Ačkoliv jsou data v českém zdravotnictví často sbírána a někdy i vyhodnocována, nejedná se vždy o komplexní analýzy, na základě nichž je možné rozhodovat například o alokaci omezených zdrojů, rozvoji nových služeb, investicích do lidských a technologických kapacit.
To, co dělá data cennými, je schopnost v nich nalézat smysluplné souvislosti a kauzální vztahy. Ve zdravotnictví jsou důležité jak korelační ukazatele (např. pro porozumění aktuálnímu zdravotnímu stavu populace), tak ty kauzální (např. stanovení vlivu dané politiky na výskyt určitého onemocnění). V ČR naštěstí máme celou řadu výzkumných institucí a expertů, kteří dokáží dělat poctivou datovou práci a využívat kvantitativní údaje pro tvorbu analýz či doporučení. Tyto kapacity jsou zatím nedostatečně využity a rozvoj nových je omezen nízkým financování výzkumu v oblasti veřejného zdraví z veřejných prostředků.
O využití zdravotnických informací je dobré ale přemýšlet v širším rámci: data o vlastním zdraví by měli mít mj. sami občané; lékaři by měli umět adaptovat léčbu na konkrétní situaci svých pacientů; vedoucí pracovníci by měli umět interpretovat trendy a reagovat na ně v tvorbě strategií. To však úzce souvisí s budováním datové a zdravotní gramotnosti, která je důležitým předpokladem pro skutečné naplnění potenciálu zdravotnických dat v českém systému. V této oblasti je na tom české zdravotnictví spíše podprůměrně.
Tuto kapitolu v studii si můžete přečíst také jako PDF.
Klíčovým problémem je roztříštěnost datových zdrojů a omezená interoperabilita mezi jednotlivými poskytovateli zdravotní péče. Současné informační systémy v českých nemocnicích nejsou plně propojené, což vede k duplicitním vyšetřením, zbytečné administrativě a prodlevám v poskytování péče. Národní zdravotnické registry spravované ÚZIS sice obsahují cenné informace, ale jejich využití pro strategické řízení zdravotnictví je stále nedostatečné. Chybí také robustní systém zpětného vyhodnocování kvality a efektivity zdravotních intervencí na úrovni celého systému, což omezuje schopnost zavádět cílená opatření a optimalizovat náklady. Ve srovnání se zeměmi jako Dánsko nebo Estonsko tak ČR zaostává nejen v oblasti digitalizace, ale i v efektivním využívání zdravotnických dat pro zlepšování péče. Přechod od fragmentace k integraci může významně posílit efektivitu českého zdravotního systému.
V ČR navíc mimo oblast léčiv neexistuje silná instituce, která by systematicky hodnotila zdravotní a sociální intervence s ohledem na jejich účinnost a nákladovou efektivitu, jako to komplexně dělá pro sociální a zdravotní služby například švédská agentura SBU (Swedish Agency for Health Technology Assessment and Assessment of Social Services). Část této role v posledních několika letech přebírá ÚZIS, nicméně vzhledem k personálním a finančním kapacitám se nemůže věnovat celé šíři otázek z oblasti zdravotnictví a sociálního sektoru. V oblasti veřejného zdraví je situace značně složitější, neboť Státní zdravotní ústav (SZÚ) disponuje ještě menšími kapacitami k systematickému sběru dat a analýzám intervencí. Podíváme-li se do ostatních zemí, je patrné, že centrální instituce pro hodnocení zdravotnických technologií jsou běžnou praxí a že jejich rozpočty významně převyšují malé zdroje věnované analýzám a hodnocením, které děláme v ČR.
Důležitou roli v systému hrají zdravotní pojišťovny, které s rozvojem elektronického zdravotnictví budou získávat čím dál kvalitnější data o zdravotní péči. Tím se výrazně rozšíří jejich možnosti řídit péči na základě dat – efektivněji, cíleněji a s větším důrazem na výsledky. Umělá inteligence může pomoci odhalit neefektivní cesty pacientů systémem a snížit zbytečné výdaje. Díky lepší datové infrastruktuře budou pojišťovny schopny personalizovat prevenci a screening – tedy cílit na skupiny, kde je největší přínos. Inspirací může být práce Národního screeningového centra. Datová analytika umožní lépe hodnotit i účinnost a náklady moderních léčeb – včetně toho, zda skutečně zlepšují kvalitu života a přinášejí úspory. Pojišťovny tak budou klíčovým hráčem při budování efektivního a udržitelného systému řízeného daty.
Díky akceleraci přechodu zdravotnických dat do elektronické podoby se nabízí zavedení komplexního systému pro real-time monitoring dostupnosti a kvality péče. Ten by měl stát na moderních AI-asistovaných analytických nástrojích, např. interaktivních dashboardech, které umožní sledování klíčových ukazatelů – například čekacích dob, adherence k léčbě, regionálních rozdílů v přístupu k péči či výsledků konkrétních zdravotních či sociálních intervencí. Inspirací může být dánský model, kde veřejně dostupné přehledy dat o kvalitě péče umožňují pružnější řízení systému i větší transparentnost vůči pacientům a veřejnosti.
