Robert Herman má ešte len 22 rokov a aktuálne študuje v piatom ročníku na medicíne vo Viedni. Zaujala ho kardiológia a spolu s bratom Martinom založil v roku 2017 spoločnosť Powerful Medical, ktorá vyvíja zaujímavú medicínsku aplikáciu. Tá má pomôcť lekárom ušetriť čas a zároveň zefektívniť ich súčasné praktiky.  

Chlapi „vyzliekajú” ženy cez umelú inteligenciu. Otestovali sme najbizarnejšiu technológiu súčasnosti, je to vôbec legálne?

Slováci namontovali fotovoltiku a teraz ju nemajú z čoho zaplatiť. Štát nevypláca sľúbené dotácie

Toto nesmieš zmeškať. Slovákov dnes čaká unikátne vesmírne divadlo

Okrem Roberta s Martinom tvorí tím aj ďalších osem spolupracovníkov, ktorí sa venujú umelej inteligencii, programovaniu, dizajnu či grafike. Niektorí z nich vlastnia menšie podiely vo firme.

Všetci pochádzajú zo Slovenska a každý má vo firme svoju dôležitú úlohu. Spolu s bratom sú zástancami toho, že mladých a šikovných ľudí zaujíma robiť na niečom dlhodobom s tým, že časť firmy patrí aj im. „Radšej budú súčasťou firmy, ako by mali pracovať v nejakom „korporáte“ za veľké peniaze,“ tvrdí Róbert.

V rozhovore sa tiež dozvieš:

• Ako funguje ich aplikácia
• Čo bolo najťažšie pri vývoji aplikácie
• Ako hodnotí slovenské zdravotníctvo
• Čo považuje za najväčšie problémy v zdravotníctve

Robert, máš ešte len 22 rokov a už si založil firmu, ktorá vyvíja veľmi zaujímavú aplikáciu. Ako vznikol tento nápad?

Bolo to potom, ako som začal pracovať v jednej nemocnici vo Viedni. Pracoval som s lekármi na pár vedeckých prácach. V tom čase sme potrebovali niektoré dáta štatisticky vyhodnotiť, preto som sa obrátil na svojho brata, ktorý mal svoju vlastnú softvérovú firmu. Spolu sme sa na to pozreli a zistili sme, že štatistika v medicíne je obrovský problém, ktorý dokáže riešiť strojové učenie či umelá inteligencia.

Spomínal si dáta, ktoré si potreboval vyhodnotiť. O aké dáta presne šlo a prečo sú také dôležité?

Našli sme bezplatnú databázu MIT, ktorá obsahovala parametre pacientov z intenzívnych staníc. Išlo napríklad o srdcovú frekvenciu cez oxygenáciu krvi až po krvné testy. V databáze bolo okolo 300-tisíc pacientov a na každého pacienta bolo približne 1 000 parametrov, čo predstavuje obrovské množstvo dát. Pointa preto bola spraviť vlastne algoritmus, ktorý by vyhodnocoval úmrtnosť na intenzívnych staniciach. Takéto vyhodnotenie je pre lekárov veľmi relevantné.

Vo mnohých odboroch sa používajú takzvané klinické skóringové systémy. Lekári ich používajú na to, aby vedeli pacientov zaradiť do rizikových skupín. Na základe toho potom vedia použiť agresívnejšiu liečbu, prípadne dokážu vypočítať, koľko ešte bude musieť pacient zostať na intenzívnej stanici.

Bežná štatistika nedokáže pracovať so stovkami alebo tisíckami údajov na jedného pacienta. Takúto štatistiku dokáže riešiť strojové učenie s umelou inteligenciou. Toto bol náš prvý test, ktorý potvrdil, že to, čo chceme robiť, má zmysel.

Predpokladám, že pri vývoji takejto aplikácie je potrebné sa poradiť aj s kardiologickým špecialistom. Spolupracujete teraz s niekým?

Neskôr sme začali spolupracovať s NÚSCH (Národný ústav srdcových a cievnych chorôb), kde sme spoznali tím motivovaných lekárov rôznych vekových kategórií. Jedným z nich bol napríklad aj prednosta kliniky kardiológie a angiológie, pán profesor Hatala, ktorý sa vyzná v tejto problematike na medzinárodnej scéne. Ide o veľmi uznávaného kardiológa, ktorý je členom Európskej kardiologickej komory.

S ním sme začali spolupracovať na aplikácii, ktorú sme dokončili toto leto. Ide o aplikáciu, ktorá je určená zatiaľ pacientom s predsieňovou fibriláciou, čo je vlastne najčastejšia arytmia. S kardiologickým tímom sme sa pozreli na niektoré aktuálne problémy, ktoré ešte nikto nerieši.

