Piața forței de muncă din domeniul sănătății are nevoie competențe de Inteligența Artificială

Noul raport al EIT Health și McKinsey rezonează cu Agenda pentru competențe în Europa, prezentată la 1 iulie 2020 de Comisia Europeană. Conform Agendei, în prezent, cel puțin 85% dintre locurile de muncă necesită un anumit grad de competență digitală, în timp ce numai 56% dintre adulți aveau un minim de abilități digitale de bază în 2019. Între 2005 și 2016, 40% din noile locuri de muncă au provenit din sectoare cu utilizare intensivă a mediului digital.

Potrivit raportului, abilitățile digitale de bază, știința biomedicală și a datelor, analiza datelor și fundamentele genomicii vor fi elemente esențiale, dacă tehnologiile de AI și machine learning vor fi introduse în serviciile de sănătate.

Ce profesioniști din domeniul medical au cel mai mult nevoie de competențe AI?

În prezent, în domeniul medical, inteligența artificială este utilizată cu precădere în procesul de diagnosticare. Cu toate acestea, în următorii 5-10 ani, profesioniștii din domeniul sănătății se așteaptă ca luarea deciziilor clinice să fie în topul listei aplicabilităților AI, potrivit studiului EIT Health și McKinsey, care a inclus un sondaj realizat pe 175 de persoane din prima linie a serviciilor medicale și 62 de interviuri cu factori de decizie din domeniu. Autorii raportului subliniază faptul că nu trebuie doar să atragem, să formăm și să păstrăm mai mulți profesioniști din domeniul sănătății, ci să ne asigurăm că timpul lor este utilizat eficient acolo unde aduce cea mai mare valoare adăugată, în îngrijirea pacienților.

Un algoritm de inteligență artificială vrea să-ți traducă ce spun porcii

Sprijinirea adoptării la scară largă a tehnologiilor AI poate ajuta la reducerea deficitului de resurse atât în prezent, cât și în viitor. Bazându-se pe automatizare, inteligența artificială poate revoluționa domeniul sănătății: poate contribui la îmbunătățirea vieții de zi cu zi a practicienilor, permițându-le să își reorienteze focusul asupra pacienților, alocând mai puțin timp sarcinilor administrative. De exemplu, adoptarea soluțiilor AI potrivite poate elibera chiar peste 20% din programul radiologilor, ceea ce le poate permite să se concentreze mai mult pe interpretarea radiografiilor, pe modul de lucru cu pacienții și echipele clinice, și pe a personaliza și îmbunătăți serviciile de asistență medicală oferite.

Inteligența artificială poate îmbunătăți viteza de diagnosticare și, în multe cazuri, acuratețea diagnosticelor. În 2015, algoritmii au depășit oamenii în ceea ce privește recunoașterea vizuală în cadrul Competiției ImageNet Challenge Large Scale Visual Recognition, reducând rata de eroare de la 28% în 2010, la 2,2% în 2017, față de o rată tipică de eroare umană de aprox. 5%.[1]

Tot mai multe soluții bazate pe AI provin din zonele emergente ale Europei. Start-up-ul românesc XVision, finalist al programului de accelerare Health Venture Lab 2018 al EIT Health, a dezvoltat o soluție software care folosește algoritmi de inteligenţă artificială pentru a ajuta radiologii în sarcinile lor de zi cu zi. Chifor Research lucreaza la îmbunătățirea unui prototip de scanner parodontal 3D ultrasonografic, utilizând rețele neuronale în procesarea imaginilor ultrasonografice în scopul automatizarii fluxului de prelucrare a datelor achiziționate. Un alt proiect românesc, sistemul pentru ecografii transtoracice dezvoltat de Universitatea Tehnică din Cluj-Napoca, participant în cadrul programului EIT Health RIS Innovation Call 2020, folosește algoritmi de inteligență artificială pentru diagnosticare, monitorizare și analiză a ecografiei transtoracice pentru bolile pulmonare difuze.

Brainscan, un start-up din Polonia folosește inteligența artificială pentru a îmbunătăți eficiența interpretărilor tomografiilor cerebrale, prin integrarea instrumentelor pentru clasificarea, localizarea și compararea modificărilor patologiei cerebrale în fluxul de lucru radiologic. Un alt exemplu de succes este start-up-ul Italian PatchAI, prima platformă cognitivă pentru colectarea și analiza predictivă a datelor raportate de pacient în studiile clinice, integrând un asistent virtual bazat pe AI care imită conversațiile umane, pentru a motiva pacienții și pentru a spori complianța la protocolul de studiu. În Ungaria, InSimu a dezvoltat o soluție care permite medicilor și studenților la medicină să facă practică pe pacienți virtuali, punând astfel diagnostice într-o situație care simulează realitatea. Proiectul maghiar Sineko urmărește să revoluționeze teleradiologia la nivel internațional cu ajutorul software-ului său GRAID care traduce rapoartele radiologice. În Portugalia, iLof, câștigătorul programului EIT Health Jumpstarter 2019 și Wild Card 2019 a creat o bibliotecă de amprente optice în cloud, alimentată de tehnologii precum fotonică și AI, care asigură urmărirea neinvazivă, screening-ul și stratificarea pentru descoperirea medicamentelor adaptate nevoilor fiecărui studiu clinic.

Rusia amendează Google cu mai mulți bani decât există în toată lumea

„Inteligența artificială începe să facă parte tot mai mult dintre uneltele pe care atât medicii cât sistemul medical le au la dispozitie. Echipa FreshBlood Health Tech împreună cu EIT Health are ca prioritate identificarea și susținerea inovatorilor care dezvoltă proiecte în domeniul sănătății, inclusiv soluții bazate pe inteligență artificială. Există tot mai multe dovezi că tratamentul și diagnosticarea pot fi mai eficiente și precise cu ajutorul AI, iar adoptarea acestor soluții poate contribui semnificativ la sustenabilitatea sistemelor de sănătate”, a declarat Dr. Ion-Gheorghe Petrovai, Director de Proiect EIT Health Hub la FreshBlood Health Tech.

Pe lângă acumularea de noi competențe, o mai bună implicare a cadrelor medicale în fazele incipiente ale dezvoltării soluțiilor AI a fost, de asemenea, identificată ca o necesitate esențială. În prezent, 44% dintre cei chestionați, aleși special pentru interesul manifestat față de inovația medicală și AI, nu au fost niciodată implicați în dezvoltarea sau implementarea unei soluții AI.