A Máltai Szeretetszolgálat 2023-ban indított telemedicinális egészségügyi szolgáltatásokat a Felzárkózó Településeken. Az előadásban feltárjuk a rendszerépítés kezdeti nehézségeit és bemutatjuk, hogy az elmúlt két és fél évben milyen megoldásokat találtunk az egészségügyi szolgáltatások fejlesztésére. 

A CMC Déli Klinika a nemzetközi élvonalhoz csatlakozva hazánkban elsőként vezette be a legmodernebb technológiákra és tudományos alapokra épülő komplexitásában egyedülálló Longevity platformját. A programok módszertani alapja a rendkívül részletes és folyamatos egyéni integrált adatelemzés és monitorozás. Míg egy hagyományos szűrés egyetlen pillanatfelvételt ad, addig ez a program egy teljes „filmet” készít a szervezet működéséről, több száz létfontosságú biomarker folyamatos elemzésével. Pontos sejtszintű diagnosztika, mélyelemzések, folyamatos állapotkövetés és célzott változtatások, kezelések a precízen egyénre szabott, megvalósítható és fenntartható egészség stratégiáért.

Hogyan telepíthetnek különböző szervezetek autonóm MI-rendszereket, miközben figyelembe veszik az irányítást, a biztonságot és a szabályozási követelményeket? Milyen kockázatok és irányítási kihívások merülnek fel a MI-rendszerek autonómiájának egyre nagyobb térnyerésével? Ahogyan a képességek fejlődnek, a szervezeteknek robusztus keretrendszereket kell létrehozniuk ezen rendszerek felelősségteljes kezelésére. Pavel Vacha PhD, az MSD felelős MI-ért és MI-kutatásért felelős igazgatója gyakorlati megközelítéseket mutat be a MI-irányításhoz a növekvő autonómia korában. Az előadás a felelős MI kulcsfontosságú aspektusait vizsgálja, különbséget téve a MI-biztonság és a MI-védelmi megközelítések között, és négy stratégiai pilléren keresztül mutatja be a megvalósítást: szabályzatok, folyamatok, emberek és képzés. Az előadás az autonóm MI-ágensek hatását tárgyalja, és azt, hogy a különböző autonómiaszintek hogyan befolyásolják a rendszerkockázatokat. A résztvevők döntési keretrendszereket ismerhetnek meg annak meghatározására, hogy mikor képviselnek értéket az autonóm MI-ágensek, és mikor kínálnak biztonságosabb, költséghatékonyabb alternatívákat a hagyományos MI-megoldások. Az előadás vezetők, termékmenedzserek, technológiai vezetők, megfelelőségi tisztviselők, gyógyszeripari szakemberek és bárki számára készült, aki felelős a MI szabályozott iparágakban történő telepítéséért.

A digitalizáció, a mesterséges intelligencia vezérelte k+f alapjaiban alakítja át a gyógyszeripari vállalatok működését, azon belül az egészségügyi szakemberekkel való kapcsolattartást is. Deszk Anikó előadása által a közönség gyakorlati stratégiákat ismerhet meg a digitális megoldások hatékony gyógyszeripari alkalmazásáról, hogyan jutnak el a vállalati digitalizációs törekvések a field, a látogatók szintjére.

Innovatív, digitális eszközök alkalmazásával a látogatók munkája hatékonyabbá válik, a hagyományos értékesítési szerepkör pedig fokozatosan digitálisan képzett szakértővé alakul át. Az új módszerek az erőforrások hatékonyabb felhasználását is magukkal hozzák. A magas színvonalú digitális kapcsolattartás többcsatornás, nyomon követhető interakciókat biztosít, így a kommunikáció mérhetővé és érdemivé válik, a megfelelő üzenet eljut a megfelelő szakemberhez, a megfelelő időben. A Sanofi digitális megoldásai tehát az egészségügyi szolgáltatókkal kialakított kapcsolatok erősítését segítik.

Az előadás célja, hogy valós példákat és konkrét, alkalmazható ötleteket mutasson be, szemléltetve, hogyan növelhető a hatékonyság és a a gyógyszeripar és az egészségügyi szektor közötti kapcsolattartásban. A keynote végére a résztvevők jobban átlátják, hogyan lehet a digitális innovációt használva versenyképesnek és felkészültnek maradni a folyamatosan változó egészségügyi és iparági környezetben.

A digitalizáció fejlődésével és a mesterséges intelligencia robbanásszerű térhódításával párhuzamosan mára az adat vált az egyik legértékesebb vagyontárggyá. Ez a folyamat az egészségügyi szektorban is új lehetőségek tárházát nyitotta meg. Az adatkutatás és elemzés a hazai egészségügyben is egyre jelentősebb szerepet játszik. Az egészségügyi adatok elemzése nemcsak abban segíthet, hogy új szintre emeljük az egyes megbetegedésekkel kapcsolatos tudást, hanem a betegellátás minőségét is javíthatja. Jobb betegségkimenetelt, költséghatékonyságot, optimálisabb betegutakat eredményezhet úgy, hogy a mindennapos munkát támogató eszközt ad az ellátóhelyek, kutatók, egyetemek és orvosok kezébe a már meglévő betegadatok elemzésével és rendszerezésével.

HU-11557
Lezárás dátuma: 2025.11.14.

