Il mercato del lavoro del settore Healthcare ha urgente necessità di competenze di Intelligenza Artificiale

da Milano – Il recente rapporto di EIT Health e McKinsey & Company, intitolato “Transforming healthcare with AI: The impact on the workforce and organisations“, ha messo in luce l’urgente necessità di attrarre, educare e formare una generazione di professionisti della sanità con una approfondita conoscenza dei dati, migliorando al contempo le competenze della forza lavoro attuale, se vogliamo sfruttare appieno il potenziale di trasformazione dell’Intelligenza Artificiale (IA).

• L’economia globale 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[1].
• 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’IA in Italia sostenute da EIT troviamo la start-up PatchAi, prima 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. O ancora TeiaCare, start-up che ha creato un’applicazione (Ancelia) basata sull’IA 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.

Un nuovo rapporto di EIT Health e McKinsey & Companytrova riscontro nella European Skill Agenda, presentata il 1° 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 IA 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.

“Queste materie sono raramente insegnate in modo sistematico insieme alle scienze cliniche tradizionali. E così, incolpevolmente, il personale sanitario di oggi non è ancora pronto per l’adozione dell’IA. L’Europa è all’avanguardia nell’innovazione sanitaria e stiamo assistendo alla creazione di un numero crescente di soluzioni di IA tangibili, di impatto e promettenti. Tuttavia dobbiamo coniugare lo sviluppo di nuove tecnologie, in grado di alleviare parte della pressione sui servizi sanitari, con la capacità di integrarle nell’erogazione delle cure. Ora è il momento di colmare queste lacune, in modo che l’Europa non rimanga indietro nell’applicazione dell’IA” – ha dichiarato Jorge Fernández García, Direttore Innovazione di EIT Health e co-autore del rapporto.

I dati parlano da soli. La scuola estiva HelloAIRIS sull’IA in Healthcare, di recentemente inaugurazione, organizzata da GE Healthcare, Leitat e il KTH Royal Institute of Technology di Stoccolma in collaborazione con l’EIT Health, ha raccolto 900 candidature solo quest’anno. Alla fine del processo sono stati selezionati 400 partecipanti per frequentare un corso online unico nel suo genere. L’obiettivo principale del corso è quello di coinvolgere talenti provenienti dalle regioni dell’Europa centrale, orientale o meridionale e di costruire una comunità di super-esperti di IA, dotata di competenze necessarie per il futuro e di una certificazione EIT Health riconosciuta sul mercato.

“Le nostre esperienze di lavoro con le start-up nelle regioni emergenti dimostrano che c’è un enorme bisogno di professionisti altamente qualificati e di migliorare l’alfabetizzazione digitale nel settore sanitario. Il corso estivo online che abbiamo sviluppato grazie al supporto essenziale dei nostri Partner è un’altra prova che l’IA è una competenza del futuro. Le richieste per questo corso sono state superiori alle aspettative”,ha dichiarato Monika Toth, responsabile del programma RIS dell’EIT Health InnoStars RIS.

Quali sono le professioni sanitarie che hanno più bisogno di competenze in materia di IA?

Attualmente la diagnostica è l’applicazione principale dell’IA 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’IA 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’IA 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’IA provengono dall’Europa emergente.

Tra gli esempi di successo nell’utilizzo dell’IA in Italia ricordiamo:

• PatchAi, start-up accelerata da EIT Health, che ha realizzato la prima 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’IA 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 le loro condizioni, permettendo così la raccolta di dati fondamentali per anticipare e prevenire lesioni e deterioramento delle loro condizioni di salute;
• OncoWatch, sistema di IA che si è rivelato allo stesso livello di 23 urologi di fama internazionale nel determinare il punteggio di Gleason, il più importante marcatore prognostico per il cancro alla prostata;
• Kazaam Lab PHOENIXeHealth Platform, che fornisce software basati sui Big Data per il supporto decisionale nell’ambito della medicina di precisione;
• E infine SYNDIAG S.R.L.ha sviluppato OvAl, che consente ai medici di effettuare una diagnosi precoce del cancro alle ovaie durante l’imaging medico a ultrasuoni con un software basato sull’IA. OvAI è una piattaforma cloud dove i ginecologi possono trovare un supporto interpretativo, richiedere un secondo parere a distanza e godere di un accesso in tempo reale a database di elevata qualità per un apprendimento continuo.

Esempi di applicazione dell’IA in altri paesisono: Brainscan (Polonia), start-up che si avvale dell’Intelligenza Artificiale per migliorare l’efficienza delle interpretazioni delle TAC cerebrali. InSimu(Ungheria), che ha sviluppato una soluzione che consente a medici, studenti di medicina e personale sanitario di fare pratica su pazienti virtuali. Sineko(Ungheria), che mira a rivoluzionare la teleradiologia internazionale con il suo software GRAID che traduce i referti radiologici. Infine iLof(Portogallo), che ha creato una libreria di impronte digitali ottiche basata su cloud, alimentata da fotonica e IA, per fornire il tracciamento non invasivo, lo screening e la stratificazione per la scoperta di farmaci, adattata alle esigenze di ogni studio clinico.

“L’intelligenza artificiale ha un ruolo importante nel plasmare il futuro della sanità. In EIT Health InnoStars lavoriamo costantemente insieme all’EIT Health per aiutare e sostenere i giovani talenti che sviluppano innovazioni sanitarie, comprese le soluzioni basate sull’IA. Crediamo fermamente che trattamenti e diagnosi possano essere più accurati, efficienti e precisi con l’aiuto dell’IA. È anche una questione di sostenibilità dei sistemi sanitari” – ha detto Chiara Maiorino, Education Manager & Regional Manager South-Europe, EIT Health InnoStars

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’IA. Attualmente il 44% degli intervistati, selezionato per l’interesse negli ambiti dell’innovazione sanitaria e dell’IA, non è mai stato coinvolto nello sviluppo o nella diffusione di una soluzione di IA.

“L’IA ha un enorme potenziale per migliorare la produttività e l’efficienza dei sistemi sanitari e renderli più sostenibili ma, cosa ancora più importante, ha il potenziale per fornire migliori risultati sanitari ai pazienti. Può farlo in molti modi, dallo sviluppo di un maggior numero di cure preventive, alla possibilità per gli operatori sanitari di dedicare più tempo alla cura diretta dei pazienti. Questo rapporto congiunto vuole essere una guida per i responsabili dei processi decisionali, in modo che possano definire le loro aspirazioni rispetto all’IA e sviluppare e implementare il giusto approccio per la loro organizzazione o il loro sistema sanitario” – ha commentato la Angela Spatharou, Partner di McKinsey & Company, e co-autore del rapporto.

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).

[1]Global Strategy on human resources for health: Workforce 2030, World Health Organization, 2016, https://www.who.int/hrh/resources/pub_globstrathrh-2030/en/