbbenetes.

[00:28:08]A döbbenetes az, hogy ezt az egészet a közkórház várójában, vagy hát fogadóterében egy gigantikus méretű képernyőn ki is vetítik.

[00:28:25]Magyarul te mint ügyfél, te mint beteg folyamatosan nyomon követheted, hogy milyen minőségi indikátorok mellett működik az a kórház.

[00:28:31]És ezt nem elködölik, nem szégyellik, nem elhallgatják, nem elmismásolják, meg elpolitizálják.

[00:28:38]Mondom egy olyan országban, ahol egyébként nyilván egy hát a jelenlegi egészségügyi vezetési transzparenciát azért fontos.

[00:28:45]És és pont ezt mondom, hogy hogy ennek is van itt egy jele, ugye a a fertőzési kórházi fertőzési adatok, nozokomiális kórházi fertőzéseknek az adatai egyszer csak nyilvánosak lettek.

[00:28:59]Nem azért, hogy megszí, de volt is belőle a társadalmi vita, hogy most ami nem baj, mondjuk ez de ez tök, mert legalább beszélünk a legalább beszélünk arról, hogy hogy évente valószínűleg nincs pontos adatunk, de valószínűleg évente ezreket ölünk meg kórházakba olyan embereket, akik gyógyulni és nem meghalni mentek oda, mert éppen klosrium fertőzés vagy multirezisztens kórokozót kapnak el Semelve országában közbotrányt, ugye ehhez is kellett várni.

[00:29:22]Jó, de van Nyugat-Európában is kórházi fertőzés meg az egyes mindenhol van, de nem csak nálunk van.

[00:29:29]De mindenhol mérik, mindenhol dokumentálják, mindenhol nyilvánosságra hozzák.

[00:29:33]Ez az output oldal, tehát ez a kimenetoldal.

[00:29:36]A bemeneti oldalnál viszont nagyon-nagyon sok teendőnk van.

[00:29:41]Ötszörös a mennyiségkülönbség egy magyar kórházi osztályon elfogyott fertőtlenítőszer, meg a meg a meg az európai átlag között.

[00:29:49]A mikrobiológiai vizsgálatok szintén talán harmadannyi van Magyarországon.

[00:29:55]a multirezisztens kórokozók kialakulásának melegágya a magyar.

[00:29:59]Tehát, hogy nagyon sok higiéniai teendő van, ne menjünk ebbe vele, de minden itt kezdődik az adatnyilvánosságnál, ahol nem megszégyenítési céllal, hanem pont minőségbiztosítási céllal hozzuk ezeket nyilvánossára.

[00:30:10]És kérdeztem, ott beszélgettem egy orvossal, hogy mi van akkor, hogyha valakiről kiderül, hogy kisebb arányban találja el mondjuk a adenokarcinómát, mint a kollégája, akkor se megszégyenítik, hanem akkor jön egy tréningkurzus, ahol ő sokkal jobb tud lenni az adott szakákban, amiután megünneplik őt, amiután kap egy certificateet és megveregetik a vállát.

[00:30:32]Tehát, hogy érted a különbséget, hogy hogy Igen, ez egy hozzáállás, mer különbség hozzáállás, de de én azt gondolom, hogy pont a pont az adatnyilvánosság, pont a minőségbiztosítás hozza el azt az új kultúrát, ahol elhallgatás és megszégyenítés helyett következtet értékes következtetések levonása következik.

[00:30:52]És hogyha ez a szemlélet hatná át ezt a mismásolós világot, ami Magyarországon a közegészügy közegészségügyben van, akkor az önmagában valószínűleg emberi életek ezreit mentené meg.

[00:31:03]És hogy ez mennyire nem ilyen üres szólam, hogy emberi életek ezreit, hogyha megnézed, hogy Magyarországon az elkerülhető és megelőzhető halálozások száma lakosságarányban mennyivel haladja meg az Európai Uniós átlagot, akkor is egy kisváros lakossága jön ki.

[00:31:22]Ennyi emberéletet veszítünk el azért, mert a rendszerünk nem jól működik.

[00:31:27]És nem mondom, hogy az egyetlen megoldás, mert nyilván nem lehet rámutatni az AI-ra meg a digitalizációra, hogy ezt csináljuk és akkor minden meg van old persze kell több pénz, meg kell egészségügyi reform, sajnos nem lehet megspórolni, de hogyha ezek így egybe állnának, akkor akkor akkor lenne esélyünk arra, hogy akár egyetlen egy parlamenti ciklusban érdemi dokumentálható, mérhető javulást lássunk.

