Responsible Innovation in E-Health Care: Empowering Patients with Emerging Technologies

• Autorzy: Dariusz M. Trzmielak , Ilona Lipka-Matusiak , Elin Oftedal

Warianty tytułu

Odpowiedzialne innowacje w e-opiece zdrowotnej: wzmacnianie pozycji pacjentów dzięki nowym technologiom

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The use of new technologies should create new value for all stakeholders in the healthcare system. This article explores the transformative impact of new technologies in e-health, focusing on enhancing patient empowerment and healthcare delivery. It underscores how artificial intelligence (AI) and other innovative technologies may redefine service standards, expand functionalities, boost clinician knowledge and competencies, and relieve clinicians' workload, thereby enabling broader and more specialized healthcare services. Through a comparative analysis of technology applications in various medical sectors, the study proposes a new, original classification of new e-health technologies according to benefits to the main healthcare stakeholders - patients, clinicians, and the healthcare system itself. The methodology includes bibliographic research and a study of selected cases of technology implementations, discussing both theoretical and practical implications for medical organizations. The classification of new e-health technologies that we propose herein a clear framework for understanding the various ways in which these innovations can be implemented to maximize their benefits across different sectors of the healthcare industry. (original abstract)

Wykorzystanie nowych technologii stwarza nową wartość dla wszystkich jednostek zainteresowanych systemem opieki zdrowotnej. Artykuł koncentruje się na wykazaniu, że innowacyjne technologie i produkty umożliwiają nowe funkcjonalności, wyższe standardy usług, zwiększają poziom wiedzy i kompetencji klinicystów. Ponadto pokazuje korzyści, jakie można osiągnąć poprzez zastosowanie sztucznej inteligencji, m.in., odciążenie lekarzy, poszerzenie i rozwinięcie specjalizacji świadczeń opieki zdrowotnej. Końcową częścią artykułu jest analiza głównych obszarów medycyny, w których wdrożono najnowocześniejsze technologie i produkty. Analiza porównawcza pozwoliła autorom stworzyć klasyfikację nowych technologii w sektorze e-zdrowia ze względu na potrzeby i korzyści zdrowotne dla pacjentów i lekarzy, czyli głównych interesariuszy we wdrażaniu nowych technologii i produktów w systemie opieki zdrowotnej. Przeanalizowano wartość dodaną rozwoju nowych technologii w systemie ochronie zdrowia. Artykuł ma charakter zarówno teoretyczny, jak i praktyczny. Podstawowymi metodami badawczymi są analiza bibliograficzna oraz dane pochodzące z badań i potencjału rynkowego nowych rozwiązań dla organizacji medycznych. Uzupełnieniem analizy bibliograficznej jest autorskie studium przypadku zastosowanej technologii, częściowo opartej na sztucznej inteligencji. (abstrakt oryginalny)

Słowa kluczowe

EN

Innovations; Management; Medicine; e-health; Artificial intelligence; High-tech

PL

Innowacje; Zarządzanie; Medycyna; e-zdrowie; Sztuczna inteligencja; Nowe technologie

• Czasopismo: Marketing Instytucji Naukowych i Badawczych
• Rocznik: 2024
• Numer: nr 2 (52)
• Strony: 68--87

