Customize Consent Preferences

We use cookies to help you navigate efficiently and perform certain functions. You will find detailed information about all cookies under each consent category below.

The cookies that are categorized as "Necessary" are stored on your browser as they are essential for enabling the basic functionalities of the site. ... 

Always Active

Necessary cookies are required to enable the basic features of this site, such as providing secure log-in or adjusting your consent preferences. These cookies do not store any personally identifiable data.

No cookies to display.

Functional cookies help perform certain functionalities like sharing the content of the website on social media platforms, collecting feedback, and other third-party features.

No cookies to display.

Analytical cookies are used to understand how visitors interact with the website. These cookies help provide information on metrics such as the number of visitors, bounce rate, traffic source, etc.

No cookies to display.

Performance cookies are used to understand and analyze the key performance indexes of the website which helps in delivering a better user experience for the visitors.

No cookies to display.

Advertisement cookies are used to provide visitors with customized advertisements based on the pages you visited previously and to analyze the effectiveness of the ad campaigns.

No cookies to display.

Research & Studies

Tényeken alapuló orvoslás – új tények, új orvoslás

Az egész világot és benne az életünket a következő években, évtizedekben átalakító digitális transzformáció az egészségügyet is felforgatja. Évszázadunk legnagyobb technológiai forradalma a széles körben elérhető személyre szabott medicinával az egészséggel kapcsolatos gondolkodásunkat és lehetőségeinket formálja át. Mind a precíziós medicina, mind az egészséges viselkedést támogató predikciós algoritmusok alapvetően új megoldásokat kínálnak. Sejten belüli biológiai javítóegységek hoznak rendbe elromlott sejten belüli folyamatokat, vagy okosszemüvegre és karon hordott matricaképernyőre vetített cselekvésjavaslatok vezetnek végig napközben az egészség megőrzéséhez vezető úton.

És akkor eszünkbe juthat, hogy Magyarországon, a hazai egészségügy viszonyai között ne is ábrándozzunk erről, hiszen az eddigi technológiák is csak korlátozottan érhetők el, és ezenkívül is naphosszat sorolhatjuk a hiányosságokat.

Azonban az egészségmegőrzésnek és az egészségügynek a digitális technológia támogatta új világába olyan valami nyitja meg az utat, ami nekünk is rendelkezésre áll, és e tekintetben számos szempontból előnyös helyzetben is vagyunk.

Ez az adat.

Az új, úgy nevezett digitális egészségügy egyik legfontosabb jellemzője, hogy adatintenzív. Az egyénekről gyűjt adatot, lehetőleg minél több forrásból és minél több nézőpontból, annak érdekében, hogy az egyéni egészség-életutakat minél pontosabban tudja jellemezni. A jellemzéshez egészségfókuszú összetett mutatókat használ, amelynek része az egészségélmény is. Ez ad lehetőséget arra, hogy minden egészségügyi interakció hatásosságát és eredményességét mérni tudja. Képet kaphatunk arról, hogy az egészségügyi csapatmunka, ami az orvosok, egészségügyi szakdolgozók, a páciens és a hozzátartozók, segítők részvételével valósul meg mely elemeiben sikeres, és hol igényel fejlesztéseket.

Mindehhez új típusú adatgyűjtések és elemzések szükségesek. Ebben a blogban ezekről számolunk be, elsősorban két adatgyűjtési és elemzési platformra támaszkodva. Az egyik a FutureProofing Healthcare platform, amely szabadon elérhető módon kínálja 28 Európai Uniós ország nyilvános egészségügyi adatainak közös elemzési lehetőségeit, a másik az Intézetünk egészségügyi elemzési platformja, amely a hazai egészségügyi adatokat integrálja más adatbázisokkal, és ez alapján végzünk rendszeres elemzéseket.

A FutureProofing Healthcare Sustainability Index alapján kijelenthetjük, hogy a magyar egészségügynek vannak erősségei a jól ismert gyengeségei mellett. Az egészségügyi technológiához való hozzáférésben hazánk a 12. helyen áll a rangsorban, az EU átlaga felett. A gyengeségünk ehhez kapcsolódva az, hogy mindezt nagyon rossz hatékonysággal használjuk ki.

Adat, adat és adat, elemzés, sok elemzés, és még több elemzés! Ez a továbblépés első foka.