[00:31:51]Na de az orvosok nem fogják azt mondani, hogy na kérem szépen jön most a digitalizációs az és ez mint ahogy minden más a rendszerben mindenki azt mondta, hogy el fogja venni a munkámat.

[00:32:02]Hát ő is azt fogja mondani, hogy el fogják venni a munkámat, el fogja venni a feladataimat.

[00:32:06]Nyilván lesznek olyan részfeladatok, amiket átvállal tőlem, de ha részfeladokat átvállal, akkor el fogja venni az adminisztratív feladatokat, el fogja venni a repetíció, és az orvosi munkából nem veszel, és nem félheti jogosan az állást.

[00:32:18]Mondok egy példát.

[00:32:21]Radiológiában évek óta hangoztatott álláspont, hogy mivel az AI sokkal jobban diagnosztizál, mint az ember, mert összehasonlíthatatlanul több adatpontot tud elemezni összehasonlíthatatlanul rövidebb idő alatt, ezért majd a radiológusok munkája az munkájára nem lesz szükség.

[00:32:39]Tudod mi történt az elmúlt évben?

[00:32:42]Nőtt a radiológus szakorvos iránt igény.

[00:32:44]Miért?

[00:32:46]azért, mert képalkotó diagnosztikai vizsgálatra nagyságrenddel vagy nagyságrendekkel több igény volna akkor, hogyha volna annak feldolgozására képes radiológus.

[00:32:57]Ne azt a kérdést tegyük tehát föl, hogy ha egységnyi vizsgálat van, és azt tízszer olyan gyorsan meg tudja csinálni az é, akkor 10-ből kilenc radiológust ki tudunk rúgni.

[00:33:10]Dehogyis.

[00:33:10]Tísz annyi vizsgálatot tudunk csinálni, 10zer annyi beteget tudunk fogadni.

[00:33:14]Képzeld el, ebben a kórházban, amiről beszéltem Kínában, amit saját szememmel láttam, ott egy napultrahangvizsgálatot végeznek el.

[00:33:23]Magyarországon egy ezzel hasonlítható méretű kórházban meg ilyen nagyjából 50 és 100 között, hogyha éppen jó állapotban vannak.

[00:33:30]És gondolod abban az országban, ahol van, hogy hónapokat kell vádni egy ultrahangvizsgálatra, ami döbbenetes, mert több hónap múlva már valószínűleg nincs szükség arra az ultralanvizsgálatra, mert vagy meggyógyultam, vagy már másokban.

[00:33:43]Mindegy.

[00:33:43]Na, tehát hogy hogy hogy elképesztően ki lehet terjeszteni a lehetőségeket a betegek érdekében, szűrésre, prevencióra, alapellátásban a orvosbetegt találkozók mennyiségére és hatékonyságára, szakellátásra.

[00:33:59]Tehát mind-mind megsokszorozza.

[00:34:04]egy ilyen szupererőt ad az a az orvosnak egyébként az ápolónőnek is.

[00:34:09]Az ápolónő a másik másik jó példa.

[00:34:12]Ezen a kórházi osztályon szintén amit láttunk, ott az ápolónő minden digitális eszközzel rendelkezik.

[00:34:18]Egyrészt nem dokumentál semmit, minden digitálisan történik.

[00:34:20]Másrészt egy hatalmas display mutatja, hogy melyik infúzió csepeget le Vangácsinak, mikor kell beadni a gyógyszerét.

[00:34:27]És az egész mögött van egy hatalmas dashboard, ami az ő főnökét főnökénél jelenik meg, és az egyes nővéreket is vizsgálja, hogy ők hogy teszik, hogy teszik a dolgokat.

[00:34:36]És ott beszélgettem egy nővérrel, és kérdeztem, hogy mi ennek a legnagyobb előnye?

[00:34:42]Azt mondja, hogy az, hogy több időt tud fordítani a betegre.

[00:34:43]Tehát ezt emelte ki.

[00:34:46]Nem azt mondta, hogy több ideje van tetriszezni, vagy aludni, vagy nem tudom, több időt tud fel.

[00:34:51]Most, hogyha kivesszük belőle a PC-iséget is, akkor is látványosan több idő, hiszen hiszen nem olyan dolgokkal kell foglalkozni, ami nem a te képzettséged adódik.

[00:35:03]Én azt gondolom, hogy az AI egy csomó adminisztratív, repetitív, döntéselőkészítő funkciót kivesz, és időt ad.

