Dr Agnieszka Siennicka: Medycyna nie potrzebuje kolejnych gadżetów. Potrzebuje ludzi, którzy rozumieją dane i system

Dr Agnieszka Siennicka, prodziekan ds. rozwoju Wydziału Nauk o Zdrowiu Uniwersytetu Medycznego we Wrocławiu, biolog i psycholożka z wykształcenia oraz badaczka zachowań zdrowotnych i medycyny cyfrowej. Współtworzyła Białą Księgę AI w Praktyce Klinicznej, zainicjowała pionierski fakultet obejmujący praktyczne zastosowanie sztucznej inteligencji w medycynie, współtworzy Regionalne Centrum Medycyny Cyfrowej „DISRUPTOR” oraz poszukuje osób które mogłyby pomóc w rzetelnym wykorzystaniu innowacji cyfrowych w ochronie zdrowia

W kolejnym wywiadzie z cyklu Women in Med dla PolitykaZdrowotna.com rozmawiamy o tym dlaczego rola MedTech networkera jest bardziej misją niż stanowiskiem, co kryje się w szpitalnych systemach danych i dlaczego w innowacjach medycznych wciąż zbyt rzadko pada pytanie: po co to tworzymy?

PolitykaZdrowotna.com: Ministerstwo Zdrowia w swoich priorytetach na lata 2025-2027 postawiło na trzy filary rozwoju: „Zdrowy szpital - bezpieczny pacjent”, „Zdrowe serce, zdrowy mózg” i „Cyfryzację ochrony zdrowia”. Szczegółowe cele dotyczą m.in. reformy szpitali, skoordynowanej opieki kardiologicznej i neurologicznej, centralnej e-rejestracji oraz mądrego wykorzystania nowych technologii w medycynie.
Mówi Pani o sobie “MedTech networker”. Kim jest i jak Pani rozumie rolę takiej osoby w kontekście wskazywanych przez MZ priorytetów? Które obszary systemu ochrony zdrowia najpilniej potrzebują dziś pracy takich specjalistów?

dr Agnieszka Siennicka: To określenie zaczęło się od… przezwiska nadanego w żartach przez współpracowników. Dlaczego? Bo bardzo często trafiam w miejsce, gdzie przecinają się pomysły różnych ludzi. Pojawia się ktoś z pomysłem medycznym, ktoś inny szuka pomysłu na produkt medyczny. Ja te osoby ze sobą łączę i potem one mogą coś razem zrobić. Jednym z takich projektów jest KidAid, gdzie powstaje ważna aplikacja dla pediatrii. Ja jej nie tworzę merytorycznie, nie chcę sobie przypisywać cudzej pracy, ale byłam tym łącznikiem i dzięki spotkaniu właściwych osób (które niezależnie od siebie zwróciły się do mnie) projekt ruszył. Takich historii było więcej. To dla mnie jest właśnie networker. Nie chodzi o networking w rozumieniu small talku na konferencji. Chodzi o zdolność wychwytywania ludzi i pomysłów. Mam chyba do tego intuicję.

Natomiast jeśli pytamy o to, jaki zawód jest systemowo potrzebny w ochronie zdrowia, to nie powiedziałabym, że jest to networker, chociażby dlatego że nie wiem jak mielibyśmy takie osoby kształcić. Rolę wspierania networkingu może pełnić instytucja, na  przykład uczelnia. Natomiast z perspektywy systemu potrzebujemy “wdrażaczy” lub bardziej elegancko: liderów transformacji cyfrowej w ochronie zdrowia. To nie może być ani informatyk, ani lekarz. Najlepszym kandydatem są np. absolwenci kierunku zdrowie publiczne. Ludzie, którzy znają system, rozumieją zarządzanie w ochronie zdrowia, ale jednocześnie rozumieją zdrowie i dane biologiczne, dane medyczne.

