A magyar InSimu például kifejlesztett egy programot, amely lehetővé teszi, hogy az orvostanhallgatók virtuális betegeken gyakorolhassák a diagnosztizálást.

A szintén magyar Sineko Global Kft. pedig a radiológiai jelentéseket fordító GRAID szoftverével a nemzetközi teleradiológia fejlesztésére törekszik.

A hazai GE Healthcare projektje a Deep MR-only RT. Ennek célja, hogy a rákos betegek sugárterápiás kezelésében hozzon előrelépést az MR képalkotásának fejlesztésével, így a CT-k elhagyhatóak lennének a vizsgálat során.

A YogaNotch magyar startup testre rögzíthető érzékelőket fejlesztett ki annak érdekében, hogy a jógázás alatt valós idejű, személyre szabott visszajelzéseket kapjon a használó a helyes testtartásról.

A Brainscan egy lengyel induló vállalkozás, amely az AI-t 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 olasz PatchAi, amely az első ilyen típusú kognitív platform. Ezen a felületen 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 felhőalapú könyvtárat. Ennek segítségével 40 százalékkal tudja csökkenteni az Alzheimer-kórhoz kapcsolódó gyógyszerfejlesztések költségét, és 70 százalékkal azok időigényét.

Képzésekre és együttműködésekre van szükség

Az EIT Health és a Mckinsey&Company közös kutatásában a továbbképzések mellett fontos igényként jelent meg az egészségügyi szakemberek mélyebb bevonása a fejlesztések korai szakaszaiba. Jelenleg a megkérdezettek 44 százaléka, akiket érdekel az ágazati innováció és a mesterséges intelligencia, még sohasem vett részt AI-megoldás fejlesztésében vagy bevezetésében.

A döntéshozók az interjúkban hangsúlyozták az AI képzés fontosságát, emellett pedig szükségesnek tartják, hogy a nemzeti ellátó rendszerek együttműködjenek az egészségügyi szakemberekkel, a tudományos élettel és az iparral egyaránt az egészségügyi szolgáltatók támogatásának érdekében.

A döntéshozók szerint különösen azok számára fontos ez, akik nem elég befolyásosak és nagyok, hogy az ilyen programokat önállóan tudják véghez vinni. Emellett kiemelték azt is, hogy a mesterséges intelligencia használatának etikusnak, átláthatónak és megbízhatónak kell lennie.

Az EIT Health egy nonprofit szervezet, Európa egyik legnagyobb köz-és magánegyüttműködése az egészségügyi innováció területén belül.