Az Európai Egészségadat-tér Infrastruktúra (European Health Data Space Infrastructure) bevezetése alapvetően formálja majd át mind az európai és ezzel a magyar e-egészségügyi piacot. A rendelet szerint 2030-ra minden uniós polgárszámára elektronikusan hozzáférést kell biztosítani a személyes egészségügyi adataihoz, melyek bármilyen elektronikus egészségügyi nyilvántartásban keletkeztek azért, hogy az állampolgár szabadon felhasználhassa, megoszthassa azokat az EU bármely intézményével akár betegellátás, akár például kutatás céljából. Az EHDSI nem egyszerűen egy új digitális összeurópai fejlesztés, hanem egy egységes európai keretrendszer is, amely a strukturált és biztonságos egészségügyi adatok cseréjét, felhasználását és kezelését teszi lehetővé a tagállamok bármilyen entitása számára úgy, hogy maga az egyén adja a felhatalmazást az adatainak célzott felhasználására.
Ez az infrastruktúra a páciensek, egészségügyi szolgáltatók, kutatóhelyek és iparági szereplők közötti határokon átívelő együttműködés új alapjait teremti meg azzal, hogy kinyitja és egységes szabványokra helyezi az EU adatpiacát, de emelletthatékony adatkezelési és adatvédelmi garanciákat biztosít. Az EHDSI létrehozása és bevezetése valódi paradigmaváltást jelent az európai és magyar e-egészségügyi piacon. Nemcsak az ellátás színvonala, biztonsága, az egészségügyben dolgozó szakemberek elégedettsége növekszik, hanem az intézmények, vállalatok, kutatói társulások, sőt a nemzetgazdaságok versenyképessége is jelentős pozitív változáson megy keresztül azzal, hogy a határon átívelő adatok új egészség szolgáltatásokat indukálnak, a meglévőket pedig katalizálják az EU piacra való kilépésre. A biztonságos, interoperábilis és piacépítő adatmegosztás minden érintett számára hosszú távú előnyöket, új bevétel lehetőségeket, tudományos és piaci sikereket hoz. A Vállalkozók Országos Szövetsége Egészségügyi tagozata az elmúlt évek kitartó építkezésének köszönhetően ma már a hazai magánegészségügyi szektor legjelentősebb szakmai szervezete és képviselője. Az elkövetkező években az egészségügy alapjaiban fog megváltozni. Az EHDSI és az AI fejlődése egy alapjaiban változó piaci környezetet fog keretezni. Az egészségügyi tagozat innovációs szekciója képzési programot indít 2026-ban, hogy segítse felkészíteni a hazai szakembereket az új technológiák okozta radikális egészségipari változásokra, versenyképes tudást nyújtani, ami segít eligazodni a nemzetközi health/medtech innovációs világban, és felkészíti a hazai szereplőket a szektor jövőbeni kihívásaira. Ennek a programnak a részleteit szeretnék megosztani a hallgatósággal.

Az egészségügyi informatikai rendszerekben évtizedek óta gyűlő adatvagyon másodlagos, tehát kutatási, elemzési célú felhasználása egyre növekvő igény. Ebben nehézséget jelent az adatok heterogenitása, a nem kutatási célú adatgyűjtésből fakadó sajátosságok, a nyelvi korlátok és a standardizáció hiánya.  A Semmelweis Egyetem Klinikai adattárházának létrehozása során ezekre a problémákra is keressük a megoldást az OMOP standardek követésével vagy éppen a nagy nyelvi modellek (LLM-ek) használatával a szabad szöveges dokumentációk feldolgozása során.  Az elmúlt évek során ezen eszközökkel egy gyakorlatban is aktívan használt, hazai és nemzetközi együttműködésekben is helytálló rendszer jött létre.  Az előadás során ezeknek az eszközökkel és módszertanokkal kapcsolatos tapasztalatinkat mutatjuk be.

Az egészségügy digitális forradalma a kardiológia területén is jelentős fejlődést hozott. Az előadás bemutatja a Semmelweis Egyetem Városmajori Szív- és Érgyógyászati Klinika legújabb digitális kardiológiai fejlesztéseit, valamint betekintést nyújt abba, hogyan alakítják a korszerű adatvezérelt megoldások, a mesterséges intelligencia és a távmonitorozás és a kardiológiai betegellátás jövőjét.

Az egészségügyi adatok, mint új stratégiai erőforrás

Hogyan válik az adat a gyógyszeriparban „digitális nyersanyaggá”? Adatok szerepe a kutatás-fejlesztéstől a piaci döntésekig. Stratégiai gondolkodás adatvezérelt környezetben.

Adatból tudás, tudásból döntés

Hogyan lehet a heterogén, fragmentált egészségügyi adatokból valóban döntéstámogató információ? Prediktív analitika, AI és real-world evidence szerepe. Klinikai vizsgálatok gyorsítása adatalapú megközelítésekkel.

Adatmegosztás és együttműködés több szinten

Egészségügyi intézmények, gyógyszergyártók, biztosítók, startupok együttműködése. Adatinteroperabilitás, szabványosítás és közös platformok. Példák: sikeres európai és hazai együttműködési modellek.

Adatbiztonság, etika és bizalom

A betegek adatainak védelme a digitális egészségügyben. Etikai dilemmák: ki férhet hozzá, milyen célra? A bizalom építése: hogyan lesz a páciens aktív partner az adatmegosztásban?

Valós sikertörténetek és tanulságok

Case study-k a gyógyszeriparból, ahol az adatok érdemben befolyásolták a döntéseket. Adatvezérelt diagnosztika, terápiaválasztás és egészségpolitikai döntések. Milyen tényezők különböztetik meg a sikeres és a sikertelen adatprojektek kimenetelét?

A jövő útja: adatvezérelt egészségipar

Személyre szabott orvoslás és preventív egészségügy. Az EU és Magyarország adatpolitikájának hatása az iparágra. Milyen új üzleti modellek születnek az adatok köré építve?

Deszk Anikó (Sanofi): Gyógyszeripari szemszögből látható változások az adathasználatban

Minden adatalapú fejlesztés központjában valójában nem az adatok, hanem a betegek állnak – célunk a tudományos innovációk révén az életminőség javítása, összhangban a Sanofi "chase the miracles of science" küldetésével.

A Sanofi úttörő szerepet vállal az AI-alapú gyógyszerfejlesztésben és a valós életbeli adatok innovatív hasznosításában, amely három kulcsterületen hoz áttörést: a Sunrise kezdeményezés keretében a kutatás-fejlesztésben akár 70%-kal csökkentve bizonyos fejlesztési fázisok időtartamát, a betegközpontú ellátást szem előtt tartva  több mint 300 millió beteg anonimizált adatainak elemzésével optimalizálva a klinikai vizsgálatokat, a terápiás döntéseket, valamint a promócióban, ahol a hagyományos, tömegkommunikációs  megközelítést egyre inkább felváltja a személyre szabott szakmai támogatás.

A magyar egészségügyi rendszer digitalizációja és erős IT szektora kiváló lehetőséget teremt ezen globális kezdeményezések helyi adaptációjára, különösen a betegútvonal-optimalizálás és a terápia hűség és a klinikai vizsgálatok optimalizálása terén.