Żeby dobrze poprowadzić transformację cyfrową, trzeba rozumieć dane w dwóch wymiarach: ich naturę matematyczną i ich przyrodnicze, biologiczne znaczenie. Trzeba więc mieć kogoś, kto rozumie złożone zjawiska, a jednocześnie umie zobaczyć w nich liczby i odwrotnie. Zdrowie jest takim zjawiskiem. Opisujemy rzeczywistość, która jest różnorodna i ta różnorodność jest jej cechą, a nie wadą.

Ludzie, którzy rozumieją te zjawiska i potrafią zobaczyć w nich liczby, są w mojej ocenie najlepszymi kandydatami do rozmów z przedstawicielami instytucji technologicznych. Oni są w stanie przetłumaczyć zupełnie różne światy: danych, kliniki, systemu. I to jest dokładnie to miejsce, gdzie MedTechowy networking spotyka się z priorytetem cyfryzacji ochrony zdrowia.

PZ: W ostatnich latach pojawiło się sporo inicjatyw wokół nowych technologii w medycynie: konferencje, studia podyplomowe, programy dla startupów, różne ekosystemy. Z Pani perspektywy jakie formy najlepiej działają jako platforma spotkań dla lekarzy, naukowców, startupów, administracji? Co dzisiaj najlepiej łączy teorię z praktyką?

AS: Najlepiej łączyliby to specjaliści opisani powyżej, ale ich jeszcze w zasadzie nie ma. Najgorzej działają te inicjatywy, które sprowadzają się do schematu: mamy osobę z branży technologicznej i zdarzyło się tak, że ktoś bliski zachorował, więc taka osoba wymyśla rozwiązanie (odwołując się do swojej bardzo obszernej wiedzy technologicznej), a potem szuka lekarza, który się tym zainteresuje. Jeżeli ten lekarz jest rozsądny i otwarty, a nie jest bardzo wąsko skupiony tylko na własnej specjalizacji i spektakularnym sukcesie, to można z tego wyciągnąć coś ciekawego. Ale to nie jest reguła i zdecydowanie nie powinno to funkcjonować jako rozwiązanie systemowe.

Potrzebujemy platform porozumienia między med a tech. Próbowałam to stworzyć w ramach studiów podyplomowych dla przedstawicieli świata technologii. To miało być zaproszenie do współpracy ze specjalistami ze świata medycznego. Problem w tym, że studia kosztują i są czasochłonne, a dziś ludzie często  oczekują bardzo szybkich, krótkich form, które przyniosą sukces.

Co ważne, ludzie spoza systemu ochrony zdrowia, w tym przedstawiciele branży technologicznej, cały czas widzą ten świat w sposób znacznie uproszczony. Świat technologiczny ma tendencję do utożsamiania świata medycznego z lekarzami. To jest pierwszy błąd. System to nie tylko lekarze, ale też pielęgniarki, fizjoterapeuci, diagności, specjaliści zdrowia publicznego, personel administracyjny ale również, studenci, wykładowcy no i pacjenci.

Stąd mnóstwo nieporozumień: technolodzy nie rozumieją, jak naprawdę działa system ochrony zdrowia, a medycy najczęściej nie mają obszernej wiedzy o technologii. To się da naprawić tylko przez platformy, które świadomie i mądrze połączą te światy, to nie mogą być  przypadkowe rozmowy np. na konferencjach.

PZ: Czy wciąż często widzi Pani technologie, które nie wyrastają z realnej potrzeby systemu albo pacjentów?

AS: Zdecydowanie tak. I nadal bardzo często zadaję sobie pytanie: po co to powstało? Mam wrażenie, że wciąż wielu twórców technologii myśli, że medycy i pacjenci marzą o czujnikach, biosensorach i rejestratorach. Że te czujniki otworzą drogę do prawdy o człowieku. A to bardzo często nie ma nic wspólnego z naszymi realnymi potrzebami.

