Un raport recent al EIT Health și McKinsey, cu tema „Transformarea domeniului medical prin AI: impactul asupra forței de muncă și organizațiilor”, relevă nevoia urgentă de a atrage, educa și forma o nouă generație de cadre medicale specializate în procesarea datelor, în timp ce va trebui să îmbunățim competențele forței de muncă actuale, pentru a exploata pe deplin potențialul de schimbare oferit de Inteligența Artificială (AI).
Economia globală ar putea crea 40 milioane de noi locuri de muncă în domeniul sănătății până în 2030, însă, până la acea dată, la nivel mondial se va înregistra un deficit de 9,9 milioane de medici, asistenți și moașe, potrivit Organizației Mondiale a Sănătății (OMS).
Potrivit raportului EIT Health și McKinsey, Inteligența Artificială are potențialul de a revoluționa domeniul medical prin obținerea unor rezultate mai bune în procesul de asistență medicală, în optimizarea experienței pacienților și a accesului la servicii de sănătate, îmbunătățind în același timp productivitatea și eficiența serviciilor de îngrijire. În raport se constată faptul că 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 și vor sprijini forța de muncă din domeniu.
Trei proiecte românești de succes sprijinite prin programele EIT Health, startup-urile XVision și Chifor Research, cât și un sistem de interpretare a ecografiilor trans toracice dezvoltat de Universitatea Tehnică din Cluj-Napoca, utilizează Inteligența Artificială pentru îmbunătățirea serviciilor medicale.
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. Pe măsură ce Europa pornește pe drumul către redresare, nevoia de a îmbunătăți și de a adapta competențele este mare – iar acest lucru rezonează cu concluziile raportului EIT Health și McKinsey de a încuraja aplicarea soluțiilor AI în asistența medicală. 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.
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%.
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.
Raportul complet este disponibil aici.