Studiu EIT Health: Piața forței de muncă din domeniul sănătății are nevoie imediată de competențe de 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) [1]
• 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.

„Aceste discipline sunt rareori predate în paralel cu științele clinice tradiționale, în mod sistematic. Astfel, fără vina ei, forța de muncă care activează în prezent în domeniul sănătății nu este încă pregătită pentru adoptarea inteligenței artificiale. Situându-ne în avangarda inovației în domeniul sănătății din Europa, vedem apariția unui număr tot mai mare de soluții AI cu impact și aplicabilitate dovedită. Cu toate acestea, trebuie să îmbinăm noile tehnologii care pot să reducă presiunea asupra serviciilor medicale, cu capacitatea de a fi integrate în sistemul de furnizare a îngrijirii medicale. Acum este momentul să remediem lacunele, astfel încât Europa să nu rămână în urmă în ceea ce privește aplicarea instrumentelor ce folosesc inteligența artificială”, a declarat Jorge Fernández García, Director de Inovație, EIT Health și co-autor al raportului.

Datele vorbesc de la sine. Școala de vară HelloAIRIS despre aplicarea inteligenței artificiale în domeniul sănătății, organizată recent de către GE Healthcare, Leitat și KTH Royal Institute of Technology din Stockholm în colaborare cu EIT Health a avut 900 de aplicații doar în acest an, cu peste 60 de aplicații din România. În cele din urmă, 400 de participanți au fost selectați pentru a participa la acest curs online unic. Scopul principal al cursului este să implice talente din regiunile Europei Centrale, de Est și de Sud și să construiască o comunitate de AI – ninjas dotată cu toate competențele necesare în viitor, certificate de către EIT Health. 

„Experiențele noastre în lucrul cu startup-urile din regiunile emergente arată că există o nevoie imensă de perfecționare profesională și de îmbunătățire a educației digitale în domeniul sănătății. Cursul de vară online pe care l-am dezvoltat cu implicarea esențială a partenerilor noștri este o altă dovadă că inteligența artificială este o competență a viitorului. Cererea pentru acest curs a depășit orice așteptare”, a declarat Monika Toth, Manager de Program la EIT Health InnoStars RIS. 

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%.[2]

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.

 „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.  

„Inteligența artificială are un potențial enorm de îmbunătățire a productivității și eficienței în sistemele de sănătate și de a le face mai sustenabile, dar, mai important, are potențialul de a oferi rezultate mai bune pentru pacienți. Poate face acest lucru în mai multe moduri, de la o prevenție mai bună, până la a permite practicienilor din domeniul sănătății să ofere mai mult timp îngrijirii directe a pacienților. Acest raport comun oferă factorilor de decizie îndrumare pentru a-și defini viziunea asupra AI și de a dezvolta și implementa abordarea potrivită pentru organizația lor sau sistemul de sănătate”, a declarat Dr. Angela Spatharou, Partener la McKinsey și co-autor al raportului.

În timpul interviurilor cu factorii de decizie a fost accentuată urgența în dezvoltarea și extinderea pregătirii profesionale, la fel și sugestia conform căreia sistemele naționale de sănătate ar trebui să colaboreze cu profesioniștii din domeniul sănătății, mediul academic și industrie pentru a sprijini furnizorii de servicii medicale, în special pe cei care nu sunt suficienți de mari pentru a realiza aceste programe în mod individual. De asemenea, au subliniat importanța asigurării faptului că inteligența artificială este etică, transparentă și de încredere. Raportul a fost completat de analize macroeconomice despre Viitorul Muncii pentru sistemele europene de sănătate, realizate de către McKinsey Global Institute (MGI).

Raportul complet este disponibil aici: https://eithealth.eu/our-impact/our-reports/

[1] Strategia Globală privind resursele umane pentru sănătate: Workforce 2030, Organizația Mondială a Sănătății, 2016, https://www.who.int/hrh/resources/pub_globstrathrh-2030/en/

[2] S. Dodge and L. Karam, „Înțelegerea modului în care calitatea imaginii afectează rețelele neuronale profunde”, Conferința Internațională privind calitatea experienței multimedia (QoMEX), 2016 http://image-net.org/challenges/LSVRC/2010/results; http://image-net. org/challenges/LSVRC/2017/results.