Tóth Attila (Intersystems)

Az AI kezdeményezések 95%-a elbukik” – olvashatjuk lépten-nyomon. „A vállalkozások 96%-a építette már be valamilyen szinten az AI-t a mindennapi folyamataiba és 70%-a ért el jelentős sikereket ezen a területen” – hallhatjuk máshol. Mi magyarázza ezt az ellentmondást? Egyáltalán ellentmondóak-e ezek a kijelentések? Az InterSystems technológián alapuló kórházi rendszerek, intézmények közötti-, regionális- és országos egészségügyi adatcsere platformok több mint egy milliárd ember egészségügyi adatait kezelik. Az AI bevonása a munkafolyamatokba Dél-Amerikától a Távol-Keletig téma. A konkrét betegellátástól a kutatáson át az ágazati irányításig - talán az egyik legfontosabb, de mindenképp a legnépszerűbb téma.

Meggyőződésünk, hogy ebben a közös tanulási folyamatban nem érdemes jó és rossz tapasztalatokról beszélni, csak tapasztalatokról, amelyek- legyenek bár pozitívak vagy negatívak- előre visznek egy olyan jövőbe, ahol valóban képesek leszünk a javunkra fordítani az AI adta lehetőségeket.

Az elmúlt néhány év, ügyfeleinkkel közös tapasztalataiból merítve már most sokat tanultunk és számos tanulságot szűrtünk le arról, hogy merre vezethet ez az út. Mik azok a feltételek, amik ösztönzik és melyek gátolhatják egy-egy projekt sikerét.

Miklós Dezső, Phd (HUN-REN)

Az egészségügyben gyűlő adatok nagyon sokrétűek és a világban hatalmas mennyiség halmozódott fel belőlük. Ezek felhasználását egyrészt szenzitív voltuk, másrészt az ebből fakadó töredezettségüg gátolja. Mégis, sok helyen már évtizedek óta szisztematikusnan építenek ilyen adatbázisokat (pl. UKBiobank https://www.ukbiobank.ac.uk/) melyeket akár kutatási célokra akár piaci alapon lehet igénybe venni. Magyarországon konkrét betegségtípusok esetében az országos gyógyászati intézetek regiszterei használhatók leginkább egyes betegségek adatainak big data, különösen mesterséges intelligencia alapú elemzésére, új típusú összefüggések felfedezésére vagy új tipusú, gépi intelligenciával támogatott orvosi diagnosztika kialakítására. Ezen felül azonban a magyar egészségügy rendkívül gazdag, egységes adatvagyonnal is rendelkezik.
A NEAK több mint másfél évtizedre visszamenőleg gyűjti az ellátási eseményeket, a járó- és fekvőbeteg jelentésektől a vénykiváltásig. Az EESZT 2017 óta rögzíti az egészségügyi dokumentumokat: leleteket, zárójelentéseket, ambuláns lapokat. Együtt ezek teljes képet tudnának adni a magyar betegek egészségügyi életútjáról, a valóság azonban ennél jóval töredezettebb.
A NEAK-nál rendelkezésre álló strukturált adatok finanszírozási logikát követnek, ezért sok fontos klinikai részlet hiányzik belőlük. Az EESZT-ben rögzített dokumentumok pedig nem léteznek strukturált formában, csupán szöveges dokumentumként orvosi-latin kifejezésekkel, amelyek így önmagukban nem elemezhetők: először strukturált adatokat kell kinyerni belőlük ahhoz, hogy a betegéletút követésére és elemzésére alkalmasak legyenek. Ez a kettősség az oka annak, hogy sem az egyéni ellátásban, sem a rendszerirányításban nem áll össze egy magas minőségű betegéletút.
A mesterséges intelligencia rendszerek fejlődésével ma már elérhetővé váltak azok az eszközök, amelyekkel a korábban széttöredezett és elemezhetetlen egészségügyi dokumentumok strukturálhatóvá, összekapcsolhatóvá és hasznosíthatóvá válnak. Így válik a korábban elemzésre alkalmatlan dokumentumtömeg valódi, elemezhető életút-adatbázissá.
Ezzel a betegadatok betegéletúttá szervezhetők, és ezekből az adatokból tudás, utána döntés születhet(ne) az egyéni betegellátás, a klinikai döntéstámogatás, az igazgatási folyamatok és a népegészségügy szintjén egyaránt.

Angelini Pharma is the pharmaceutical division of Angelini Industries. The Group started almost 100 years ago as a small pharmaceutical laboratory, and over the years has grown into a leading international group in healthcare, present in Pharmaceuticals and Mass-Market. Angelini Pharma is a leader in healthcare, with particular strength and expertise in the field of Brain Health, including Mental Health and Epilepsy. The company operates across Specialty and Primary Care areas and is also a leading player in the Consumer Health segment, with highly successful OTC brands worldwide.

Angelini Pharma products are marketed in about 70 countries. The company operates directly in 20 countries employing almost 3.000 people, and commercializes its products in more than 70 countries through strategic alliances with leading international pharmaceutical groups.

A telemedicina az innováció egyik kulcsfontosságú területe az egészségügyben, amely alapvető szerepet játszik az egészségügyi ellátás modernizációjában. A telemedicina felértékelődését az egészségügyi ellátórendszer átalakítása, a digitalizáció elterjedése, és a megnövekedett egészségügyi szükségletek váltották ki. A területi egészség-egyenlőtlenségek, illetve a születéskor várható élettartamban mutatkozó különbségek csökkentéséhez a telemedicina innovatív ellátási modellje pozitív előrelépést indukál, mellyel segíti ellátórendszer hatékony működését.

A telemedicinális ellátásnak jelentős előnyei az egészség-nyereség növekedése, az egészségügyi személyzet munkájának hatékonyabb kihasználása, a betegmozgás, betegszállítás költségeinek visszaszorítása, a szakrendelők leterheltségének csökkentése, a kórházban eltöltött napok száma rövidül, az újrafelvétel kisebb arányban jelenik meg. Ez az újfajta megközelítés hozzájárul az ellátás minőségének javításához, különösen a hátrányos helyzetű, vagy földrajzilag elszigetelt területeken élők számára, növelve az ellátáshoz való hozzáférést. Az infokommunikációs technológiák (IKT) alkalmazása gyorsabb és hatékonyabb ellátást biztosít és rövidítheti a betegek szakorvosi konzultációhoz, szakvéleményhez jutását. A sikeres bevezetéshez elengedhetetlen a megfelelő technológiai infrastruktúra, valamint a szakemberek képzése és a jogi szabályozás biztosítása.