Twórcy

autor

Dariusz M. Trzmielak

• Polish Mother's Memorial Hospital Research Institute, Łódź

autor

Ilona Lipka-Matusiak

• University of Lodz

autor

Elin Oftedal

• University of Stavanger, Norway

Bibliografia

• Arbabshirani, M.R., Fornwalt, B.K., Mongelluzzo, G.J., Suever, J.D., Geise, B.D., Patel, A.A., & Moore, G.J. (2018). Advanced machine learning in action: Identification of intracranial hemorrhage on computed tomography scans of the head with clinical workflow integration. npj Digital Medicine, 1, 9. https://doi.org/10.1038/s41746-017-0015-z
• Auwal, F.I., Copeland, C., Clark, E.J., Naraynassamy, C., & McClelland, G.R. (2023, September). A systematic review of models of patient engagement in the development and life cycle management of medicines. Drug Discovery Today, 28(9), 103702. https://doi.org/10.1016/j.drudis.2023.103702
• Ayad, N., Schwendicke, F., Krois, J.S., van den Bosch, Bergé, S., Bohner, L., Hanisch, M., & Vinayahalingam, S. (2023, December). Patients' perspectives on the use of artificial intelligence in dentistry: A regional survey. Head & Face Medicine, 19, Article 23. https://doi.org/10.1186/s13005-023-00368-z
• Białowolski, P., Grabowska, I., Kotowska, I., Strzelecki, P. &Węziak-Białowolska, D. (2012). Social Diagnosis 2011: The objective and subjective quality of life in Poland. Ed. Czapiński, J., & Panek, T. The Council for Social Monitoring Warsaw.
• Bokolo, A. Jnr. (2020). Application of telemedicine and eHealth technology for clinical services in response to the COVID-19 pandemic. Health and Technology, 11, 359-366. https://doi.org/10.1007/s12553-020-00516-4
• Bukowska-Piestrzyńska, A. (2013). Zmiany w systemie opieki zdrowotnej a dostępność usług stomatologicznych w Polsce w XXI wieku [Changes in the healthcare system and the availability of dental services in Poland in the 21st century]. Vol. XIV(10), pt. I. [in Polish]
• Char, D.S., Shah, N.H., & Magnus, D. (2018). Implementing machine learning in health care - Addressing ethical challenges. New England Journal of Medicine, 378(11), 981-983. https://doi.org/10.1056/NEJMp1714229
• Chronaki, C.E., Lelis, P., Chiarugi, F., Trypakis, D., Moumouris, K., Stavrakis, H., Kavlentakis, G., Stathiakis, N., Tsiknakis, M., & Orphanoudakis, S. C. (2004). An open eHealth platform for health management using adaptable service profiles. International Congress Series, 1268. https://doi.org/10.1016/j.ics.2004.03.201
• Depeursinge, A., Chin, A.S., Leung, A.N., Terrone, D., Bristow, M., Rosen, G., & Rubin, D.L. (2015). Automated classification of usual interstitial pneumonia using regional volumetric texture analysis in high-resolution computed tomography. Investigative Radiology 50(4), 261-267. https://doi.org/10.1097/RLI.0000000000000127
• Etemadi, S., & Khashei, M. (2020). Data accuracy and reliability. Computers in Biology and Medicine, 141. https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2021.105138
• Fatima, A., & Colomo-Palacios, R. (2018). Security aspects in healthcare information systems: A systematic mapping. Procedia Computer Science, 138, 12-19. https://doi.org/10.1016/j.procs.2018.10.003
• Hagiwara, A., Otsuka, Y., Hori, M., Tachibana, Y., Yokoyama, K., Fujita, S., Andica, C., Kamagata, K., Irie, R., Koshino, S., Maekawa, T., Chougar, L., Wada, A., Takemura, M., Hattori, N., & Aoki, S. (2019). Improving the quality of synthetic FLAIR images with deep learning using a conditional generative adversarial network for pixel-by-pixel image translation. American Journal of Neuroradiology, 40(2), 224-230.
• Herrmann, M., Boehme, P., Mondritzki, T., Ehlers, J.P., Kavadias, S., Truebel, H. (2018). Digital transformation and disruption of the health care sector: Internet-based observational study. Journal of Medical Internet Research, 20, 104-112. https://doi.org/10.2196/jmir.9498
• Hunt, C.W. (2015). Technology and diabetes self-management: An integrative review. World Journal of Diabetes, 6(2), 225-33. https://doi.org/10.4239/wjd.v6.i2.225
• ICH Guidelines. (2016). Harmonized ICH Guidelines, Integrated Addendum to ICH E6(R1): Good Clinical Practice, E6(R2), version 4. International Council for Harmonization of Technical Requirements for Pharmaceuticals for Human Use (ICH). https://database.ich.org/sites/default/files/E6_R2_Addendum.pdf
• Jankowski M., (2018). Sztuczna inteligencja jako narzędzie wspomagające proces diagnostyczno-terapeutyczny, Menadżer Zdrowia, październik - listopad 8-9, 66-67.
• Jankowska-Polańska, B., Ilko, A., & Wleklik, M. (2014). Wpływ akceptacji choroby na jakość życia chorych z nadciśnieniem tętniczym [Influence of the acceptance of the disease on quality of life of patients with hypertension]. Nadciśnienie Tętnicze, 18(3), 143-150. [in Polish]