Detekcia tejto diagnózy je veľmi slabá a aj manažment je veľmi širokospektrálny, nakoľko pacienti majú zvyčajne ešte 3 – 4 ďalšie choroby, čo sa potom ešte viac komplikuje.

Museli ste teda vytvoriť akúsi štatistiku. Aký je rozdiel medzi bežnou štatistikou a tou, ktorá je postavená na umelej inteligencii?

Bežná štatistika zvládne 6 – 10 parametrov, s ktorými sa treba doslova hrať a zároveň je potrebné celú štatistiku pravidelne kalibrovať. Umelá inteligencia funguje tak, že máš správne pripravené dáta, s ktorými začneš trénovať nejaký model. Po približne 1 000 až 2 000 pacientoch ti ten model vygeneruje určitú presnosť toho, čo vyhodnocuješ a časom sa ešte zlepšuje.

Bežné modely, ktoré v súčasnosti používajú rôzne rizikové skóre, je treba každých 4 – 5 rokov kalibrovať, nakoľko nezvládajú zmeny, ktoré sa dejú v určitej skupine pacientov, čo je veľký problém. Takéto výsledky sa potom nedajú objektívne použiť na veľké množstvo pacientov. Výhoda umelej inteligencie spočíva v tom, že každým novým pacientom, ktorý je do algoritmu nahodený, sa presnosť vyhodnocovania zlepšuje.

Aplikácia musí byť vytvorená tak, aby bolo jednoduché s ňou pracovať. Ako funguje vaša aplikácia v praxi?

Veľký problém v zdravotníctve a predovšetkým na Slovensku je ten, že veľa medicínskych dát sa neukladá digitálne. Napríklad, EKG sa ukladá v archívoch a neexistuje systém, ktorý by umožňoval pozrieť si EKG na počítači.

My sme vytvorili systém, ktorý tieto dáta digitalizuje. V praxi to funguje tak, že lekár odfotí papierové EKG. My ho zdigitalizujeme a vytiahneme z neho potrebné dáta, z ktorých stanovíme diagnózu. Ďalším krokom je anamnestický formulár. Zistili sme, že takýto formulár nie je štandardizovaný. Do tohto formulára sa zapisujú všetky informácie od pacienta, ktoré sú pre lekára dôležité. Ide napríklad o rôzne symptómy, choroby, alergie či rodinné anamnézy.

My sme takýto formulár vytvorili, pričom na väčšinu otázok stačí odpovedať formou áno/nie. Pacient bude mať možnosť tento formulár vyplniť už v čakárni ešte predtým, ako sa dostane k lekárovi. Takýto formulár predstavuje dve výhody. Na jednej strane lekár nestráca čas a na strane druhej pacient je počas toho, ako čaká v čakárni, niečím zamestnaný .

Hovoril si, že lekár odfotí EKG a potom mu aplikácia stanoví diagnózu pacienta. Lekár by však mal vedieť stanoviť diagnózu už len z toho, že sa na EKG pozrie, či nie?

Skúsení kardiológovia, samozrejme, dokážu určiť diagnózu, no často sa stáva, že skúsený kardiológ nie je vždy po ruke a diagnózy stanovujú mladí lekári, ktorí nemajú dostatok skúseností. My máme algoritmy natrénované na miliónoch EKG záznamoch, ktoré už majú svoju presnosť. Naša aplikácia dokáže lekárovi povedať, na koľko percent sme si istí s určením diagnózy.

Ak aplikácia pri konkrétnom prípade určí, že pacient má predsieňovú fibriláciu na 99 %, tak ju s istotou má a tým má lekár zaručené, že stanoví presnú diagnózu. Ak je číslo výrazne menšie, tak výsledky bude musieť konzultovať so skúseným kardiológom. Táto aplikácia bude veľmi relevantná aj pre všeobecných lekárov, ktorí by mali určiť, či pacient potrebuje odborné vyšetrenie od špecializovaného lekára. Aplikácia by preto mohla optimalizovať celý proces posielania pacientov od všeobecných lekárov ku špecialistom.

Vráťme sa ešte k anamnestickému formuláru. Čo s ním urobí lekár potom, ako ho pacient vyplnil?

Na základe údajov, ktoré pacient vyplní, sa už kalkuluje skóringový systém, ktorý dokáže pacienta zaradiť do určitej skupiny. Môže ísť napríklad o skupinu pacientov, ktorej zlyháva srdce a sú napríklad v treťom štádiu. Druhý krok spočíva v tom, že lekár alebo sestra vyplnia kritickejšie parametre, ktoré pacient nepozná, ako napríklad hodnoty krvného tlaku.

Čím sa riadia lekári dnes, ak hovoríme o tom, že im vaša aplikácia dokáže odporučiť najvhodnejšiu liečbu pre každého pacienta?