Az egészségügyi rendszerek fenntartható fejlesztése és a globális kihívások kezelése szoros együttműködést kíván a gyógyszeripar, kormányzat, civil szféra és nemzetközi szervezetek között. Ebben kulcsszerepük van a digitális, adatvezérelt döntéstámogató rendszereknek, amelyek segítik a klinikai döntéshozatalt, a személyre szabott terápiákat és az ellátás minőségének javítását. Az ilyen többoldalú, intézményesített együttműködések hozzájárulhatnak a kollektív tudás és erőforrások mozgósításához, az ellátás hozzáférhetőségének bővítéséhez és a globális egészségbiztonság megerősítéséhez.

From Drug Development to Digital Health: Building Integrated Ecosystems How pharma companies can move beyond traditional R&D and embrace digital health as part of their therapeutic offering. Partnerships with digital health startups, health systems, and regulators.

Clinical Decision Support Systems (CDSS): Enabling Data-Driven Therapies The role of CDSS in guiding clinical decision-making, personalizing treatments, and improving patient outcomes. How pharma can contribute by integrating trial data, real-world evidence, and digital biomarkers into these systems.

Data Interoperability and Trust: Breaking Down Silos in Healthcare Creating frameworks for data sharing between pharma, health systems, and public health institutions. Addressing challenges of privacy, cybersecurity, and patient trust.

Scaling Access in Underserved Regions: Pharma’s Role in Global Health Equity How digital platforms and decision support tools can make treatments more accessible. Models for cross-sector collaboration to strengthen healthcare resilience in vulnerable regions.

Value-Based Care and Digital Therapeutics: New Business Models for Pharma Integrating digital health solutions into reimbursement and value-based frameworks. Pharma’s role in shaping sustainable financial models for digital-enabled therapies.

Regulatory and Policy Innovation: Enabling Safe but Rapid Adoption How regulators, pharma, and international organizations can co-create adaptive frameworks. Lessons learned from COVID-19 in fast-tracking digital health adoption.

Strengthening Global Health Security through Multilateral Collaboration Joint efforts between pharma, WHO, NGOs, and governments to prepare for future health crises. The role of digital surveillance, early warning systems, and shared therapeutic data.

Human-Centered Innovation: Designing Digital Health for Clinicians and Patients Ensuring usability and clinical relevance of decision support tools. Co-creation approaches with patients, physicians, and pharma stakeholders.

Sean. R. Smith (MSD)

Enhancing Partnerships Through Digital Activities to Support Improvement of Health Outcomes

Nationwide epidemiological studies using real-world evidence (RWE) provide an accurate picture of disease prevalence, treatment outcomes and the evolution of population health. Applications include the design of health programmes, development of targeted screening and prevention initiatives, strategic resource allocation within the healthcare system and patient-pathway optimisation to achieve better therapeutic outcomes. For example, MSD was the first to develop comprehensive survival quality indicators for some of the most common cancer types, broken down by sex, age group, and year of diagnosis. By producing important data, the quality of Hungary’s oncology care became internationally comparable for the first time. These achievements couldn’t have happened without valuable partnerships with the largest medical associations, hospitals and university research groups.

In addition, by partnering with Semmelweis University, the largest medical university in the region, companies are partnering to identify and develop programmes with a shared goal to improve patient outcomes. To name a few, these include a novel data analysis project based on university databases the improvement of clinical trials implementation, and patient pathway programming. As patient journeys are becoming more complex, with increasing workloads on hospitals, an ageing population and a rising number of newly diagnosed cancer cases, diagnostic and therapeutic options are evolving. However, monitoring performance and implementing best practices are challenging, leading to delays, fragmented patient journeys and wasted time. MSD has over 8 years of experience in patient journey optimization, working with over 50 European hospitals and has proven to reduce time from diagnosis to treatment and waiting times. The Pathway Optimalization Programme is a non-promotional collaboration that provides expertise and support to hospital-based healthcare professionals to run patient journeys more effectively. The programme uses a structured approach that includes setting common goals, identifying bottlenecks, collecting and analyzing data, and developing and implementing action plans. MSD acts as a facilitator to the hospital teams, supporting the dynamics and practical framework of the project, while leaving the decisions and solutions in the hands of the hospitals. Currently, there are more than 4 Hungarian hospitals involved in the programme, including some of the largest hospitals in the country.

MSD Pharma Hungary Kft. 1095 Budapest, Lechner Ödön fasor 10/B, +36-1-888-5300,
hungary_msd@msd.com, date of closing: 11/11/2025. HU-NON-01938

Sinkovits Balázs (AstraZeneca)

Developed societies are all struggling with the same problem: the aging population is placing an increasing burden on countries – both from disease burden, and consequently, from a financial perspective. The significant increase of patients' needs can be handled efficiently only with the co-operation of all players in the health ecosystem: health care providers, policy shapers, researchers, drug developers, payers etc. Public and private entities need to work together to be and remain competitive in the Hungarian and also in the European landscape.How? Digitalized and well organized healthcare benefitting from rapidly-advancing medicines and technologies is the only way to secure active workforce and low societal costs. We all need to work more with prevention, identify diseases as early as possible and treat them effectively to avoid huge labor and resource demanding hospital and social care costs. Although technology is often available, what makes the bigger challenge is to identify and reach patients as early as possible, and also, to finance the system.Hungary's unique data wealth, particularly the information available in the EESZT, offers enormous opportunities for primary and secondary research. Data-driven healthcare decision-making is gaining an increasingly important role, contributing, for example, to preventive medicine, more successful patient journey management, the prevention of public health problems and faster diagnosis.AstraZeneca, as a prominent domestic representative of national public health initiatives, participates in public-private partnerships and supports university research. To mention some great concrete examples, we are working with the Faculty of Public Health at Semmelweis University to process a wide range of healthcare data in the field of respiratory diseases (COPD,severe asthma) using artificial intelligence and data science tools, aiming to achieve more successful patient journey management and more effectively prevent and treat a disease that is a public health problem. Also, together with the University of Pécs, we are working to better identify the number of people with recently diagnosed and end-stage renal disease (ESRD) inHungary, which is now a public health problem to improve patient care.The next step is organizing these initiations in a more structured way, scaling them up with the collaboration of all stakeholders. We strongly believe that putting together the knowledge of all stakeholders can only lead to success.

HU-11523 Lezárás dátuma: 2025. 11. 13.

