Projektas skirtas spręsti LSMU infrastruktūros trūkumus, kurie riboja Universiteto galimybes užtikrinti aukšto lygio sveikatos duomenų valdyseną ir mažina pasirengimą aktyviai dalyvauti tarptautiniuose projektuose kaip patikimam mokslinės analitikos partneriui. 1. Sprendžiama problema: trūksta centralizuotos, saugios ir veiksmingos informacinės sistemos (IS) sveikatos duomenų analitikai. Problemos esmė ir priežastys: LSMU, vykdydamas fundamentinius ir taikomuosius tyrimus, susijusius su mokslo įrodymais grįstos sveikatos sistemos kūrimu, susiduria su integruotos Sveikatos duomenų mokslinės analitikos informacinės sistemos trūkumu. Tai lemia kelis pagrindinius iššūkius: • Ribotas pasirengimas dalyvauti Europos prioritetiniuose moksliniuose projektuose. LSMU, jugdamasis į tarptautinius mokslinius konsorciumus (pvz., GRACE – Digital Transformation Impact on Healthcare Jobs), turi užtikrinti patikimą techninę bazę, leidžiančią tvarkyti sudėtingus realaus pasaulio duomenis (dirbtiniu intelektu (DI) pagrįstų tiriamų asmenų nuotolinio stebėjimo platformų), taip pat lygiagrečiai kurti DI pagrįstus sprendimų palaikymo modelius, kurie gali prisidėti prie vertybėmis grįstos sveikatos priežiūros sistemos kūrimo, skatinančios socialinę gerovę ir ekonominę pažangą, LSMU tyrimų konkurencingumą tarptautiniu mastu. Nors universitetas turi aukštą mokslinę kompetenciją, trūksta dedikuotos IS, kuri užtikrintų duomenų kokybę, vientisumą, atsekamumą ir saugumą. • Duomenų saugumo ir valdysenos užtikrinimo sunkumai. Neturint centralizuotos sistemos, sudėtinga pilnai įgyvendinti reikalavimus, susijusius su asmens duomenų apsauga, kibernetiniu saugumu ir duomenų pakartotiniu naudojimu. Be IS kyla rizika dėl neteisėtos prieigos ar duomenų klastojimo. Įdiegus IS, būtų užtikrintas šifravimas pagal tarptautinius saugos standartus ir atitiktis BDAR bei nacionaliniams teisės aktams. • Nepakankamas mokslinės analizės potencialo išnaudojimas. Dabartinė infrastruktūra riboja galimybes tyrėjams ir mokslininkams naudotis nuasmenintais sveikatos duomenimis mokslo tikslais. Dėl to sunkiau taikyti pažangius duomenų analitikos metodus ir plėtoti inovatyvius tyrimus. • Sveikatos e-duomenų augimas ir informacinių sistemų stoka. Sveikatos priežiūros skaitmenizacija lemia eksponentišką elektroninių duomenų augimą, nes diagnostikos, poveikio ir tiriamųjų stebėsenos procesai vis intensyviau perkeliami į skaitmeninę erdvę. Sistemiškai kaupiant nuasmenintus duomenis ir juos panaudojant mokslo tikslams (sprendimų palaikymo algoritmams, atpažinimo ir klasifikavimo algoritmams kurti) gauti rezultatai ilgainiui padėtų gerinti klinikinius sprendimus bei galėtų būti pritaikomi praktikoje ne tik Lietuvoje, bet ir Europoje. Tačiau informacinių sistemų trūkumas riboja galimybes šiuos duomenis sistemingai rinkti ir panaudoti moksliniams tyrimams. Dėl to realaus pasaulio duomenų prieinamumas ir panaudojimas tampa fragmentiškas, o tyrėjai susiduria su neefektyviu duomenų surinkimu, prarastu laiku ir papildomu žmogiškųjų resursų poreikiu. Jau minėtame GRACE projekte tai išryškėjo kaip esminis iššūkis — be integruotos informacinės sistemos sunku gauti kokybiškus duomenis, reikalingus DI pagrįstos platformos validacijai ir moksliniam taikomųjų modelių pagrindimui. 2. Projekto poreikis ir pasekmės: jei IS nebūtų įsigyta, LSMU galimybės dalyvauti europiniuose projektuose būtų apsunkintos. • Apribotas indėlis į strateginius ES projektus. Dalyvaudamas projekte GRACE, LSMU turėjo būti atsakingas už tyrimų vykdymą Lietuvoje ir bioetikos sutikimo protokolo rengimą. Šioms užduotims būtina patikima duomenų valdymo infrastruktūra. Be jos, universitetas rizikuoja neatitikti augančio lūkesčio dėl kokybės ir patikimumo panašiose veiklose tarptautiniuose moksliniuose projektuose. • Kibernetinio saugumo rizikos ir ribotas duomenų apdorojimas. Neturint tinkamos IS, kyla sunkumų apdorojant didelius pseudoniminių ar genetinių tyrimų duomenų kiekius, kurie būtini mokslinei veiklai ir naujų žinių kūrimui. 3. Problemos sprendimo būdas ir projekto rezultatai: problema bus sprendžiama įsigyjant ir įdiegiant Sveikatos duomenų mokslinės analitikos informacinę sistemą. Tai leis LSMU: • Sustiprinti analitikos potencialą, sudarant sąlygas taikyti pažangius duomenų analizės metodus ir gerinti mokslinių tyrimų kokybę; • Užtikrinti teisinių ir saugumo reikalavimų laikymąsi, vadovaujantis BDAR, LR informacinių išteklių valdymo ir kibernetinio saugumo įstatymais; • Sukurti saugią ir patogią prieigą prie duomenų tyrėjams, mokslininkams ir studentams; • Tapti patikimu mokslinės analitikos partneriu, galinčiu pilnavertiškai dalyvauti tarptautiniuose tyrimuose ir programose, teikti sėkmingesnes tarptautinių projektų paraiškas. 4. Horizontalieji principai Projektas atitinka ES horizontalias nuostatas, susijusias su nematerialiomis investicijomis: • Darnaus vystymosi principas (DNSH): projektas nesukelia poveikio aplinkai ir prisideda prie visuomenės sveikatos, švietimo bei mokslo stiprinimo. • Lygių galimybių ir nediskriminavimo principas: IS užtikrins vienodą prieigą visiems LSMU bendruomenės nariams, atsižvelgiant į jų funkcijas ir užtikrinant informacijos prieinamumą žmonėms su negalia. • Inovatyvumo principas: projektas skatins naujų sveikatos duomenų analitikos metodų kūrimą, technologinį tobulėjimą ir tvaresnių sprendimų diegimą sveikatos priežiūros sektoriuje.