Égető szüksége van az egészségügynek a robotprogramokra

Égető szüksége van az egészségügynek a robotprogramokra

Égető szüksége van az egészségügynek a robotprogramokra

egészség

3 perc

Az EIT Health és a McKinsey&Company tanulmánya szerint a mesterséges intelligencia (AI) forradalmasíthatja az egészségügyi ellátást, segítségével jobb és hatékonyabb ápolási eredmények érhetőek el, és javulhat a betegek tapasztalata az egészségügyi rendszerekkel kapcsolatban is.

Az Egészségügyi Világszervezet (WHO) szerint az emberiség élethossznövekedése miatt 2030-ra akár 40 millió új egészségügyi munkahelyre is szükség lehet, addigra azonban 9,9 millió orvos, ápoló és szülésznő fog hiányozni a szakmából.

Magyarországon az EIT Health számos induló startupot támogatott, amelyek úttörő AI-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.

Az új kutatás reflektál az Európai Bizottság július 1-jén bemutatott európai készségfejlesztési programjára, amely célja a fenntartható 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 készségekkel.

Ez a megállapítás párhuzamban áll az EIT Health és a McKinsey tanulmányával, amely szerint Európában nagy szükség van a digitális tudás fejlesztésére és alkalmazására az egészségügyi szektorban is. A többi között a 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 elvárható, hiszen jelenleg az egészségügyi dolgozók sincsenek még kellőképpen felkészülve a mesterséges intelligencia használatára. Az európai egészségügyi innováció élvonalában azonban egyre több hatékony és izgalmas AI-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.

Kiknek van a legnagyobb szüksége a gépi agyra?

Jelenleg a diagnosztika alkalmazza leginkább az AI-t az egészségügyben. A felmérés alapján – amelyben 175 egészségügyi dolgozót és 62 döntéshozót kérdeztek meg – a szakemberek arra számítanak, hogy a következő 5-10 évben emellett a klinikai döntéshozatalban lesz kiemelkedő szerepe a mesterséges intelligenciának.

A szerzők kiemelik, hogy amellett, hogy a jövőben több egészségügyi szakemberre lesz szükség, az is létfontosságú, hogy idejüket arra fordítsák, ami a legértékesebb: a betegek gondozására.

Az AI széles körű elfogadása és alkalmazása segítheti enyhíteni az erőforrás-kapacitások hiányából adódó problémákat és forradalmasíthatja az egészségügyi ellátást az automatizálás folyamatos fejlesztésével. Ennek következtében javulhat a szakemberek munkavégzésének hatékonysága, hiszen kevesebb időt kell az adminisztratív feladatokra fordítaniuk, így jobban tudnak a betegekre összpontosítani.

A radiológusok idejének legalább 20 százaléka felszabadítható a mesterséges intelligencia alkalmazásával, így az orvosok adminisztráció helyett a klinikai csapatokkal együtt személyre tudják szabni a gyógyítás további lépéseit, ezáltal a gyógyulási folyamatok is hatékonyabbá válhatnak.

A gépi intelligencia nemcsak a diagnosztizálás gyorsaságát javíthatja, hanem akár annak pontosságát is. 2015-ben az algoritmusok megelőzték az embereket az ImageNet Challenge Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC) versenyen, ahol 2010-ben még 28 százalék volt az AI hibaaránya, ám ez 2017-re 2,2 százalékra csökkent. A tipikus, emberi hibaarány körülbelül 5 százalékos.