W ochronie zdrowia nadal funkcjonują sterty dokumentów i procedur, którymi nie ma się kto zająć. Mamy systemy informatyczne, które utrudniają pracę zamiast ją ułatwiać. Mamy obszary, w których naprawdę bardzo przydałoby się wsparcie technologiczne, ale nie w postaci streamu danych z ciała pacjenta 24/7.

Mój ulubiony przykład to streaming EKG. Kiedy ze znajomym kardiologiem słuchaliśmy prezentacji o rozwiązaniu, które ma bez przerwy udostępniać lekarzowi EKG pacjenta w czasie rzeczywistym, oboje mieliśmy poczucie kompletnego oderwania od praktyki. Istotą EKG nie jest w głównej mierze ciągłe monitorowanie rytmu serca, jak się powszechnie uważa. Poza tym, ktoś proponuje lekarzowi pięć równoległych streamów EKG, to podstawowe pytanie brzmi: co on ma z tym zrobić i kiedy ma to oglądać? Bez przerwy? Na żądanie pacjenta? Gdzie kończy się jego odpowiedzialność, a zaczyna prawo do odpoczynku?

Do tego wielu chorych wcale nie chce być obczujnikowana. Takie rozwiązania bywają atrakcyjne np. dla sportowców, ale dla wielu pacjentów są obciążeniem. I nie zmienimy obojętnego wobec zdrowia człowieka w zaangażowanego pacjenta samym przyklejeniem mu pięciu czujników. To tak nie działa. Dodatkowo jest wiele chorób, w których  subiektywne odczucia pacjenta są cenniejsze niż to co zarejestruje nawet idealny czujnik. Niewydolność serca jest  dobrym przykładem, bo tam bardzo ważne są objawy takie jak duszność i zmęczenie. Nie ma czujnika, który byłby w tym kontekście bardziej precyzyjny niż człowiek, który to zmęczenie odczuwa. Często warto byłoby pomyśleć nad sensownymi sposobami raportowania przez pacjenta tego, co on odczuwa, niż wierzyć, że rozwiążemy problem kolejnym gadżetem.

PZ: Jest Pani współautorką „Białej Księgi AI w praktyce klinicznej”, dokumentu, który miał uporządkować język, zasady współpracy i wdrażania AI w ochronie zdrowia. Dziś wchodzimy w etap wdrażania AI Act w krajach członkowskich. Czy to jest moment, w którym Biała Księga powinna zostać zaktualizowana? Jak Pani na nią patrzy z dzisiejszej perspektywy?

AS: Moim zdaniem to jest bardzo potrzebne. I nie chodzi tylko o aktualizację treści, ale samej formy. Już jakiś czas temu, na jednym z wydarzeń, rozmawiając o białej księdze doszłam do pytania: dlaczego to jest w ogóle księga? Dlaczego to jest PDF, który trzeba czytać strona po stronie?

Aktualna Biała Księga, jeśli ma być naprawdę użyteczna na miarę roku 2026, nie powinna być statycznym dokumentem ale jakimś botem czy agentem AI, który odpowiada na pytania, rozmawia z użytkownikiem, nakarmiony wiedzą ekspercką i aktualizowany na bieżąco.

Co więcej od wydania księgi w 2022 roku pojawiło się bardzo dużo nowych wątków: europejska przestrzeń danych zdrowotnych, kolejne regulacje dotyczące danych, no i ogromny rozwój modeli językowych. To wszystko należałoby tam dodać. 

Pojawiają się rozwiązania typu Chat GPT Health czy inne rozwiązania odwołujące się do modeli językowych w diagnostyce. Część z nich jest fascynująca, część budzi przerażenie. Mam mieszane uczucia, co będzie jak większość pacjentów przyjdzie do specjalisty dopiero po autodiagnozie w tego typu narzędziach. Z drugiej strony model językowy świetnie odpowiada na potrzebę, którą do tej pory w kulturze popularnej spełniały postacie w stylu doradców jak z serialu Dr House: osoby, które mają tylko świetną pamięć i wykonują świetny research w literaturze. Dla mnie doradcy House’a to LLMy w ludzkiej skórze. 

