A digitális térben folyamatosan adatokat hozunk létre vagy adunk meg saját magunkról, melyek begyűjtése és értelmezése az egyik legnagyobb üzlet napjainkban. Sok esetben ezek az adatok elég triviálisak és logikátlanok, máskor elég személyesek és bizalmasak. Függetlenül attól, hogy milyen típusba tartozunk, vannak olyan vállalkozások, akik tudni akarják ezeket az információkat. Ide tartoznak az egészségünkkel kapcsolatos adatok is.

Az Egyesült Királyság Nemzeti Egészségügyi Szolgálata (NHS) a világ egyik legrégebben alapított egészségügyi rendszere. Az általuk gyűjtötött adatok szélesebb körű képet adnak az egyes páciensek egészségügyi állapotáról. Ráadásul az NHS egyre intenzívebben digitalizálja a régi nyilvántartásokat, mindezt időrendi sorrendben is. Az EY becslése szerint az adatok úgy 10 milliárd fontot (kb. 4 billió forint) érnek el.

Pont ezért nem kis meglepetést okozott, amikor az Egyesült Királyság kormánya korlátlan hozzáférést biztosított az egészségügyi adatok eléréséhez az Amazon számára. Ezen adatok alapján pedig Alexa, az Amazon hangsegédje nyújt egészségügyi információkat a felhasználók számára.

Más országokban is több óriás tech cég tesz komoly erőfeszítéseket az orvosi adatok megszerzésért. A Google például üzletet kötött az Ascension vállalattal, amely nagyjából 2600 kórházat működtet az Egyesült Államokban. Hozzá kell tenni, hogy az ilyen típusú szerződések és az általuk megszerzett adatok természetesen nem pusztán hasznosak, de versenyelőnyt is jelentenek az amerikai technológiai cégek számára, mivel az NHS és más egészségügyi testületek maguk is fel tudnák használni a begyűjtött információkat.

A soron következő fontos lépés ezen adatok feltárása a mesterséges intelligencia számára. Matthew Gould az NSHX (NSH digitális transzformációval foglalkozó részlege) vezérigazgatója nem olyan régen blogbejegyzésében írta: „A mesterséges intelligencia (AI) hatalmas potenciállal rendelkezik az NHS számára, ha jól használjuk. Csökkentheti az egészségügyi rendszer terheit, ha elvégzi azokat a feladatokat, amelyek algoritmussá alakíthatók, mint például a radiográfia és a patológia. Javíthatja a betegek eredményeit és növeli a termelékenységet az egész rendszerben, felszabadítva az orvosok idejét, hogy azokra a feladatokra koncentrálhassanak, ahol a legnagyobb értéket képviselik”.

VM