Mi történt? 

Az EIT Health és a McKinsey&Company új tanulmánya szerint a mesterséges intelligencia (AI) forradalmasíthatja az egészségügyi ellátást.

Miért fontos?

2030-ra rengeteg új egészségügyi munkahelyre lesz szükség, ráadásul több millió orvos, ápoló és szülész hiányzik majd a piacról, így szükségünk van az algoritmusok segítségére.

Tovább olvasnál? Erről lesz még szó:

• Ezért hiányzik majd annyi orvos az egészségügyből.
• A mesterséges intelligencia a diagnosztizálást is pontosabbá teheti. De mit még?
• A magyar cégek egy sor megoldással rukkolnak elő.

Az Egészségügyi Világszervezet (WHO) szerint az emberiség élethossz-növekedése miatt 2030-ra akár 40 millió új egészségügyi munkahelyre is szükség lehet, addigra azonban 9,9 millió orvos, ápoló és szülész fog hiányozni a szakmából. Kétségtelen hát, hogy szükség van az egészségügyben is a mesterséges intelligenciára, hiszen annak használata forradalmasíthatja az egészségügyi ellátást, segítségével jobb és hatékonyabb ápolási eredmények érhetőek el, illetve javulhat a betegek tapasztalata az egészségügyi rendszerekkel kapcsolatban is.

Miben segít a mesterséges intelligencia?

Jelenleg az egészségügyben a diagnosztika alkalmazza leginkább az AI-t. Az EIT Health és a McKinsey&Company felmérése 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 tanulmány szerzői kiemelik, hogy amellett, hogy a jövőben több egészségügyi szakemberre lesz szükség, az is létfontosságú, hogy idejüket arra fordíthassák, ami a legértékesebb: a betegek gondozására. A mesterséges intelligencia 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%-a 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 mesterséges 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% volt az AI hibaaránya, ám ez 2017-re 2,2%-ra csökkent. A tipikus, emberi hibaarány körülbelül 5%-os.

Magyar cégek a mesterséges intelligencia élén

Egyre több mesterséges intelligencia alapú megoldás születik Európában, amelyek közül igen sok származik hazánkból. Például a magyar InSimu kifejlesztett egy programot, amely lehetővé teszi, hogy az orvostanhallgatók virtuális betegeken gyakorolhassák a diagnosztizálást, míg a szintén magyar Sineko Global Kft. a radiológiai jelentéseket fordító GRAID szoftverével a nemzetközi teleradiológia fejlesztésére törekszik.

A hazai GE Healthcare projektje a Deep MR-only RT, aminek 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 annak érdekében, hogy a jógázás alatt valós idejű, személyre szabott visszajelzéseket kapjon a használó a helyes testtartásról.
Lengyelországban a Brainscan nevű 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%-kal tudja csökkenteni az Alzheimer-kórhoz kapcsolódó gyógyszerfejlesztések költségét és 70%-kal azok időigényét.
A tanulmány szerzői szükségesnek tartják, hogy a nemzeti egészségügyi rendszerek együttműködjenek az egészségügyi szakemberekkel, a tudományos élettel és az iparral az egészségügyi szolgáltatók támogatásának érdekében. A döntéshozók szerint különösen azok számára fontos ez, akik nem elég befolyásosak és nagyok, hogy az ilyen programokat önállóan véghez tudják vinni. Emellett kiemelték azt is, hogy a mesterséges intelligencia használatának etikusnak, átláthatónak és megbízhatónak kell lennie. 

(Forrás: https://eithealth.eu/our-impact/our-reports/)

(Kiemelt kép: nőklapja.hu)

Ha tetszett a cikk, regisztrálj, hogy hozzáférj az előfizetői tartalmainkhoz is!