IME Innováció Menedzsment Egészségügy

Az egészségügy megújulásának ígérete

Eszter Sinkó — 2026-08-11

Stratégiai javaslat a nemzeti adatvezérelt egészségügyi rendszerképesség és adatszuverenitás megteremtésére

Miklós Szócska — 2026-08-11

Digitalizáció és kiberbiztonság az egészségügyben: rendszerszintű válaszok egy új korszak kihívásaira

Orsolya Tarcza — 2026-08-11

A betegút, a felelősség és az adat a sokcsatornás egészségügyben

Gábor Szócska — 2026-08-11

A magyarországi járóbeteg-ellátás alapvető kihívása nem csupán a szakorvoshiány, hanem a betegutak egyenetlensége, a digitális és klinikai működés közötti szakadék, a finanszírozási ösztönzők torzulása és az adatok alulhasznosítása, amelyek együtt a rendelkezésre álló kapacitások nem optimális felhasználásához vezetnek. A Járóbeteg Irányítási Rendszer¹ (JIR) javította az ellátási időpontok átláthatóságát, ugyanakkor rámutatott arra, hogy a betegút szervezése nem pusztán logisztikai kérdés, hanem klinikai szükségletek és kapacitások összehangolását igényli.

A távvizitek, a viselhető eszközökből származó egészségügyi adatok és a mesterséges intelligencia alkalmazása lehetőséget teremt a szakorvosi kapacitások hatékonyabb felhasználására, miközben a klinikai döntés felelőssége az orvosnál marad.

A páciensek önméréseiből születő digitális adatvagyon hasznosítása új adatvédelmi kihívásokat vet fel, amely indokolja a prediktív egészségügyi információk védelmét is. A közlemény szerint a járóbeteg-ellátás fejlesztése sokcsatornás modell bevezetését igényli, amely a távellátásra, az adatvezérelt döntéstámogatásra és a finanszírozási ösztönzők újragondolására épül.

Adósságokok – adósságkezelés a magyar egészségügyben: egy új megközelítés és eszköz az egészségpolitika szolgálatában

Vilmos Ivády — 2026-08-11

ABSZTRAKT

Bevezetés: A kórházak növekvő és újratermelődő tartozása az egészségügyi rendszer hatékonysági problémáinak kifejezője nemcsak Magyarországon, hanem számos európai országban is. A kormányzati beavatkozások kudarca rávilágít az adósságokok pontos megértésének és a hatékony kezelési módszerek kidolgozásának fontosságára.

Célkitűzés: A tanulmány célja, hogy egy saját fejlesztésű modell keretében bemutassa az adósságkeletkezés tipizálható okait és a hozzájuk rendelhető pénzügyi hatásokat. Ezen keresztül lehetőséget kínál az egészségpolitika számára az adósságkezelési programok hatékonyságának javítására.

Módszerek: Kidolgoztuk az adósságképző okok gazdálkodási eredményre gyakorolt hatásának bemutatását és számszerűsítését. Az okok tipizálása – a kórházi menedzsment ráhatási lehetőségei alapján – külső és belső tényezőkre bontva történt. Standardizálási módszert alkalmazva vizsgáltuk egyfelől az átlagköltség és a finanszírozás eltéréseit szakmai, illetve intézményi szinten, másfelől a kórházak egyéni költségeinek eltérését az átlagköltségektől. Utóbbi tekintetében az üzemméretet, az egészségügyi dolgozók korösszetételét és az infrastruktúra üzemeltetési költségeit azonosítottuk be befolyásoló tényezőkként.

Eredmények: Bemutatunk egy olyan elemzési modellt, amelyben számszakilag értelmezhetők az egyes oki tényezők gazdálkodási eredményre – és ezen keresztül az adósságra – gyakorolt pénzügyi hatásai. Megállapítható, hogy a korábbi adósságközpontú megközelítés nem elegendő a kórházi menedzsment teljesítményének megítéléséhez, és az adósságalapú többletforrás-biztosítás nem jelent igazságos megoldást a hiányok kezelésére. A modell láthatóvá teszi az átlagköltség alatt működő kórházakat is, továbbá hozzájárul a menedzsment teljesítményének objektívebb értékeléséhez.

Következtetés: A vizsgált állami kórházak heterogén képet mutatnak, ezért csak a többkomponensű és egyidejű adósságkezelés vezethet eredményre. Az állam feladatkörébe tartozó külső okok kiszűrésével pontosabban meghatározható a kórházak saját felelőssége az adósságképződésben. A módszertan elősegítheti a finanszírozás emelésének hatékony megvalósítását, akár esetszintű ráfordítási adatgyűjtés nélkül is.

Kulcsszavak: kórházi pénzügyek; egészségügyi finanszírozás; költségvetési hiány; döntéstámogató rendszerek; kórházi tartozás; egészségpolitika

Műtői hatékonyság az egészségügyi intézményekben

Zsolt Baranyai — 2026-08-11

A műtői tevékenység a kórházi ellátás egyik legösszetettebb és legköltségesebb területe, amely közvetlenül befolyásolja a betegbiztonságot, az ellátáshoz való hozzáférést, a személyzet terhelését és az intézményi fenntarthatóságot. Az intézmények stratégiai egysége, mivel egyszerre nagy költségű infrastruktúra és sok rendszerben jelentős bevételi centrum. A magyar állami ellátásban a műtői hatékonyság javítása azonban elsősorban veszteségcsökkentési és kapacitásvédelmi jelentőségű. A műtői teljesítményt a kihasználtság, a műtőidő-gazdálkodás, a műtéti program pontossága, az első operáció időbeni indulása, a betegcsere, a kommunikáció, az eszköz- és anyaggazdálkodás, valamint az informatikai támogatás együttesen határozza meg. A leghatékonyabb beavatkozások közé a standardizált perioperatív folyamatok, a tapasztalati adatokon alapuló időtervezés, a párhuzamosítható munkafolyamatok, a teamkommunikáció fejlesztése, a műszertálcák racionalizálása és a valós idejű műtői információs rendszerek tartoznak. A közlemény irodalmi áttekintés formájában foglalja össze a műtői hatékonyság meghatározó tényezőit, és gyakorlati javaslatokat fogalmaz meg a magyar állami és magánellátás eltérő működési környezetére is figyelemmel.