[00:35:12]Időt ad.

[00:35:14]Jó, de amiről beszélsz, az mondjuk most egy jött el egy kínai megalapod, de én arra vagyok kíváncsi, hogy az AI meg ez a fajta dolog forráskúton a körzeti rendelőbe, ahol 72 éves a a körzeti orvos, egy fűtetlen önkormányzati lukban van, és jár hozzá 200 betegnaponta.

[00:35:30]Na ott ott mi a mit csinál ez a 72 éves orvos?

[00:35:35]megnyitja az ESZT-t, megpróbálja kisillab Bizányt, letölti egyenként a PDF-eket.

[00:35:40]Tehát hogy én nem, én nem, tehát én én én ezt a 72 éves körzvető egyébként nagyon igazat van, mert ezt ezt közelíti az át a medián életkor, gyakorlatilag 60 év felett van a háziorvosok med medián életkora.

[00:35:51]Hát őnekik pont pont nekik kéne a legfelhasználóbarátabb eszközöket adni, nem?

[00:35:58]Tehát neki kell a legnagyobb betűkkel kiírni azt, hogy hogy itt hogy itt milyen.

[00:36:03]És nekik kell terápiás javaslatot tenni.

[00:36:05]Ha ha igazunk van abban, hogy az ő képességeik már a fiatal munkatársakhoz képest hanyatlanak, a reakcióidejük, a terrelhetőségük sok, akkor nekik kell még sokkal több segítség, és ott van előttük a a laptop, mert nyilván nem kartonból veszik elő, hanem ők is, ők is ehhez téből, tehát nincsen ér nincs nincsen olyan nincsen olyan társadalmi szegmens, nincsen olyan szolgáltató ág az egészségügyön belül, ahol nem segít a technológizálás.

[00:36:33]meg főleg az, hogyha hogyha rendet teszünk ebbe a nagyon-nagyon rendezetlen kuszavilágban, ami ma az egészségügyet jellemzi.

[00:36:40]Van még egy fontos dolog.

[00:36:42]Ebben a nyilván a személyre szabott medicina, tehát a személyre szabott gyógyítás ami ami ami nem továbbra sem új keletű, tehát nem a mesterséges intelligencia.

[00:36:52]Én emlékszem valamikor a a amikor a Petrix Fézi az Gosnak a a amikor ő ő ugye Rákos lett és Hasá Rákos lett és nekem egyik ismerősöm az egyik Los Angeles egyetemen kapcsolatban volt ezzel a dologgal és ő ő már akkor személyre szabott gyógyítást kapott.

[00:37:12]Nyilván nem annyi pénzért, amit mi el tudunk képzelni.

[00:37:15]Meg hát nyilvánvaló a a napot cigi meg az egy üvegviszki az nem sokat nem segít rajta a történettel.

[00:37:22]De ez a személyre szabott medicina, ez hogy működhet a gyakorlatba, és hogy lehet igazságos anyagi szempontból is?

[00:37:29]A a a személy szabott medicina nagyon fontos, és az előbb egy picit elengedtünk, mert beszéltünk prevencióról, beszéltünk alapellátásról, workflowról beszéltünk, hogy ez a kórház működik, és kevés keveset beszéltünk még a gyógyítási oldalról.

[00:37:43]Szóval ott ugye minden személyre szabottságnak az alapja az adat.

[00:37:48]És ezek ennek a rengeteg adatpontnak, ami nekem Petrix Vézről vagy rólad rendelkezésemre áll, azokat gyűjtsem össze, mert ott van a karodon az okosóra, ott vannak a korábbi vizsgálati eredményeid, ott van a beszámolód a mostani panaszaidról, ott van nagyon sok minden, ami egy adattóban, ezt adattónak hívja a adattudomány, egy adattóban gyűjtendő össze, és utána ebből kell különböző következtetéseket levonni.

[00:38:15]Ha te beteg vagy, akkor ezek alapján kell neked a személyre szabott gyógyszerelésedet összerakni.

[00:38:21]Hogyha pedig műteni kell, akkor a műtéti tervedet.

[00:38:23]hogyha ezt az adattavat ö ki tudod egészíteni még részletesebb információkkal, mert mondjuk van rólad egy genetikai szűrési teszt, vagy egy éppen a mikrobiomod, a bélbaktérium flórádról van egy részletes elemzés, akkor még sokkal dúsabb az az információ, ami alapján meg tudom tervezni a te gyógyszerelésedet.

