Veselības aprūpes speciālistu deficīts vērojams visā pasaulē. Pasaules Veselības organizācijas aplēses rāda, ka līdz 2030. gadam veselības aprūpē varētu rasties 40 miljoni jaunu darbvietu, taču līdz tam laikam pasaulē pietrūks 9,9 miljoni ārstu, medmāsu un vecmāšu. Aktīvāka MI risinājumu izmantošana šajā nozarē varētu radīt revolūciju, sniedzot labākus aprūpes rezultātus, pacientu pieredzi un veselības aprūpes pakalpojumu pieejamību, kā arī paaugstinot aprūpes sniegšanas produktivitāti un efektivitāti, teikts ziņojumā.
Tajā secināts: lai MI un mašīnmācīšanās tiktu izmantoti veselības aprūpes pakalpojumos un palīdzētu veselības aprūpes darbiniekiem, īpaši svarīgas būs nodarbināto digitālās pamatprasmes, biomedicīnas un datu zinātne, datu analīze un genomikas pamati. "Šie priekšmeti [topošajiem nozares speciālistiem] reti tiek sistemātiski pasniegti paralēli tradicionālajām klīniskajām zinātnēm. Līdz ar to mūsdienu veselības aprūpes darbinieki ne savas vainas dēļ vienkārši vēl nav gatavi MI pieņemšanai. Būdami veselības aprūpes inovāciju līderi Eiropā, mēs redzam, ka tiek radīts arvien vairāk reālu, iedarbīgu un aizraujošu MI risinājumu. Tomēr mums ir jāspēj apvienot šīs jaunās tehnoloģijas, kas var mazināt spiedienu uz veselības aprūpes pakalpojumiem, ar to spēju tikt integrētām aprūpes sniegšanā," saka Horhe Fernandess-Garsija, EIT Health inovāciju direktors un ziņojuma līdzautors.
Pašlaik veselības aprūpē MI visvairāk tiek izmantots diagnostikā, kur tas var uzlabot diagnostikas ātrumu un arī precizitāti. Tomēr veselības aprūpes speciālisti sagaida, ka turpmākajos 5–10 gados MI pielietojuma veidu augšgalā būs klīnisko lēmumu pieņemšana, rāda EIT Health un McKinsey & Company pētījums. Ziņojuma autori uzsver, ka nozarē patlaban nepieciešams ne tikai piesaistīt, trenēt un noturēt vairāk veselības aprūpes profesionāļu, bet ir arī jānodrošina, lai viņu laiks tiktu izmantots tur, kur tas sniedz vislielāko pievienoto vērtību, – rūpējoties par pacientiem. Atbalsts MI plaša mēroga izmantošanai nozarē varētu kompensēt cilvēkresursu trūkumu gan tagad, gan nākotnē. Balstoties uz automatizāciju, MI var palīdzēt uzlabot speciālistu ikdienas darbu, ļaujot viņiem veltīt enerģiju pacientiem, tērējot mazāk laika administratīviem uzdevumiem, bet vairāk – aprūpes sniegšanai.