Évente 115 millió gyógyszerész-beteg találkozó történik hazánkban a gyógyszertárakban, ez a legnagyobb számú kontaktus a lakosság és egészségügyi szakemberek között. Ez nagy felelősséget jelent, ugyanakkor hatalmas lehetőség is a gyógyszerellátás szereplői számára. A gyógyszertárak szerepe már messze túlmutat a hagyományos gyógyszerkiadáson, azonban ez Magyarországon még igencsak gyerekcipőben jár. Európa-szerte láthatjuk, hogy a gyógyszertárak széles körű, hatékony és közvetlenül elérhető egészségügyi szolgáltatásokat nyújtanak a lakosság számára, legyen az szűrés, prevenció, gyógyszertári vakcináció, vagy akut, gyakori betegségek diagnosztizálása és kezelése.

Magyarországon is egyre nagyobb szükség van arra, hogy a gyógyszerészi kompetenciák bővítésével erősítsük a gyógyszerészek szerepét és szakmai lehetőségeit. Ez nem csak a betegek, hanem a gyógyszerellátás rendszerének és az államnak is az érdeke, mivel az új szolgáltatások bevezetésével mindenki csak nyerhet.

Az előadásban azt vizsgáljuk, hogy milyen lehetőségek vannak a gyógyszertári szolgáltatások bővítésére, valamint, hogy a digitalizáció milyen módon járulhat hozzá ezek sikeres működtetéséhez, a gyógyszerellátás és az egész egészségügyi rendszer fejlesztéséhez.

A kardiológia – mint a legnagyobb technológiai intenzitású klinikai szakterületek egyike – az elmúlt évtizedben jelentős digitális transzformáción ment keresztül. Az orvosi képalkotástól a távmonitorozáson át az AI-alapú diagnosztikai támogatásig számos technológia alakítja át a klinikai döntéshozatalt, a betegutakat és a preventív stratégiákat. A panelbeszélgetés célja, hogy multidiszciplináris nézőpontból (klinikai, technológiai, etikai és szabályozási szempontból) körbejárja a következő kulcskérdéseket:

• Hogyan változik a kardiológus szerepe a digitális eszközökkel támogatott döntéshozatalban?Automatizált EKG-elemzés, telemetriás adatok valós idejű feldolgozása és prediktív algoritmusok újradefiniálják a szakmai kompetenciák határait.

• Milyen technológiák (AI, viselhető szenzorok, távorvoslás) bizonyultak valóban klinikailag relevánsnak és adaptálhatónak a gyakorlatban? A panel külön figyelmet fordít a validáció, klinikai integráció és használhatóság kérdéseire.

• Milyen új kihívásokat teremt a digitális kardiológia a betegbizalom, adatbiztonság és orvos-beteg kapcsolat terén? A technológia nemcsak az adatok volumenét, hanem az orvosi felelősség és kommunikáció természetét is átalakítja.

• Hogyan alkalmazkodik az egészségügyi rendszer és a szabályozás ezekhez a változásokhoz? A finanszírozás, adatkezelés és orvostechnikai minősítés szabályozási kereteinek újragondolása elengedhetetlen a skálázható digitális megoldásokhoz.

A beszélgetés célja nem pusztán a technológiai lehetőségek bemutatása, hanem annak kritikus vizsgálata is, hogy miként lehet ezeket érdemben integrálni a betegellátásba, miközben megőrizzük a medicina humanisztikus alapelveit.

Ma már közhelyként beszélünk arról, hogy milyen gazdag a magyarországi egészségügyi adatvagyon. Az ellátásokhoz kapcsolódó adatbázisok nem csak az egészségügyi döntéshozók számára szolgáltat háttérinformációt az ellátórendszer teljesítményéről, de számos tudományos kutatást is lehetővé tett az elmúlt évtizedekben. Ezek a kutatások a lakosság egészségi állapotáról, illetve annak hosszútávú alakulásáról, aktuális trendjeiről is tájékoztatást adnak, továbbá betekintést engednek az egészséggel kapcsolatos magatartás hazai változásaiba is. Az elmúlt évek, évtizedek kutatásaira visszatekintve érdemes azonban átgondolni, hogy milyen bizonytalanságokkal, adathiányokkal szembesülünk és mely kérdések pontosabb vizsgálatával kecsegtet az egyre inkább digitalizálódó egészségügy.

Az MI forradalma az egészségügyi döntéshozásban – hogyan válhat biztonságosan partnerré a mesterséges intelligencia az orvoslásban?

A mesterséges intelligencia (MI) alapjaiban formálja át az egészségügyet: diagnózisokat gyorsít, prediktív modelleket tanít, adatokat elemez és javaslatokat tesz olyan döntésekben, amelyek korábban kizárólagos emberi kompetenciának biztosítottak. A technológia azonban nemcsak új lehetőségeket, hanem új felelősségeket is teremt – az orvosok, kutatók, ipari szereplők és döntéshozók számára egyaránt. A panel célja, hogy feltárja, miként támogathatja a mesterséges intelligencia a klinikai döntéshozatalt, az ellátásszervezést és az egészségpolitikai stratégiákat, így megőrzi az emberi tényezőt és a szakmai felelősség központi szerepét. A résztvevők valós példákon keresztül mutatják be az MI-alapú prediktív modellek gyakorlati hasznát, az algoritmusok átláthatóságával kapcsolatos dilemmákat, valamint az etikai és adatvédelmi kihívásokat. Külön hangsúlyt kap, hogy az ipari partnerek nélkül ez a fejlődés nem lehet biztonságos, sem fenntartható. Az egészségügyi innovációkat fejlesztő vállalatok nem csupán technológiai megoldásokat kínálnak, hanem kulcsszereplői annak az ökoszisztémának, amely biztosítja az MI felelősségét. Az ipar, a tudomány és az állami döntéshozatal együttműködése teremtheti meg azt a keretrendszert, beszél az MI valóban az egészségügy megbízható partnereként működhet. „A jövő egészségügye nem az ember helyett, hanem az emberrel együtt gondolkodó mesterséges intelligenciára épül” – ez a gondolat hatja át a beszélgetést, amely nemcsak technológiai, hanem társadalmi kérdéseket is felvet.

Az Egészségablak stratégiai szerepe az egészségügyi digitalizációban: Milyen vízió áll az applikáció mögött? Hogyan illeszkedik a magyar egészségügyi digitalizációs stratégiába? Nemzetközi példák: hol tartunk más országokhoz képest?