[00:38:47]Magyarul, hogyha ezt nagyon-nagyon sok adatot összeszedem, akkor abból tudok következtetéseket levonni.

[00:38:52]De én, mint orvos, én ezeket nagyon nehezen tudom levonni ezeket a következtetéseket, mert egy-egy korlap fölött heteket, hónapokat kellene ülnöm még hagyományos eszközökkel is.

[00:39:03]Na, az AI escrinity percekre.

[00:39:06]ezt a rengeteg adatot fel fogja dolgozni, és nekem, mint orvosnak ad egy olyan ö ö szűrt ö gondolat kört, amiből én aztán következtetéseket vhatok le, meg aztán nyilván ad nekem ajánlásokat is.

[00:39:22]Tehát ami az és és ez például onkológiában fokozottan igaz.

[00:39:28]Tehát nézd, a az AI másodpercek alatt sokkal több tudományos publikációt, gyógyszerinterakciós beszámolót tud a te leleted alapján végigfuttatni, mint a világ legjobb onkológus professzorai több hónapos gondolkodás után.

[00:39:48]magyarul a lehető, tehát hogy nem már rég nem kérdés az, hogy az orvos jobb vagy a sokkal jobb az AI, de utána kell az orvos, aki felelősséget vállal, aki odaül eléd és azt mondja, hogy ezt fogjuk csinálni és figyelemmel van egy csomó olyan körülményre, amire ma legalábbis még az AI nem.

[00:40:03]Na ez van az egyénre szabadságban az egyén oldaláról, a gyógyszerkutatás oldaláról, hát meg ott ott döbbenetes dolgokat.

[00:40:10]Tehát a gyógyszerkutatás oldalán az adott célzandó élettani folyamat kiválasztása az azt célozni képes molekulának a kiválasztása.

[00:40:23]Ennek a molekulának a tesztelése inzilikó, tehát kvázi digitális laboratóriumi körülmények között.

[00:40:31]Ez évekről hetekre szoríthatja le egy gyógyszer piaci bevezetésének ezt az első fázisát.

[00:40:40]Aztán a második, harmadik fázis, mert nem, mert ott már humán kísérletekről, tehát ott valódi embereknek kell, de hogy elképesztően felgyorsítja.

[00:40:49]Jövőkutatók, nem is nagyon elszállt jövőkutatók azt mondják, hogy él túl a következő 10 évet.

[00:40:56]Éld túl a következő 10 évet, és ne halljál bele semmi olyan hülyeségbe, amiben egyébként nem kellene belehalnod.

[00:41:05]És hogyha ez megvan, akkor 10 év alatt a legrettegettebb mai betegségek is gyógyíthatóvá válnak.

[00:41:10]Olyan sebességgel.

[00:41:14]Ott már egy filozófia kérdés, hogy az ember akarja-e ezt vagy nem?

[00:41:18]Hát a a az szerintem az, hogy az ember egyénileg biztos akarja, mert egy vastagvé vérrekák, egy hasírák az kínhalál.

[00:41:29]Biztos, hogy akarom, hogy ne ebben halljak meg.

[00:41:30]Az egy nagyon fontos társadalmi kérdés, hogyha 20 30- 40 évet adunk az embereknek pluszba, akkor ezzel mit tudnak kezdeni?

[00:41:38]Hogyan lehet átrendezni úgy a társadalmunkat, hogy hogy az a mostani mintázat, hogy tanulunk, dolgozunk, nyugdíjban vagyunk, meg megbetegszünk, meghalunk, ez teljesen átalakuljon és az újratanulása 80 évesen megalapítjuk majd az új startupunkat, ugye, tehát hogy hogy hog hogy ez hogyan lesz, de hogyha csak medikai oldalról nézzük, akkor akkor azt lehet mondani, hogy nagyon sok minden, ami ma megoldhatatlan, az annak a megoldásának nak a sebessége úgy felgyorsul, hogy valószínűleg nem nagyon sokkal kell több, mint egy évtized, hogy ma tényleg évszázadok óta rettegett betegségeket meg tudjunk akadályozni, mint ahogy az elmúlt 200 évben egy csomót.

[00:42:24]Hát ugye az az elmúlt 200 évben a 15 egy 15 éves gyerek számára várható élettartam az 25 évvel nőtt.

[00:42:37]Tehát az 1800-as évek elején meg a mostani korunkban az átlag életkor, a 15 éves korban várható átlag életkor az 25 évet nő.

[00:42:49]A jövőkutatók azok azt mondják, hogy ez a folyamat ez gyorsulni fog.

