Un raport recent al EIT Health și McKinsey, denumit „Transformarea domeniului medical prin AI: impactul asupra forței de muncă și organizațiilor”, 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. 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.
„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.
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.
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.
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%.[1]
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 lucrează 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.
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.
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).
[1] 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.