Felhasználói élmény és elérés: Lakossági elfogadás és digitális egyenlőtlenségek:Az app használói körének elemzése: kik használják, és kik nem? Idősek, hátrányos helyzetűek bevonása a digitális egészségügybe. Felhasználói visszajelzések és a fejlesztési fókuszok

Biztonság, adatvédelem és adatkezelés az állami egészségügyi rendszerekben: Milyen garanciákat nyújt az Egészségablak az egészségügyi adatok védelmére? Milyen tanulságok születtek az EU-s adatvédelmi compliance kapcsán? Felhasználói kontroll és transzparencia az egészségügyi adatkezelésben

Integráció más egészségügyi rendszerekkel és szolgáltatásokkal: Hogyan kapcsolódik az applikáció az eESZT-hez, kórházi rendszerekhez, gyógyszertárakhoz? Lehet-e platform az Egészségablakból, amely harmadik felek (pl. telemedicina, biztosítók) szolgáltatásait is integrálja? Interoperabilitás és jövőbeli fejlesztési tervek

Az app egészségügyi hatása: hozzáférés, hatékonyság, betegút rövidülése: Van mérhető hatása az időpontfoglalás/receptrenovációs folyamatok gyorsítására? Hogyan változtatta meg a betegutakat és a háziorvosi/ápolói terhelést? Milyen új szolgáltatásokkal lehet tovább enyhíteni a rendszer leterheltségét?

Jövőkép: AI, döntéstámogatás, prevenció és személyre szabott egészségügy: Lesz-e szerepe az AI-nak a jövőben? (pl. prediktív analitika, tünetellenőrző modul) Hogyan támogathatná az applikáció a prevenciót (pl. szűrésekre emlékeztetés, karkötős integrációk)? A jövő DIGI-NEAK rendszere: hogyan épülhet be az app az egészségügyi menedzsmentbe?

Mit tanulhatnak a startupok az Egészségablak kapcsán? Az állami platformok szerepe: kockázat vs. lehetőség a hazai e-health startupok számára. API-hozzáférés és partnerség lehetőségei. Lakossági digitális egészségügyi attitűdök mint piacbevezetési adatforrás

A mesterséges intelligencia ma már nemcsak elemzi, hanem emberi hangon és arccal képes közvetíteni az információt. A digital human technológia új dimenziót nyit a betegkommunikációban – empatikus, természetes és folyamatos kapcsolatot teremt páciensek és szolgáltatók között. Az előadás bemutatja, hogyan válhat az AI a bizalom és az emberi figyelem kiterjesztésévé az egészségügy digitális világában.

2025-ben immár második alkalommal kérdeztük a magyar orvosokat a Mesterséges Intelligencia jelenéről, jövőjéről, szabályozásáról az orvoslás területén. Egyáltalán találkoznak-e vele, alkalmazzák-e ezt a technológiát a mindennapjaikban, akár a munkájuk során, akár a magánéletben? Milyen lehetőségeket, veszélyeket látnak, hogyan képzik magukat és milyen segítségre lenne szükségük ezen a téren. Ezekre a kérdésekre adott válaszokat és a trendeket mutatja be a Szinapszis kutatása, melynek eredményeivel elsőként a DHS résztvevői ismerkedhetnek meg

A menopauza a nők életének egyik legnagyobb fordulópontja, mégis ez az a téma, amelyről keveset tudunk és keveset beszélünk. A menopauza egyik leginkább elhallgatott aspektusa a szexualitás, pedig a nők többségét érinti. A saját, 700 fős kutatásom is azt mutatja, hogy 40 év felett minden második nő tapasztal valamilyen szexuális diszfunkciót, mégsem tudják sokan, hogy ezek gyakran a hormonális változásokhoz is kapcsolódnak.

A kutatásból az is kiderült, hogy az ellátórendszerben is hiányzik a szexualitásról való nyílt kommunikáció kultúrája: kevés az idő, kevés a képzés és kevés ismert megoldás áll rendelkezésre. A kulturális tabuk és a tévhitek miatt a nők sokszor későn, vagy egyáltalán nem jutnak segítséghez.

Az előadás célja, hogy megmutassa, hogyan látják a magyar nők 2025-ben a saját szexualitásukat a menopauza körül, milyen nehézségeket élnek át, és milyen támogatásra lenne szükségük. A szexuális jóllét az egészséges öregedés alapvető része, ideje, hogy nagyobb figyelmet kapjon mind a klinikai gyakorlatban, mind a közbeszédben.

Az egészségügyi innováció robbanásszerű fejlődése – különösen a digitális egészségügy, orvostechnikai eszközök és biotechnológia területén – új lehetőségeket és kihívásokat hoz a kockázatitőke-befektetők számára. A panelbeszélgetés célja feltárni, hogyan és mi alapján döntenek a befektetők korai fázisú egészségügyi startupok finanszírozása mellett, milyen kockázatokat mérlegelnek, és miként látják a megtérülési potenciált e komplex, szabályozott és hosszú ciklusú szektorban.

Az előadás során a következő témák kerülnek fókuszba:

• A befektetői döntéshozatal logikája az egészségügyi innovációk esetében – hogyan különbözik más iparágaktól?

• Tudományos validáció és üzleti életképesség – mit vár el a befektető egy korai fázisú csapattól?

• Szabályozási és klinikai kihívások – ezek hogyan befolyásolják a deal struktúrákat és időhorizontokat?

• Piaci időzítés, reimbursement és go-to-market stratégia – a legnagyobb buktatók, amelyek miatt egy ígéretes startup nem von be tőkét.

• A befektetők és alapítók közötti kapcsolat – hogyan épül fel a bizalom és milyen szerepet játszik a szakmai háttér?

• Mit keresnek a befektetők ma a digitális egészségügyben? – AI, távorvoslás, adatplatformok, fogyasztói egészség?

Az előadás célja, hogy valós példákon keresztül mutassa be, mitől lesz egy egészségügyi startup „befektethető”, és hogyan lehet összehangolni a tudományos értékteremtést a tőkepiaci elvárásokkal.

Az előadás az egészségügyi szektorban megvalósuló kockázati tőkebefektetések és M&A tranzakciók fő jellegzetességeit mutatja be egy tranzakciós jogász szemén keresztül. Az előadás bemutatja az átvilágítási szakaszban azonosított tipikus kockázatokat, fő fókuszpontokat, valamint ezek kezelésének lehetséges módjait a tárgyalási szakaszban. Emellett a szektorra jellemző fő árazási megoldások is bemutatásra kerülnek, valamint milyen fő engedélyezési folyamatok jellemeznek egy-egy tranzakciót. Az előadás kitér a kockázati tőkealapok által végrehajtott tranzakciók fő sajátosságaira is.