Dlatego uważam, że Biała Księga jest dobra jako punkt wyjścia, ale jeśli mamy dobrze wykorzystać AI, potrzebujemy wersji co najmniej 2.0. Wersji dynamicznej, interaktywnej, dużo bardziej osadzonej w realnych przypadkach i w tych nowych zjawiskach.

PZ: Chciałabym zapytać o Regionalne Centra Medycyny Cyfrowej. Jak działa Państwa oddział przy  Uniwersytecie Medycznym we Wrocławiu i jakie są jego zadania?

AS: Agencja Badań Medycznych trzy lata temu ogłosiła konkurs na Regionalne Centra Medycyny Cyfrowej. W wyniku tego konkursu kilkanaście ośrodków w Polsce, szpitale i uczelnie dostało finansowanie na stworzenie takich centrów. Celem było, żeby w swoich lokalnych zasobach zbudować mechanizm korzystania z danych medycznych, które i tak się gromadzą.

We Wrocławiu podchodzimy do tego bardzo naukowo. Traktujemy to jako eksperyment, który ujawnia liczne i skomplikowane warstwy problemów. Najważniejszy jest taki, że medycyna ma w swoich założeniach focus na indywidualnym pacjencie. W związku z tym nie ma focusu na gromadzeniu danych w innych celach niż leczenie.

Szpitalne systemy informatyczne nie były projektowane po to, żeby wyciągać z danych wartość naukową czy karmić nimi algorytmy. One są projektowane po to, żeby dało się udokumentować i rozliczyć świadczenia. To rodzi szereg konsekwencji: dane są gromadzone w sposób  niespójny, często niekompletny i w dużym stopniu niestandaryzowany.

Świat technologiczny bardzo lubi narrację, że w systemach szpitalnych leży złoto medyczne. Z perspektywy naukowca trzeba powiedzieć brutalnie: to na pewno nie jest złoto, ale to nie znaczy, że tych danych nie da się wykorzystać, ale wymaga to ogromu pracy.

PZ: Czy centrum ma szansę uporządkować dane historyczne? Czy raczej pracujecie na nowych danych?

AS: Centrum ma być jednostką pokazującą określone podejście do danych, które docelowo sięgnie zarówno w przyszłość jak i w przeszłość, w archiwa. Chcemy też zintegrować dane z procesów klinicznych z danymi naukowymi, np. gromadzonymi w biobanku. Całokształt danych o pacjencie, uporządkowany i zintegrowany, jako punkt wyjścia do budowania algorytmów.

W ramach projektu musieliśmy zadeklarować pewną liczbę pacjentów, na których będziemy pracować. To są pacjenci nowi i to oznacza, że możemy przypilnować kompletności ich danych, możemy obserwować cały proces: od przyjęcia pacjenta, przez badania, wpisy do systemu, po końcową dokumentację. Na tym ćwiczymy to podejście. 

To pozwala zobaczyć, na jakich poziomach gubimy dane, gdzie zawodzi system, gdzie zawodzi organizacja, a gdzie po prostu medycyny jeszcze nie da się zcyfryzować tak, jakbyśmy chcieli. Mówiąc krótko Regionalne Centra Medycyny Cyfrowej są laboratoriami, w których uczymy się, jak zbierać dane i jak powiedzieć głośno, co w obecnych systemach naprawdę nie działa. I zaproponować coś lepszego. 

PZ: Od 2023 r. prowadzi Pani na Uniwersytecie Medycznym we Wrocławiu fakultet „Wprowadzenie do praktycznego zastosowania sztucznej inteligencji w medycynie/ochronie zdrowia”, pionierski w skali kraju. Jak Pani ocenia rolę tego typu zajęć w obecnym systemie kształcenia?