Ide o takzvané Clinical Practice Guidelines. Pre každý odbor v medicíne existuje komora, ktorej úlohou je spracovávať poznatky z rôznych vedeckých článkov, z ktorých sa vytvorí manuál s odporúčaniami pre každú diagnózu, podľa ktorých by sa mali lekári riadiť. V manuáli bývajú uvedené odporúčania na lieky či na liečebné postupy. Pre každú diagnózu sa tieto manuály musia aktualizovať približne každé 2 – 3 roky.

V medicíne je teraz veľkým trendom pojem, ktorý je všade pretláčaný. Ide o takzvaný Evidence Based Medicine (EBM), čo môžeme preložiť ako „medicína založená na dôkazoch.“ Lekári by mali liečiť ľudí na základe najnovších poznatkov, ktoré pochádzajú z vedeckých článkov. V podstate by tieto manuály mali predstavovať akýsi „svätý grál“ pre lekárov.

Určite je dobré, že lekári sú tlačení k tomu, aby liečili na základe najnovších poznatkov. Sú s tým však v praxi spojené nejaké problémy?

Problém je v tom, že sa menia približne každé 2 – 3 roky, kedy zasadne komora, ktorá si pozerá nové vedecké články, na základe ktorých potom tieto manuály aktualizuje.

Ako príklad môžem uviesť, že pre určitú diagnózu bol v roku 2015 odporúčaný liek „XY“, no po ďalších vedeckých analýzach o dva roky neskôr by pri tomto lieku bolo uvedené, že ho už pri tejto diagnóze nemáš používať. Toto sa stáva pomerne často a na to, aby lekár disponoval najnovšími odporúčaniami, musí každé 2 – 3 roky tieto manuály študovať, aby sa dozvedel o prípadných zmenách.

V kardiológii je približne 20 – 30 diagnóz, pre ktoré máš tieto manuály. Problém je v tom, že toto čítanie zaberie neskutočne veľa času a kardiológ, ktorý sa chcel špecializovať na viaceré diagnózy, by mal z tohto hľadiska veľmi veľa čítania po každej aktualizácii.

Predpokladám, že ste sa pokúsili vyriešiť aj tento problém. Ako sa vám to podarilo?

Vyvinuli sme systém, ktorý je v podstate naviazaný na už spomínané anamnestické formuláre. Lekár do aplikácie uvedie všetky parametre, ktoré získal z formulára a z vyšetrení. Potom mu aplikácia vytvorí personalizované odporúčania na konkrétneho pacienta.

Výhodou je, že aplikácia dokáže vopred myslieť na to, aby sa lieky na liečbu srdcovo cievnej choroby nebili s inými liekmi, ktoré pacient berie na úplne iný typ diagnózy. Zároveň je v odporúčaniach uvedené presné dávkovanie liekov a odporúčaný postup liečby pacienta. Upozorňujeme však, že toto nie je aplikácia, ktorá by mala nahradiť kardiológov, no často sa stáva, že v tom celom chaose, v ktorom lekári robia, sa na niečo zabudne. Aplikácia má práve slúžiť na to, aby si lekár mohol overiť, či všetko urobil správne.

Trvá dlho, kým sa lekár dostane k výsledkom z EKG a tiež k odporúčaniam na základe vyplneného formulára?

Výsledok po odfotení EKG záznamu má lekár k dispozícii okamžite. Digitalizácia týchto dát trvá menej ako sekundu. Odporúčania vie lekár získať v závislosti od toho, ako rýchlo dokáže parametre nahodiť do aplikácie. Z praxe vieme, že to zaberie menej ako 3 minúty. Po ich potvrdení a odoslaní lekár okamžite dostane aj odporúčania pre konkrétneho pacienta.

Môžeš prezradiť, čo bolo pre vás najťažšie pri vývoji aplikácie?

Najťažšie bolo dostať sa k dátam. Aktuálne však podpisujeme zmluvu s kardiologickou klinikou v belgickom Aalste, ktorá je považovaná za jednu z najlepších a najmodernejších kardiologických kliník v Belgicku. Táto nemocnica funguje úplne inak ako nemocnice na Slovensku, v Rakúsku či Nemecku.

Nemocnica v Aalste má zdigitalizované dáta už vyše 10 rokov, takže aj preto je pre nás vhodným partnerom. Zároveň však majú aj veľkú databázu EKG, ktoré sme používali na trénovanie našej aplikácie.

Ďalším zložitým krokom bolo vyvinúť infraštruktúru systému na odporúčania. Ide o komplexný problém, nakoľko sa tam vyskytuje množstvo chorôb a zároveň existuje veľa typov odporúčaní. Vyvinuli sme ho však natoľko dobre, že je aplikovateľný na ktorékoľvek manuály, ktoré publikuje kardiologická komora. Aplikácia teda dokáže riešiť všetky diagnózy a tým máme pokrytú celú kardiológiu.