Technológiai átalakulás: Mesterséges intelligencia a diagnosztikában és betegút-menedzsmentben. Robotika és automatizáció a sebészetben, ápolásban, logisztikában. Távoli monitorozás, telemedicina és edge computing szerepe. Digitális ikrek, prediktív modellezés és virtuális tesztelés.

Ellátás decentralizációja: A kórházak szerepének átalakulása: akut központból koordinációs és adatvezérelt centrum. Lakossági ellátás, otthonápolás, viselhető eszközök szerepének növekedése. Mik a határai a decentralizálható ellátásnak?

Adat és interoperabilitás: Egységesített elektronikus egészségügyi adatrendszerek. Adatvédelem, etika, és a beteg autonómiájának megőrzése. Hogyan válik az adat klinikai és vezetői döntéstámogatás alapjává?

Személyre szabott és preventív ellátás: Genomikai és biomarker alapú személyre szabott terápiák. AI-alapú prevenciós stratégiák beépítése a kórházi gyakorlatba. A betegút újradefiniálása: reaktívból proaktív modellé.

A mesterséges intelligencia hatalmas fejlődésen esett keresztül az elmúlt 5 évtizedben. Mára megkérdőjelezhetetlen az egészségügyi ellátásban betöltött szerepe, hiszen számos kutatás és irodalom is jelzi, hogy a mesterséges intelligencia az egészségügyi adatok elemzésén túl, az adminisztratív feladatok csökkentésén át a gyógyszeripari innovációt is jelentős mértékbe támogatja. Használata az egészségügyben nagymértékben javíthatja az ellátások minőségét, optimalizálhatja az orvoskapacitás igényt – mivel döntéstámogatásként szolgál az orvosok számára -, elérhetővé teszi az egyes kezeléseket, továbbá a prevencióban és betegégek korai felismerésben betöltött szerepe által összességében csökkenti az egészségügyi ellátásra társadalmi-gazdasági szinten fordított kiadásokat, növeli a gyógyítás hatékonyságát, csökkenti a betegségben töltött időt. A mesterséges intelligencia 1950-es évek óta van jelen, de az egészségügyben 1970-es évekből vannak kutatások és 1978-ban volt az első tudományos közlemény az egészségügyi ágazatban. Előadásomban kitekintek a nemzetközi tapasztalatokra, és a fejlődés legnagyobb mérföldköveire, illetve a hazai tapasztalatokra, valamint az előttünk ellátó feladatokra, kihívásokra. A jövő egyik kulcskérdése, hogyan tudjuk összehangolni a gyors innovációt a betegbiztonsággal és a szabályozási környezet kiszámíthatóságával.

A magyar egészségügyi startupok bukási aránya kiemelkedően magas, ami főként a szigorú szabályozásnak, a hosszú fejlesztési ciklusoknak és a jelentős tőkeigénynek köszönhető. A 2025 tavaszán végzett kutatás célja volt feltárni, hogy a bukások inkább belső tényezőkből – például csapat- vagy üzleti modell hibákból – vagy külső környezeti korlátokból erednek? A vizsgált 18 egészségügyi startup több mint fele megszűnt, míg a többi „zombi” állapotba került, vagyis működik, de nem termel profitot. A leggyakoribb bukási okok a tőkehiány, a gyenge product–market fit, a tapasztalatlan csapat és a szabályozási folyamatok alulbecslése voltak. A kvalitatív interjúk rámutattak, hogy a technológiai fókusz gyakran elnyomta a korai piaci validációt és az üzleti modell építését. A csapatok többségéből hiányoztak a szabályozási, üzletfejlesztési és klinikai kompetenciák, ami törékennyé tette a működésüket. A Cantamessa-SHELL modell keretrendszer jól megmutatta, hogy a különböző tényezők egymásra rakódva felerősítik a problémákat, például a pénzhiány lassítja a fejlesztést, ami piacvesztéshez vezet. A két vizsgált hipotézis – a szabályozás kritikus szerepe és a finanszírozási hiány – teljes mértékben igazolódott. A kudarcok megelőzhetők lennének korai piacvalidációval, interdiszciplináris csapatépítéssel és időben végzett szabályozási konzultációval. Összességében a startupbukás nem véletlenszerű, hanem előre jelezhető mintázatok eredménye, amelyek proaktív tervezéssel jelentősen csökkenthetők.

Az XMED egy digitális egészségügyi piactér, amely összeköti a felhasználókat a számukra releváns egészségügyi szolgáltatókkal, szakemberekkel és kiegészítő megoldásokkal. A platform nem egészségügyi szolgáltatóként működik, hanem semleges digitális térként biztosítja a személyre szabott betegút-menedzsmentet a prevenciótól a diagnosztikán át a terápiáig. Az orvosszakmailag megalapozott döntéstámogatást személyes egészségügyi koordinátor orvos vezeti, aki segíti a felhasználót eligazodni a rendszerben. A rendszer lehetőséget biztosít nemcsak egészségügyi szolgáltatóknak, hanem minden olyan termék- és szolgáltatásértékesítőnek, aki hiteles módon kapcsolódik az egészségtudatos közönséghez. Az XMED célja, hogy strukturált, jól szervezett kapcsolatot teremtsen páciens, orvos, szolgáltató és piaci szereplők között. A platform moduláris felépítésű, hosszú távon képes integrálni biztosítókat, egészségpénztárakat és prevenciós rendszereket. Az előadás bemutatja az XMED működési koncepcióját, az eddig elért mérföldköveket, valamint a közeljövő stratégiai irányait.

A HealSkill egy adatvezérelt egészségfejlesztő platform, amely összekapcsolja a felhasználókat a tudományos adatokkal, hogy személyre szabott és megalapozott egészségügyi döntéseket hozhassanak. A rendszer több mint 300 betegség kockázatát elemzi 50-nél is több rizikófaktor alapján, integrálva a felhasználók életmód-, környezeti és orvosi adatait. A mesterséges intelligenciával támogatott algoritmus rövid-, közép- és hosszú távú kockázati előrejelzéseket készít, majd ezekhez egyéni útmutatókat és preventív javaslatokat társít.

A HealSkill B2C formában freemium modellben elérhető egészségkockázat-becslő alkalmazásként működik, míg B2B megoldásként API-hozzáférést és white-label technológiát kínál magánellátóknak, biztosítóknak, gyógyszercégeknek és vállalati egészségprogramoknak. A platform egyedülálló előnye, hogy a felhasználói és tudományos adatokat dinamikusan ötvözi, ezáltal pontosabb és személyre szabottabb előrejelzéseket biztosít, mint a hagyományos egészség- vagy fitneszalkalmazások.