• Kaczmarek, E. (2021). Sztuczna inteligencja - pomoc w wykryciu retinopatii cukrzycowej [Artificial Intelligence - Assistance in Detecting Diabetic Retinopathy]. Optyka, 6(73), 48-49. [in Polish]
• Kulkov, I. (2023). Next-generation business models for artificial intelligence start-ups in the healthcare. International Journal of Entrepreneurial Behavior & Research, 29(4).
• Marmot M., Allen J., Bell R., Bloomer E., Goldblatt P., (2012). WHO European review of social determinants of health and the health divide, Lancet 2012; 380, 1011-29. 10.1016/S0140-6736(12)61228-8
• Orędziak, B. (2018). Telemedycyna a konstytucyjne prawo do opieki zdrowotnej w kontekście wykluczenia cyfrowego [Telemedicine and the Constitutional Right to Healthcare in the Context of Digital Exclusion]. Zeszyty Prawnicze, 18(1). https://doi.org/10.21697/zp.2018.18.1.06 [in Polish]
• Owen, R., Macnaghten, Ph., Stilgoe, J., (2012). Responsible Research and Innovation: From Science in Society to Science for Society, with Society. Science and Public Policy, 39(6), 751-760. https://doi.org/10.1093/scipol/scs093.
• Pawelec, G. (2022). Rola nowych technologii w podnoszeniu jakości usług zdrowotnych w dobie pandemii COVID-19. [The role of new technologies in improving the quality of health services in the era of the COVID-19 pandemic]. Marketing i Rynek, XXIX(2). https://doi.org/10.33226/1231-7853.2022.2.2 [in Polish]
• Ramachandran, N., Srinivasan, M., Thekkur, P., Johnson, P., Chinnakali, P., & Naik, B.N. (2015). Mobile phone usage and willingness to receive health-related information among patients attending a chronic disease clinic in rural Puducherry, India. Journal of Diabetes Science and Technology, 9(6), 1350-1. https://doi.org/10.1177/1932296815599005
• Santosa, E.S., Fariab, S.C.M., Carvalhob, M.I.S., Molc, M.P.G., Silvab, M.N., & Silva, K.R. (2022, December). Management of unused healthcare materials and medicines discarded in a Brazilian hospital from 2015 to 2019. Cleaner Waste Systems, 3. https://doi.org/10.1016/j.clwas.2022.100046
• Severika, B., & Ceranic, K. (2020, April). Digital Health Classification Systems. Statistics & Science. https://www.5-ht.com/en/media/blog/digital-health-classification-systems
• Stahl, B.C. and Coeckelbergh, M. (2016) Ethics of Healthcare Robotics: Towards Responsible Research and Innovation. Robotics and Autonomous Systems, 86, 152-161. https://doi.org/10.1016/j.robot.2016.08.018
• Shah, J.L., Bhat, H.F., & Khan, A.I. (2021). Integration of Cloud and IoT for smart e-healthcare. In V.E. Balas, S. Pal (Eds.). Healthcare Paradigms in the Internet of Things Ecosystem (pp. 101-136). Elsevier. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-819664-9.00006-5.
• Stahl, S., Morrissette, D.A., Faedda, G.L., Fava, M., Goldberg, J., Keck, P., Lee, Y., Malhi, G., Marangoni, C., Mcelroy, S., Ostacher, M., Rosenblat, J., Solé, E. Suppes, T. Takeshima, M. Thase, M., Vieta, E., Young, A. Zimmerman, M. McIntyre, R. (2017). Guidelines for the recognition and management of mixed depression. CNS Spectrums. 22(2), 203-219. https://doi.org/10.1017/S1092852917000165.
• Sobiech, J. (1990). Warunki wyboru ekonomiczno-finansowych mechanizmów kierowania opieką zdrowotną. Zeszyty Naukowe, 109. Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w Poznaniu.
• Trzmielak, D.M. (2013). Komercjalizacja wiedzy i technologii - determinanty i strategia [Commercialization of knowledge and technology - determinants and strategy]. Łódź: Wydawnictwa Uniwersytetu Łódzkiego. [in Polish]
• Turpin, R., Hoefer, E., Lewelling, J., & Baird, P. (2020). Machine Learning AI in Medical Devices, Adapting Regulatory Frameworks and Standards to Ensure Safety and Performance. AAMI, BSI. https://www.medical-device-regulation.eu/wp-content/uploads/2020/09/machine_learning_ai_in_medical_devices.pdf
• Ullah, M., Hamayun, S., Wahab, A., Khan, S.U., Rehman, M.U., Haq, Z.U., Rehman, K.U., Ullah, A., Mehreen, A., Awan, U. A., Qayum, M., & Naeem, M. (2023, November). Smart Technologies used as Smart Tools in the Management of Cardiovascular Disease and their Future Perspective. Current Problems in Cardiology, 48. https://doi.org/10.1016/j.cpcardiol.2023.101922
• Verbraecken, J. (2021, September). Telemedicine in Sleep-Disordered Breathing: Expanding the Horizons. Sleep Medicine Clinics, 16(3), 418-445.
• World Health Organization. (2018). Classification of Digital Health Interventions v 1.0: A shared language to describe the uses of digital technology for health. https://apps.who.int/iris/bitstream/handle/10665/260480/WHO-RHR-18.06-eng.pdf
• https://higosense.com/pl/produkt/
• https://medapp.pl/carnalife-holo/
• https://nestmedic.com/pregnabit/
• https://www.teldoc.eu/projekty

Identyfikatory

DOI

10.2478/minib-2024-0010