[00:42:52]Tehát akárhogy is, és ennek a társadalmi kérdései nagyon fontosak, ahogy mondod, de valószínűleg kapunk még 20, 30- 40 évet, akkor meg elképesztően fontos, hogy ezt ne betegséggel, gyógyszereléssel töltsük el, hanem próbáljuk meg egészségügyben.

[00:43:06]Itt ér össze a longevity, a hosszú élet tudománya és az a fajta technológiai forradalom, amiről beszélgetünk.

[00:43:12]Hát persze az AI vonatára az nyilván ez gyorsuló vonat, amire föl kell ugrani, tehát az ez nem is kétséges.

[00:43:17]Az viszont kérdéses, hogy hogy a beteg szempontjából, és azt fogják kérdezni az egyszerű emberek, mint én is, hogy akkor ez a fajta típusú gyógyítás, ez drágább lesz vagy olcsóbb?

[00:43:32]Ez a fajta gyógyít másképp föltéve, hogyan illeszkedik be a társadalombiztosítási rendszerbe ez az AI alapú egészségügy?

[00:43:42]Ez a fajta technológiai forradalom, amiről beszélünk, ez hatékonyságod hoz.

[00:43:47]Téged gyorsabban juttat el, rövidebb idő alatt juttad el a diagnózisig, meg rövidebb idő alatt a terápiáig.

[00:43:52]Az orvos pontosabb információt fog kapni.

[00:43:55]Nagyon sok fölösleges betegutat fogunk megspórolni.

[00:43:59]Tudod mennyi fölösleges, tudod mennyi duplikált vizsgálat van ma az egészségügyben.

[00:44:05]Tudod mennyi hány millió, 10 millió, 100 millió értékes munkával is eltölthető órát veszünk el a betegektől azáltal, hogy küldözgetjük őket a a-ból b-be, meg órákat várakoztatjuk, őket meg fölöslegesen hívjuk el.

[00:44:21]És hogyha hogyha ennek a társadalmi költségeit nézzük, akkor az akkor az hatalmas.

[00:44:26]Az elvesztegetett életévek, meg az elvesztegetett egészséges életéveknek a társadalmi költsége elképesztően magas.

[00:44:36]Különböző számítások vannak, de ilyen 3-4 a GDP nemzeti összék 3-4%-ára teszik a kiesett munkaidő, a betegségek elkerülhető betegségek miatti kieső munkaerő miatti produktivitáscsökkentés társadalmi költségét.

[00:44:55]Nincsen még egy ilyen nagy rendszer, amiben ennyit lehetne találni.

[00:44:57]Ez 3-4000 milliárd Ft, amiről beszélünk.

[00:45:00]Látod, hogy most 500 milliárd Ft-ért könyörög a egészségügyi miniszter a pénzügyminiszternek.

[00:45:07]És rossz hírem van, de rossz hírem van, de kevés pénz.

[00:45:12]Mert hogyha, mert hogyha ez az 500 milliárd meg is volna, akkor ebből jutna egy szerintem mérsékelt szakdolgozói bérrendezésre.

[00:45:20]a kórházi adósság meg a gyógyszerkassza adósságának konszolidációjáról is kifújt és nincs benne alapellátáskorszerűsítés járóbetegkorszerűsítés kórházkorszerűsítés meg az összes fejlesztés amiről itt beszélünk és az egész rendszernek az átállítása prevenciós célra magyarul sokkal több pénz kéne.

[00:45:40]Ö az egészségügyminiszter hegedűs miniszter úr arról beszél, hogy hát ha lenne 1000 milliárd Ftja évente, akkor és ez az 1000 milliárd ez reális.

[00:45:50]Egy programot raktam össze és ismertettem egy konferencián nemrég, ami elmondja, hogy európai uniós pénzből a dohánytermékek meg az ilyen nagyon káros alkohol és cukrozott üdítőitalok előállítói, hogy járulhatnak ezek hozzá, hogyan tudnánk a gazdaság növekedéséből fakadó többletbevételeket részben erre fordítani?

[00:46:14]És akkor nagyjából 10 év alatt kijön egy ilyen 10000 milliárd Ft.

[00:46:17]Megint mondom, egyszerre kell ezeket dolgokat csinálni.

[00:46:22]Több pénzt elő kell teremteni.

[00:46:22]Szerintem 10 év alatt legalább 10000 milliárd Ftot.

[00:46:26]Át kell alakítani az egész rendszert követőből megelőzőre.