AS: Historia z tym związana niestety wciąż jest aktualna: kiedy tworzyłam sylabus tego fakultetu, musiałam zgodnie z procedurą przypisać go do konkretnych punktów standardów kształcenia. I okazało się, że żaden nie pasuje. Naprawdę żaden. Miałam do dyspozycji standardy z 2019 roku i one kompletnie nie przystawały do zagadnień  sztucznej inteligencji w medycynie. Nic się w tym obszarze nie zmieniło. To bardzo symboliczna sytuacja.

Fakultet ma tylko 30 godzin i odbywa się w jednym semestrze. Przychodzą na niego osoby chętne, którym udaje się go wcisnąć do planu zajęć. To jest skala mikro. Dopóki takie treści nie będą obowiązkowe, będziemy poruszać się w sferze hobby dla ambitnych. Jak mówi Kuba Chwiećko, innowatorów wśród lekarzy jest może 1-2 procent. To są szczególni, wyjątkowi ludzie, ale system nie może opierać się tylko na nich.

W zdrowiu publicznym jest teoretycznie lepiej, bo mamy trochę inną sytuację, to nie jest kierunek regulowany, więc program można modyfikować. Co ciekawe, każdy absolwent zdrowia publicznego we Wrocławiu przechodzi przez przedmiot e-zdrowie. I samo to - to już więcej niż statystyczny student na kierunku lekarskim, który o e-recepcie wie głównie z życia, a nie z uczelni, podczas gdy przyszła praca w zawodzie wymaga biegłości w takim systemie.

PZ: Jak wyglądają same zajęcia? Czy pojawiają się tam wątki dezinformacji, wykorzystywania AI jako porady lekarskiej, temat modeli językowych?

AS: Fakultet ma konstrukcję opartą na pracy z konkretnymi przypadkami. Odnosimy się do publikacji naukowych opisujących realne zastosowania AI. Analizujemy również Białą Księgę AI w praktyce klinicznej. Analizujemy raporty dotyczące wdrożeń i startupów medtech.

Dzielę studentów na grupy, każda grupa dostaje treści do opracowania. Nie robią klasycznych prezentacji, bo to już jest format, którego nikt nie chce słuchać, ale mają opowiadać sobie nawzajem o tym, co wspólnie czytamy. Zapraszam też gości. Osoby, które na co dzień pracują z AI w medycynie, czasem przedstawicieli firm, była u mnie np. Ligia Kornowska. 

Wspólnie stawiamy czoła konkretnym zagadnieniom: cyfrowym bliźniakom, modelom językowym, zastosowaniom AI w określonych chorobach, pozytywnym i kontrowersyjnym wdrożeniom.

Modele językowe są oczywiście jednym z ważnych tematów zwłaszcza w ostatnich latach. Na początku, gdy zaczynaliśmy, ten boom jeszcze tak nie wyglądał. Teraz jest inaczej: pojawiły się rozwiązania typu Chat GPTHealth, są modele językowe karmione treściami wydawnictw medycznych, jak rozwiązanie Medico przy PZWL-u. To zmienia reguły gry. 

Rozmawiamy też o dezinformacji i o tym, że dziś bardzo łatwo jest sprawdzić swoje własne podejrzenia czy obserwacje u doktora Google albo w czacie. Tu wchodzi moje drugie wykształcenie, czyli psychologia. Nie doceniamy tego, jak bardzo różne bodźce, w tym podpowiedzi modeli, wpływają na nasze decyzje i wnioskowanie. Nawet jeśli ktoś mówi: „Ja tylko sprawdzę, to na mnie nie działa”, to z badań wiemy, że działa. Myślę tu o pacjentach ale i o lekarzach, którzy nie odzobaczą tego co model językowy im pokazał, mimo że teoretycznie wiedzą, że ten model ma swoje ograniczenia. 

Dlatego trzeba mówić nie tylko o halucynacjach modeli i o ochronie danych, ale też o subtelnych wpływach. I jednocześnie uważać na pokusę wprowadzania prostych zakazów, bo zakazy zwykle sprawiają, że wszyscy robią to samo, tylko po cichu.