Klíčovým předpokladem je integrace dat od zdravotních pojišťoven a poskytovatelů péče v jednotném zabezpečeném online ekosystému, ideálně v gesci ÚZIS ve spolupráci s Národním centrem elektronického zdravotnictví a dalšími relevantními aktéry, například Národním úřadem pro kybernetickou a informační bezpečnost, vzhledem k citlivosti zdravotnických dat. Real‑time monitoring by měl sloužit nejen tvůrcům zdravotní politiky pro včasnou identifikaci potenciálních neefektivit a hrozeb pro veřejné zdraví, ale i lékařům, pacientům a výzkumníkům. Pro docílení tohoto stavu je třeba zkrátit lhůty pro reporting zdravotních výkonů zdravotním pojišťovnám tak, aby se tato data propisovala v řádu dnů, nikoliv týdnů až měsíců.
Součástí monitoringu by měla být i možnost prediktivní analytiky – tedy včasné odhalování trendů, které mohou negativně ovlivnit kvalitu nebo dostupnost péče v budoucnu. Zavedení takového systému by přineslo výrazné zlepšení rozhodovacích procesů, zejména při nastavování úhradové politiky, plánování kapacit či hodnocení efektivity konkrétních programů. Zároveň by mohlo pomoci zvýšit důvěru pacientů ve zdravotnický systém, pokud budou mít přístup k relevantním, srozumitelným a pravidelně aktualizovaným informacím. Významným přínosem je i snížení rizika systémových selhání – například včasná identifikace nedostupnosti některých služeb může zabránit eskalaci problémů, které by jinak vyžadovaly mnohem nákladnější zásahy.
V situaci rostoucího tlaku na udržitelnost českého zdravotnictví je nezbytné, aby se rozhodovací procesy na úrovni ministerstva, zdravotních pojišťoven i poskytovatelů zdravotní péče opíraly o robustní a pravidelně aktualizovaná data. Ta by neměla sloužit pouze pro zpětné vyhodnocování efektivity, ale měly by se stát základem pro plánování, alokaci zdrojů a předcházení budoucím problémům v oblasti veřejného zdraví.
Prostoupení datově orientovaného přístupu do jednání ministerstva, pojišťoven a poskytovatelů znamená vytvoření strukturovaného procesu, ve kterém budou analýzy dostupných dat o jednotlivých výkonech sloužit jako základní podklad pro diskusi a rozhodování. Tento proces by měl být součástí protokolů z dohodovacího řízení (DŘ) a explicitně zohledněn v odůvodněních k úhradové vyhlášce. V praxi to znamená, že před stanovením hodnot bodu a regulací by mělo ministerstvo i pojišťovny reflektovat výsledky analýz, například počet a strukturu výkonů v regionech a odlišnosti v poskytované péči. To stejné by měla zvažovat Analytická komise DŘ nad rámec čistě finančních ukazatelů. Diskuse nad reformou úhradové vyhlášky naštěstí běží a tento aspekt by neměla minout. Důraz na datově podložené rozhodování by měl mít oporu v zákoně č. 48/1997 Sb. o veřejném zdravotním pojištění, který byl nedávno novelizován, ale tento aspekt byl prozatím pominut.
Důraz na datovou evidenci povede ke zvýšení transparentnosti a lepší alokaci zdrojů v rámci interakcí jednotlivých aktérů zdravotního systému. To stejné by mělo činit MZ ve vztahu k formulaci strategických priorit – tak, jak např. přistoupilo k dokumentu Strategické analýzy potřeb resortu zdravotnictví.
Pro systematický rozvoj datově orientovaného rozhodování v českém zdravotnictví je nezbytné vytvořit politicky nezávislou, finančně stabilní a odborně silnou instituci, která se bude systematicky věnovat sběru, analýze a interpretaci dat. Inspirací mohou být švédská agentura SBU, britská NICE, finská THL nebo německý IQWiG, které dlouhodobě poskytují vysoce kvalitní podklady pro úhradovou politiku, veřejné investice i vývoj zdravotních služeb. Stejně tak by tato instituce mohla poskytovat analýzy dopadů sociálních a preventivních opatření na populaci ve spolupráci se SZÚ.
Tato instituce – ať už vznikne rozšířením ÚZIS nebo jako nový odborný orgán – by měla mít dostatečné a stabilní financování, které jí umožní působit nejen v oblasti hodnocení léčiv a zdravotnických prostředků, ale také v oblasti veřejného zdraví, prevence, organizace péče a dalších nelékových intervencí. Měla by být schopná spolupracovat s akademickými institucemi, veřejnou správou i pacientskými organizacemi a poskytovat relevantní a srozumitelná doporučení napříč těmito oblastmi. Klíčovou bude schopnost poskytnout kompetitivní platové podmínky expertům, kteří vyžadují pokročilé vzdělání a o které má vysoký zájem také soukromý sektor v ČR a zahraničí. Její autorita ve společnosti by měla také přispět k tomu, že se tato doporučení odrazí v politické a klinické realitě.
Aby taková kapacita byla funkční a dlouhodobě udržitelná, musí být podpořena nejen legislativně, ale i finančně – s rozpočtem v řádech desítek či nižších stovek milionů korun ročně, s odborným týmem o dostatečném počtu výzkumníků, analytiků, zdravotnických odborníků a datových specialistů. Právě taková instituce může být oporou pro veřejné rozhodování založené na důkazech, chránit systém před politickými cykly a zajistit, že stovky miliard vložené do zdravotnictví jsou optimálně investovány ve prospěch zdraví české populace.