[00:46:30]Egészségügyi reformot kell csinálni, ami az egész intézményrendszernek a szerkezetét átalakítja.

[00:46:36]És persze be kell hozni a legújabb technológiákat.

[00:46:38]És akkor azt gondolom, hogy egy-két parlamenti ciklus alatt látványos fejlődésen mehetünk keresztül.

[00:46:45]egy aktualitással zárjunk.

[00:46:45]Jó, ugye most jelenthető meg a miniszterelnök és az egészségügyi miniszter is, hogy hogy a várolisták csökkentésére egy nagy háborút indítanak.

[00:46:53]Hát ez egy elég komoly keresztes hadjárat lesz.

[00:46:56]Nyilván tudjuk a részleteket és tudjuk azt, hogy ez ez már bizony több évtizedes probléma Magyarországon, tehát ez nem egy új keletű probléma.

[00:47:04]hogy hogy látod, hogy ez a fajta megoldás, amely a tulajdonképpen a kapacitásoknak a jobb kihasználtságára alapoz, ez mennyiben lehet megoldás és hol lehet ebben egyébként a magán szektornak a szerepe?

[00:47:20]Örülök, hogy ezzel foglalkozik a minisztérium, mert a csak protézis műtétre 300-en, több mint 300-en vádnak több mint hat hónapot.

[00:47:28]Van, akik két-három évet, az embertelen olyan fájdalmak között élni.

[00:47:32]Van egy másik probléma.

[00:47:35]Ha jól értem, akkor ezzel is foglalkozni szeretne ugyanez a program az előjegyzési listákkal.

[00:47:38]Tehát amiről beszéltünk, hogy heteket kell várni egy laborvizsgálatra, hónapokat kell várni egy ultrahangvizsgálatra, vagy egy szakorvosi vizsgálatra.

[00:47:46]Ezekkel is foglalkozik, és emellé próbál forrást rendelni.

[00:47:49]Nem ismerjük még a részletszabályokat, pedig abból derül ki majd sok minden, hogy milyen többletfinanszírozást ad mondjuk egy protézisműtétre, mert ebből derül ki, hogyan teremthető meg az az érdekeltség.

[00:48:03]akár magánban, akár államiban, ami miatt valóban felgyorsul az a várólistacsökkentés.

[00:48:09]Mondom a kérdőjeleket, eddig is volt a költségvetésben évente 6 milliárd, csak nem tudta fölhasználni az ellátórendszer.

[00:48:15]Most ez 10 milliárdra nő.

[00:48:17]Ha ezt se tudja felhasználni, az baj.

[00:48:19]Egy, kettő, ma évente beszéljünk a protézisekről.

[00:48:25]A közellátás nagyjából 25000 protézist tud leoperálni.

[00:48:28]évente a plusz protetizálsi igény az nagyjából 30000, tehát van évente egy 5000-es gap, ezért nő a várólista.

[00:48:38]Tehát hogyha a miniszternek két problémát kell megoldani.

[00:48:41]Az egyik az az, hogy ne nőjön tovább a várólista, magyarul ezt a plusz 5000et tudja leoperálni, jegyzem meg, erre elég nagyjából ez a 10 milliárd.

[00:48:52]A másik pedig, hogy a ma felhalmozott 30000et azt nyomja lefelére vagy harmadára a tehát hogy valahogy ne ne csagnáljon, hanem csökkenjen.

[00:49:03]Itt a magánellátás szívesen siet a közellátás segítségére, és szívesen szállunk ebbe be.

[00:49:08]Több 1000er protézist tudunk leoperálni ugyanazon az áron egyébként, mint az állami, tehát nem nem több pénzért ebbe szívesen beszállunk.

[00:49:20]Ma még nem világos, hogy ennek mik lesznek a keretei.

[00:49:21]Egyelőre a ezzel kapcsolatos politikai nyilatkozatot láttunk, ami ami amit üdvözöl mindenki mindenki szenvedő szüleink, nagyszüleink meg a szakma egyaránt.

[00:49:36]De tehát ennek a pudingnak a próbája is majd az evés lesz.

[00:49:41]Hát köszönöm szépen, hogy itt voltál.

[00:49:42]Nagyon szépen kö.

[00:49:43]Elég sok mindent megteszunk a mesterséges intelligenciáról és és a jövőnkről.

[00:49:47]Köszönöm szépen.

[00:49:47]Önöknek is köszönöm a megtisztelő figyelmüket.

[00:49:49]Ne felejtsen el föliratkozni és támogatni bennünket.

[00:49:53]A viszontlátásra.