PZ: Chciałabym na koniec zapytać o relację mistrz-uczeń. W świecie, w którym mówimy o danych, algorytmach i transformacji cyfrowej, takie bardzo ludzkie relacje wydają się jeszcze ważniejsze. Czy z Pani perspektywy relacja mistrz-uczeń jest w ogóle potrzebna w medycynie i nauce? Czy miała Pani w swojej drodze zawodowej osobę, którą mogłaby Pani nazwać swoim mistrzem i czego się Pani od niej nauczyła?

AS: Moja droga zawodowa była od początku tak interdyscyplinarna, że trudno wskazać jeden konkretny obszar i autorytet, któremu zawdzięczam to, co w chwili obecnej wiem i umiem. Na studiach fascynowała mnie psychologia ewolucyjna, czyli w dużym skrócie badanie zachowań jako narzędzi przetrwania. Po studiach trafiłam na kardiologię, ale jako nie-lekarz nie potrafiłam zidentyfikować mentorów wśród klinicystów. Studiowałam wtedy drugi kierunek, ale środowisko psychologiczne też nie było tym, w którym zdecydowałam się zostać. Ale na kardiologii mogłam realizować badania naukowe z obszaru psychologicznego. Z kardiologii przeniosłam się do Katedry Fizjologii, gdzie udawało mi się łączyć wątki dotyczące zachowań z ich biologicznym, fizjologicznym podłożem.

Na każdym etapie w badaniach ważne były dane i ich różnorodność, bo badałam zarówno czujnikami jak i słowami jak i analizując dokumentację medyczną. Równolegle poznałam naukowców zajmujących się AI i znaleźliśmy dużo analogii między tym jakie problemy rozwiązuje AI w ekonomii (jak oszacować prawdopodobieństwo że klient wróci do sklepu?) a tym, co mogłoby się przydać w tematach zdrowotnych (jak oszacować prawdopodobieństwo że pacjent wróci do szpitala?). 

Od ponad roku pracuje w strukturach Wydziału Nauk o Zdrowiu, gdzie otaczają mnie specjaliści zdrowia publicznego, z którymi łączy mnie bardzo dużo, ale wciąż nie mogę powiedzieć że wszystko, bo przecież wykształcenie mam zupełnie inne. Żeby było zabawniej kończyłam w szkole średniej klasę o profilu reporterskim i to chyba tam było najwięcej mistrzów i mistrzyń, którzy nauczyli mnie krytycznego myślenia, zadawania pytań i skutecznej komunikacji, co procentuje w zasadzie we wszystkim innym, co robiłam i robię. 

PZ: Jak Pani zdaniem jest dzisiaj z młodym pokoleniem medyków i badaczy, czy oni wciąż szukają mistrzów, czy raczej budują swoje ścieżki rozwoju inaczej?

AS: Jako osoba zajmująca się badaniami naukowymi na pewno nie odpowiem na pytanie o pokolenie, bo musiałabym to zbadać albo poszukać badań na ten temat. 

Słyszałam, że w kształceniu lekarzy relacja mistrz-uczeń jest (a może kiedyś była) ważna, ale nie wiem czy to jest aktualne i czy kiedykolwiek było prawdą, bo nawet kiedy to ja uczyłam przyszłych lekarzy fizjologii było wiadomo, że jako nie-lekarz nie kwalifikuje się do kategorii ich potencjalnego mistrza. 

Odnośnie naukowców to zawsze zależy od konkretnego człowieka, konkretnej sytuacji czy relacji. Znam naukowców, którzy całą swoją karierę rozwijali przy profesorach, którzy byli ich mistrzami i czasem trochę im zazdroszczę, z drugiej strony zazwyczaj kosztem takiego modelu jest mniejsza interdyscyplinarność, a to chyba jednak nie dla mnie.