Egy friss tanulmány szerint a mesterséges intelligencia forradalmasíthatja az egészségügyi ellátást, segítségével jobb és hatékonyabb ápolási eredmények érhetőek el és javulhat a betegek tapasztalata az egészségügyi rendszerekkel kapcsolatban is.
Az EIT Health és a McKinsey&Company „Az egészségügy átalakítása a mesterséges intelligencia segítségével: A munkaerőre és a szervezetre gyakorolt hatás” című tanulmánya reflektál az Európai Bizottság július 1-jén bemutatott Európai készségfejlesztési programjára, amelynek célja a fenntarható versenyképesség erősítése, az esélyegyenlőség biztosítása és a válságokra való reagálóképesség kiépítése.
A program szerint napjainkban a munkahelyek legalább 85 százalékához szükséges digitális tudás, hiszen 2005 és 2016 között az új munkahelyek 40 százaléka a digitálisan intenzív ágazatokban jött létre, azonban 2019-ben a felnőttek csupán 56 százaléka rendelkezett az alapvető készségekkel3. Ez a megállapítás párhuzamban áll az EIT Health és a McKinsey&Company tanulmányával, amely szerint Európában nagy szükség van a digitális tudás fejlesztésére és alkalmazására az egészségügyi szektorban is, hiszen többek között az biogyógyászat, a data science, az adatelemzés és a genomika is jelentős szerepet kapnak majd, ha az AI és a gépi tanulás áttörést ér el az egészségügyben.
„A digitális készségeket ritkán tanítják a hagyományos klinikai tudományok mellett. Ez nem is várható el, hiszen jelenleg az egészségügyi dolgozók sincsenek még kellőképpen felkészülve a mesterséges intelligencia használatára. Az európai egészségügyi innováció élvonalában azonban egyre több hatékony és izgalmas MI-megoldást látunk, amelyek enyhíthetik az egészségügyi szolgáltatókra nehezedő nyomást. Itt az ideje, hogy foglalkozzunk a hiányosságokkal, és mindent megtegyünk annak érdekében, hogy Európa ne maradjon le a mesterséges intelligencia egészségügyi alkalmazásában”, mondta Jorge Fernández García, az EIT Health innovációs igazgatója és a tanulmány társszerzője.
Magyarországon az EIT Health számos induló start-upot támogatott, amelyek úttörő mesterséges intelligencia-alapú megoldásokat fejlesztettek ki a virtuális betegtől, amelyen a rezidensek gyakorolhatnak (InSimu) egy AI alapú sugárterápia fejlesztését elősegítő projekten át (GE Healthcare) a nemzetközi teleradiológia forradalmasítását segítő szoftverig.
A HelloAIRIS nyári iskolát, amely az egészségügyi gondozás témakörét járta körbe, a GE Healthcare, a Leitat Technológiai Központ és a Stockholmi KTH Királyi Technológiai Intézet az EIT Health-szel együttműködve szervezte meg. Csak idén 900 jelentkezőt vonzott a program, akik közül végül 400-an vehettek részt az egyedülálló online tanfolyamon. A képzés fő célja a közép-, kelet- és dél-európai régiók tehetséges tanulóinak fejlesztése volt, akik a programon olyan digitális készségeket sajátítottak el, amelyeknek nagy hasznát veszik majd a jövőben, valamint piacképes EIT egészségügyi tanúsítványt is kaptak.
„A feltörekvő régiók start-upjaival folytatott munka alapján elmondható, hogy óriási szükség van a szakemberek felkészítésére és a digitális egészségügyi ismeretek fejlesztésére. A HelloAIRIS tanfolyamot partnereink bevonásával fejlesztettük ki annak érdekében, hogy az új generációval megismertethessük a mesterséges intelligencia egészségügyi alkalmazásának alapjait. A kurzus iránti érdeklődés idén a vártnál sokkal nagyobb volt”, mondta Tóth Mónika, az EIT Health InnoStars RIS programmenedzsere.
Mesterséges Intelligencia az európai egészségügyben
Egyre több mesterséges intelligencia alapú megoldás születik Európában, ezek egy részét az EIT Health támogatja:
- a magyar InSimu kifejlesztett egy programot, amely lehetővé teszi, hogy az orvostanhallgatók virtuális betegeken gyakorolhassák a diagnosztizálást,
- a szintén magyar Sineko Global a radiológiai jelentéseket fordító „GRAID” szoftverével a nemzetközi teleradiológia fejlesztésére törekszik,
- a hazai GE Healthcare projektje a Deep MR-only RT, amelynek célja, hogy a rákos betegek sugárterápiás kezelését fejlessze az MR képalkotásának fejlesztésével, így a CT-k elhagyhatóak lennének a vizsgálat során,
- a YogaNotch magyar startup testre rögzíthető érzékelőket fejlesztett ki, hogy a jógázás alatt valós idejű, személyre szabott visszajelzéseket kapjon a használó a helyes testtartásról,
- a Brainscan egy lengyel startup a mesterséges intelligenciát használja az agyi CT-vizsgálatok értelmezéséhez. A projekt a diagnosztizálás hatékonyságának javításához járul hozzá azáltal, hogy az agyi patológiás változások osztályozására, lokalizálására és összehasonlítására mesterséges intelligenciát alkalmaz a radiológiai munkafolyamatban,
- egy másik sikeres példa az AI használatára az olasz PatchAi, amely az első kognitív platform, amelyen egy AI-alapú virtuális asszisztens segítségével azokat az adatokat gyűjtik és elemzik, amelyeket a betegek a klinikai vizsgálatok során bejelentenek,
- Portugáliában az iLof, az EIT Health Jumpstarter 2019 és a Wild Card 2019 győztese létrehozott egy mesterséges intelligenciára és fotonikára épülő, optikai ujjlenyomatokat tartalmazó felhő-alapú könyvtárat, amely segítségével 40 százalékkal tudja csökkenteni az Alzheimer-kórhoz kapcsolódó gyógyszerfejlesztések költségét és 70 százalékkal azok időigényét.
A kutatásban a továbbképzések mellett fontos igényként jelent meg az egészségügyi szakemberek mélyebb bevonása a mesterséges intelligencia fejlesztésének korai szakaszaiba. Jelenleg a megkérdezettek 44 százaléka, akiket érdekel az egészségügyi innováció és a mesterséges intelligencia, még sohasem vett részt AI-megoldás fejlesztésében vagy bevezetésében.
„A mesterséges intelligencia hatalmas potenciállal rendelkezik az egészségügyi rendszerek hatékonyságának javításában és fenntarthatóbbá tételében, de ennél is fontosabb, hogy jobb kezelési eredményeket érhetünk el vele. Az EIT Health és a McKinsey&Company riportja útmutatást nyújt a döntéshozók számára a saját egészségügyi szervezetükre vonatkozó, a mesterséges intelligenciával kapcsolatos megfelelő megközelítés kidolgozására és végrehajtására”, mondta Dr. Angela Spatharou, a McKinsey&Company partnere és a jelentés társszerzője.