Medikális családterápia az egészségügyi ellátásban: elméleti keret és nemzetközi tapasztalatok I. rész

Noémi Gyenis-Kátay — 2026-08-11

Jelen publikáció egy két cikkből álló témafeldolgozás első része. A két cikk témája a medikális családterápia (Medical Family Therapy, MedFT), amely az egészségügyi ellátás biopszichoszociális és rendszerszemléletű megközelítése, és a beteg állapotát a családi kapcsolatrendszer összefüggésében értelmezi. Az első részben narratívan áttekintjük a MedFT fő elméleti pilléreit és hazai relevanciáját. Az áttekintés rámutat arra, hogy a család a tünetértelmezés, a megküzdés, az adherencia és az ellátással való együttműködés fontos közvetítő rendszere. A magyar egészségügyi kontextusban a megközelítés jelentősége nemcsak klinikai, hanem hozzáférési és ellátásszervezési szempontból is kiemelkedő. A rutinszerű alkalmazáshoz nemcsak szemléletformálásra, hanem világosabb indikációs és beutalási szempontokra, rövid, strukturált családorientált konzultációs formákra, valamint további hazai empirikus vizsgálatokra van szükség. A második részben egy hazai integrált program bemeneti eredményeit fogjuk bemutatni.

Mesterséges intelligenciával támogatott gyógyszerelési kockázatelemző webalkalmazás (AUGMERIS) fejlesztése és validálása

Ádám Dr. Bertalan — 2026-08-11

Bevezetés: A klinikai gyógyszerészek egyik fő feladata a magas kockázatú gyógyszeres terápiák azonosítása. A dán Medication Risk Score (MERIS) algoritmus hatékony eszköz erre, ám automatizált alkalmazását nehezíti az elektronikus egészségügyi nyilvántartásokban (EHR) tárolt terápiás adatok strukturálatlansága. Célunk egy olyan webalkalmazás (AUGMERIS) fejlesztése volt, amely hibrid szövegfeldolgozással teszi lehetővé a kockázatbecslést.

Módszer: Python környezetben fejlesztettünk egy hibrid modellt, amely szigorú szabályalapú algoritmusokat és a GPT (Generative Pre-trained Transformer) technológiát ötvözi a gyógyszernevek felismerésére. A rendszert hazai, gyenge minőségű kórházi adatokon (N=2999) és egy globálisan elérhető webalkalmazás (N=383) adataival teszteltük, valamint összevetettük szakértői értékelésekkel.

Eredmények: A validációs vizsgálat során a rendszer által számolt pontszámok és a klinikai gyógyszerészek értékelései között közepes erősségű, szignifikáns korrelációt találtunk (Spearman r=0,463 és 0,496; p<0,05). A globális tesztelés során a gyógyszerfelismerések 25,8%-ában volt szükség a mesterséges intelligencia bevonására, míg a hazai adatoknál ez az arány 10,3% volt.

Következtetések: Az AUGMERIS alkalmazás hatékonyan képes feldolgozni a strukturálatlan terápiás adatokat, támogatva a kockázatalapú betegszűrést, azonban a mesterséges intelligencia integrációja elengedhetetlen a nemzetközi és heterogén adatforrások kezeléséhez.

Generatív és képfeldolgozó mesterséges intelligencia a szemészeti szűrésben a krónikus betegségek korai felismerésére és a betegedukáció javítására

Nóra Szalóczy — 2026-08-11

Háttér: A diabétesz és a hipertónia világszerte egyre növekvő népegészségügyi terhet jelentenek. Gyakori szemészeti szövődményeik – a diabéteszes, illetve hipertóniás retinopátia – a munkaképes korú lakosság körében a megelőzhető látásvesztés vezető okai. A korai felismerés – rendszeres szemfenék vizsgálattal – jelentősen csökkentheti a súlyos látásromlás kockázatát. A szűrés széles körű megvalósítása kihívásokba ütközik (szakemberhiány, alacsony részvétel).

Célkitűzés: A tanulmány áttekinti a mesterséges intelligencia, különösen a modern mélytanulás alapú képfeldolgozó és generatív eszközök alkalmazásának szerepét a krónikus betegségek (kiemelten a diabétesz és hipertónia) korai felismerésében és a betegedukáció javításában.

Módszerek: Narratív szakirodalmi áttekintés PubMed-indexelt klinikai tanulmányok, meta-analízisek és szabályozási dokumentumok felhasználásával.

Eredmények: Az Amerikai Gyógyszerügyi Hivatal által engedélyezett autonóm algoritmusok a diabéteszes retinopátia szűrésében szemész bevonása nélkül képesek referálási szintű elváltozásokat detektálni (érzékenység 87–96%, specificitás 85–94%). A generatív modellek a betegedukációban is megjelentek, de pontossági problémák limitálják használatukat.

Következtetés: A mesterséges intelligencia alapú szemészeti szűrőrendszerek jelentősen növelhetik a szűrés hatékonyságát és hozzáférhetőségét. Az európai uniós szabályozói környezet szigorú követelményeket ír elő a biztonságos működés érdekében.

Kulcsszavak: mesterséges intelligencia; szemészeti szűrés; diabéteszes retinopátia; generatív modellek; betegedukáció; egészségügyi informatika