V súvislosti s EKG záznamami mi napadá, ako máte ošetrené GDPR a ako sa vás toto európske nariadenie dotýka?

V Belgicku to už roky funguje tak, že pacient už pri prvom kroku podpisuje vyhlásenie, že jeho dáta budú použité na výskumné účely. Preto je všetko z hľadiska GDPR v poriadku. My robíme len s anonymizovanými dátami. Nás nezaujíma meno pacienta a ani jeho rodné číslo. Vieme, o aké pohlavie ide, no to už nie je považované za osobný údaj. My sa už nijakým spôsobom nedokážeme spätne dostať k osobným informáciám pacienta, od ktorého pochádza predmetný EKG záznam.

Na vývoj aplikácie je určite potrebné množstvo financií. V akej fáze sa nachádzate s aplikáciou a prejavil už o vás niekto z investorov záujem?

Mali sme teraz dva pilotné programy. Jeden bol v NÚSCH a druhý v Belgicku. Zúčastnil som sa aj na Európskom kardiologickom kongrese v Paríži, ktorý má približne 30-tisíc návštevníkov, z ktorých väčšinu tvoria kardiologickí špecialisti. Ja som na tomto kongrese vystúpil ako suverénne najmladší človek medzi uznávanými profesormi, čo považujem za veľký úspech, nakoľko sa málokedy stane, že nechajú na takomto veľkom podujatí prednášať študenta.

Nachádzame sa však v takej fáze, že sa snažíme získať na náš projekt ďalšie financie. Záujem je aj zo strany Spojených arabských emirátov, ktoré veľmi zaujímajú rôzne technologické projekty. V Spojených arabských emirátoch je s kardiovaskulárnymi ochoreniami ešte väčší problém ako v Európe.

Ich taktika spočíva v tom, že je pre nich jednoduchšie odkúpiť si európske projekty, ktoré budú implementovať na svojom trhu. Celý náš systém staviame modulárne, takže uvažujeme nad tým, že budeme skôr licencovať časti aplikácie alebo celý systém, ako keby sme sa mali hrnúť do predaja.

Určite je viacero možností, ako vašu aplikáciu predávať. Môžeš prezradiť, aký je váš biznis model?

Biznis modelov máme viacero. Prvým z nich je licencovanie modulov našej aplikácie. Tiež to vieme predať ako samostatný systém do nových kardiologických kliník, alebo vieme časti aplikácie implementovať do už existujúcich nemocničných či informačných systémov.

Aplikácia je tiež veľmi zaujímavá pre poisťovne. My im budeme vedieť garantovať, že lekár správne liečil pacienta a zároveň sa predíde rôznym kšeftom s liekmi, na ktorých poisťovňa stráca peniaze. Pre poisťovňu môže ísť koniec koncov o konkurenčnú výhodu preto, lebo budú môcť komunikovať, že vďaka našej aplikácii pacient dostane starostlivosť v najvyššej kvalite a k tomu aj personalizovanú liečbu.

Ako by si ohodnotil Slovensko z hľadiska liečenia srdcovo cievnych chorôb v porovnaní s inými krajinami, ktoré si navštívil?

Ja by som povedal, že na Slovensku je veľký chaos. Problém je hlavne v tej digitalizácii dát. V Belgicku majú napríklad na všetko protokoly. Každý lekár má zadefinovanú svoju prácu. Napríklad, lekári nerobia EKG. Lekár môže byť využiteľný v iných sférach, kde je potrebnejší. EKG ti dokáže spraviť napríklad aj medicínsky študent. Lekárom potom ostáva viac času na dôležitejšie veci. Zároveň sú lekári organizovanejší, vďaka čomu dokážu vybaviť oveľa väčšie množstvo pacientov.

V Belgicku prikladajú veľkú dôležitosť aj rôznym vedeckým štúdiám, čo mi na Slovensku chýba. U nás lekár pracuje stanovený čas a po pracovnom čase ho už nič nezaujíma a ide domov. V Belgicku fungujú lekári  tak, že napríklad pol dňa operujú a druhú časť dňa sa venujú vedeckej práci. Z vedy majú, samozrejme, aj peniaze a zároveň sa vo svojom odbore zdokonaľujú.

Na Slovensku ju práve toto fungovanie z veľkej časti chaotické. V tomto však zohrávajú rolu viaceré faktory, ako zle nastavený systém, chýbajúce peniaze a mentalita ľudí.

Plány v najbližšej budúcnosti?

V prvom rade potrebujeme získať ďalšie financie. Ďalej sa chceme zamerať na celé spektrum kardiovaskulárnych chorôb. Začneme preto digitalizovať manuály pre všetky diagnózy, ktoré budeme nahadzovať do aplikácie. Tiež budeme chcieť získať certifikáciu Medical Device, pomocou ktorej bude možné používať a predávať našu aplikáciu v rámci EÚ.