Home Tecnologie Dati EIT Health e McKinsey: per lavorare nella sanità bisogna conoscere i dati

EIT Health e McKinsey: per lavorare nella sanità bisogna conoscere i dati

Un recente rapporto di EIT Health e McKinsey & Company, “Transforming healthcare with AI: The impact on the workforce and organisations“, sottolinea la necessità urgente di attrarre, educare e formare una generazione di professionisti della sanità con una approfondita conoscenza dei dati, migliorando assieme le competenze della forza lavoro attuale, se si vuole mettere a frutto il potenziale dell’intelligenza artificiale.

L’economia globale, dice il rapporto potrebbe creare 40 milioni di nuovi posti di lavoro nel settore sanitario entro il 2030, ma per allora serviranno 9,9 milioni di medici, infermieri e ostetriche, secondo l’Organizzazione Mondiale della Sanità.

Secondo il rapporto di EIT Health e McKinsey & Company, l’intelligenza artificiale ha il potenziale per rivoluzionare l’assistenza sanitaria supportando l’efficacia delle cure, l’esperienza del paziente e l’accesso ai servizi sanitari, ma anche la produttività e l’efficienza dell’erogazione delle prestazioni sanitarie.

Il rapporto ha rilevato che le competenze digitali di base, la scienza biomedica e dei dati, l’analisi dei dati e i fondamenti della genomica saranno fondamentali per fare in modo che l’intelligenza artificiale e il machine learning facciano il loro ingresso nel mondo dei servizi sanitari, sostenendo la forza lavoro del settore.

Tra gli esempi di utilizzo dell’intelligenza artificiale in Italia sostenute da EIT ci sono la start up PatchAi, piattaforma cognitiva per la raccolta e l’analisi predittiva dei dati riportati dai pazienti nei clinical trial, in cui un assistente virtuale imita le conversazioni empatiche umane per coinvolgere e motivare i pazienti e aumentare la conformità ai protocolli;  TeiaCare, start up che ha creato un’applicazione (Ancelia) basata sull’intelligenza artificialr e gli algoritmi di visione artificiale per assistere gli infermieri nella cura dei pazienti anziani, utilizzando la tecnologia per monitorare e tracciare i loro movimenti e il loro stato di salute, oltre che per anticipare e prevenire lesioni e deterioramento delle loro patologie.

Il nuovo rapporto di EIT Health e McKinsey & Company trova riscontro nella European Skill Agenda, presentata lo scorso luglio dalla Commissione Europea per migliorare la competitività sostenibile, la resilienza e garantire l’equità sociale collettiva.

Secondo l’Agenda ad oggi almeno l’85% dei posti di lavoro richiede un livello minimo di competenze digitali, mentre nel 2019 solo il 56% degli adulti aveva almeno le competenze digitali di base. Tra il 2005 e il 2016, il 40% dei nuovi posti di lavoro erano in settori ad alta intensità digitale.

L’Europa si avvia sul cammino della ripresa e la necessità di migliorare e adattare le competenze è molto forte e questo trova riscontro nel rapporto di EIT Health e McKinsey & Company, che si focalizza sull’utilizzo di soluzioni di intelligenza articficiale in ambito sanitario. Secondo lo studio, le competenze digitali di base, la scienza biomedica e dei dati, l’analisi dei dati e i fondamenti della genomica saranno fondamentali, in vista dell’ingresso dell’IA e del machine learning nel settore dei servizi sanitari.

Professioni che hanno bisogno di competenze sui dati

Attualmente la diagnostica è l’applicazione principale dell’intelligenza artificiale nell’ambito del settore sanitario.

Tuttavia, nei prossimi 5-10 anni, gli operatori sanitari si aspettano che il processo decisionale clinico sia al primo posto nella lista delle applicazioni secondo il sondaggio dell’EIT Health e McKinsey & Company, che ha coinvolto 175 persone in prima linea nella fornitura di assistenza sanitaria, inclusi 62 decisori intervistati.

Gli autori del rapporto sottolineano che non solo è necessario attrarre, formare e trattenere un numero crescente di professionisti sanitari, ma dobbiamo anche garantire che il loro tempo sia impiegato dove ha maggior valore aggiunto, ovvero nella cura dei pazienti. Sostenere l’adozione diffusa e l’applicazione dell’intelligenza artificiale su una scala sempre più ampia potrebbe contribuire ad alleviare le carenze in termini di capacità di risorse, sia ora che in futuro.

Basandosi sull’automazione, l’intelligenza artificiale può rivoluzionare l’assistenza sanitaria: può contribuire a migliorare la vita quotidiana degli operatori sanitari, permettendo loro di concentrare le proprie energie sui pazienti, dedicando meno tempo alle mansioni amministrative e più tempo alla somministrazione diretta di cure.

Ad esempio, le soluzioni di Intelligenza Artificiale possono potenzialmente liberare più del 20% del tempo dei radiologi impiegato nella gestione di processi e mansioni amministrative, permettendo loro di concentrarsi maggiormente sull’interpretazione delle immagini e quindi su come lavorare con i pazienti e i team clinici per personalizzare e migliorare ulteriormente l’assistenza.

L’intelligenza artificiale può migliorare la velocità della diagnostica e, in molti casi, anche la loro accuratezza.

Nel 2015 gli algoritmi hanno superato gli esseri umani nel riconoscimento visivo nell’ambito del concorso ImageNet Challenge Large Scale Visual Recognition Competition, passando da un tasso di errore del 28% nel 2010 al 2,2% nel 2017, rispetto a un tasso di circa il 5% tipico dell’errore umano. Sempre più soluzioni basate sull’intelligenza artificiale provengono dall’Europa emergente. 

Oltre all’aggiornamento delle competenze, un’altra esigenza identificata come fondamentale dai partecipanti allo studio è la maggiore partecipazione degli operatori sanitari nelle prime fasi dello sviluppo dell’intelligenza artificiale. Attualmente il 44% degli intervistati, selezionato per l’interesse negli ambiti dell’innovazione sanitaria e dell’intelligenza artificiale, non è mai stato coinvolto nello sviluppo o nella diffusione di una soluzione di intelligenza artificiale.

Durante i colloqui con i responsabili decisionali è stata sottolineata l’urgenza di sviluppare e aumentare la formazione, così come di sviluppare una maggiore collaborazione tra i sistemi sanitari nazionali con gli operatori sanitari, il mondo accademico e il settore in senso ampio al fine di sostenere gli operatori sanitari, in particolare quelli che non sono abbastanza strutturati per realizzare questi programmi da soli. I decision-maker hanno inoltre posto l’accento sull’importanza di garantire che l’IA sia etica, trasparente e affidabile. Il rapporto è stato integrato da analisi macroeconomiche tratte dallo studio Future of Work per i sistemi sanitari europei, elaborato dal McKinsey Global Institute (MGI).

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