A HealSkill célja stratégiai partnerségek kialakítása a magán-egészségügy, az egészségbiztosítás, a gyógyszeripar és a vállalati egészségfejlesztés területén.„Less risk. More life.”

SurgeON egy innovatív, digitális egészségügyi platform, amely a pre- és post-operációs, műtéti folyamatok hatékonyságának növelésére és a betegút optimalizálására összpontosít a páciens közvetlen támogatásával. A megoldás célja, hogy adatvezérelt döntéstámogatással és intelligens munkafolyamat-tervezéssel segítse a sebészeti csapatokat és egészségügyi intézményeket. A platform a preoperatív tervezéstől a posztoperatív követésig támogatja a teljes betegutat, javítva ezzel a kimeneteleket és csökkentve a felesleges erőforrásfelhasználást. A SurgeON AI-alapú moduljai képesek mintázatokat felismerni az ellátásin adatokban, ezzel segítve a gyorsabb, biztonságosabb és költséghatékonyabb döntéshozatalt.
A rendszer célja nemcsak a sebészeti precíz ellátás támogatása, hanem az egészségügyi intézmények működési hatékonyságának növelése is. A SurgeON a klinikai szakértelmet és a technológiai innovációt egyesíti egy olyan platformon, amely skálázható, testreszabható és különböző egészségügyi rendszerekben is alkalmazható. A megoldás különös hangsúlyt fektet az átláthatóságra, az adatbiztonságra és a szabályozási megfelelésre. Használata hozzájárul a várólisták csökkentéséhez, a műtéti idők optimalizálásához és a humánerőforrás hatékonyabb kihasználásához.
A SurgeON víziója egy olyan jövő megteremtése, ahol a technológia nemcsak kiszolgálja, hanem aktívan formálja az egészségügyi ellátás minőségét és fenntarthatóságát. A platform hosszú távú célja, hogy globálisan is hozzájáruljon egy gyorsabb, biztonságosabb és gazdaságilag is fenntarthatóbb, betegbarát egészségügyi rendszer kialakításához.

A Lan Helsing egy korai fázisú, mesterséges intelligenciával támogatott platform, amely az idősgondozás digitalizálását célozza. Az idősgondozási szektorban ma súlyos kihívást jelent a munkaerőhiány, a papíralapú adminisztráció és a széttagolt információáramlás. A gondozók túlterheltek, az ellátás minősége pedig gyakran a kommunikációs és adathiány miatt romlik. A Lan Helsing erre a problémára kínál átfogó digitális megoldást: egy AI-alapú platformot, amely egységesíti a gondozási folyamatokat és valós idejű adatokat biztosít az ellátásról. A rendszer összeköti a gondozókat és lakókat – többnyelvű kommunikációt és automatikus dokumentálást biztosítva.
A technológiai alapot mesterséges intelligenciával támogatott modulok adják: szenzoradatok elemzése, eseményjelzés, AI-fordító, dokumentáló és döntéstámogató funkciók. A fejlesztés jelenleg TRL2 szinten van: a koncepció és az adatmodell kidolgozása, valamint a digitális folyamatok validálása zajlik. A Lan Helsing összeköti az idősgondozást az egészségügyi ellátással: a digitális adminisztráció és az egységes adatáramlás révén a gondozási események, problémák és változások gyorsabban jutnak el az egészségügyi szereplőkhöz, ami vészhelyzetben akár életmentő is lehet. Emellett a szenzorok által támogatott esés- és életjel-monitorozás korai jelzéseket ad, csökkenti a sürgősségi beavatkozások számát, és jelentősen tehermentesíti az egészségügyi rendszert.
Elsődleges célpiacunk a hazai idősgondozási intézmények, ahol a hatékonyságnövelést és az adatbiztonság javítását tűztük ki célúl. Az értékesítési stratégiánk pilot-együttműködésekre, referenciahelyekre és munkaerő közvetítő cégekkel való együttműködésre épül. Küldetésünk, hogy a technológia segítségével csökkentsük az adminisztrációs terheket, növeljük az idősgondozás biztonságát, átláthatóságát és hatékonyságát.

A demencia -különösen az Alzheimer-kór- korai szakaszaiban a tünetek gyakran észrevétlenek maradnak. Az első jelek – például a memóriakiesés, a mindennapi rutinfeladatok elfelejtése – sokszor csak minimálisan befolyásolják az érintettek életét. A PreDEM (Prevention DEmentia Measuring System) Platform innovációja ezen változtat, mert egy felügyelt, AI alapú rendszeren keresztül képes időben kiszűrni a demencia korai jeleit. A Digital Health Platform játékos, kognitív tesztek és időszakos vizsgálatok révén méri fel az egyének kognitív állapotát. A Platform ezen kívül egyedi digitális viselkedési lenyomatot hoz létre, amely lehetővé teszi az állapot alakulásának hosszú távú követését. Az így gyűjtött adatok megalapozott, személyre szabott diagnosztikai vagy terápiás beavatkozások alapjául szolgálnak.

Az általunk biztosított PreDEM Platformmal, a hibrid (online, virtuális és személyes) kivizsgálást támogató megoldással a szakrendelés és konzultáció terápiás hatékonyságát, valamint annak személyre szabottságát mozdítjuk elő. A Platform nem csupán egy technológiai innováció, hanem egy olyan eszköz, amely mélyrehatóan befolyásolhatja a társadalmat. A legnagyobb innovációs eredményünk, hogy nincs sem a hazai sem a nemzetközi piacon olyan AI/ML algoritmust használó kognitív elváltozást figyelő Digitális Egészségügyi Platform, mely 15 dimenziós paramétertér pontjai alapján előelemezne és biztosítana vélelmezhető ÉRINTETT vagy NEM ÉRINTETT predikciót a páciens számára már 95%-os pontossággal.

A Plaform már 4 nyelven elérhető, és a legnagyobb eredménye az a több mint 9000 felhasználó és az általuk elvégzett több mint 260.000 db elvégzett játékok és tesztek. A PreDEM Platform a 2023. évben az EGÉSZSÉGÉRTÉS Díj Társadalmi GYŐZTESE lett, melyet az Innovatív Gyógyszergyártók Egyesülete hirdetett meg, valamint a 33. Innovációs Nagydíj pályázaton elismerésben részesült.