- A dinamikus alkalmazkodás a kulcs a felsőoktatásban
- Összesen 18 nemzeti laboratórium létrehozásáról beszélt Palkovics László - Hírösszefoglaló
- A mesterséges intelligencia minden ötödik magyar munkakörét érinti
- A magyar kutatókat is komoly kihívás elé állítja a CERN új stratégiai terve
- Mesterséges intelligenciát használó drónok óvhatják a reptereket
Az Egészségügyi Világszervezet (WHO) szerint az emberiség élethossz növekedése miatt 2030-ra akár 40 millió új egészségügyi munkahelyre is szükség lehet, miközben addigra közel 10 millió orvos, ápoló, szülésznő fog hiányozni a szakmából. Békási Tamás, az EIT Health közép-kelet-dél-európai akcelerátor menedzsere az InfoRádiónak arról beszélt, hogy a mesterséges intelligencia forradalmasíthatja az egészségügyi ellátást.
Két nagy területen jelentkeznek az előnyök. "Az egyik az, hogy
a jelenlegi és a jövőbeli erőforráshiányokat ezekkel a megoldásokkal lehet a legjobban kezelni.
A másik pedig a megoldáshalmaz bővítése" - mondta Békási Tamás. Jelenleg ugyanis az egészségügy mindenütt a világon egy bizonyos megoldáshalmazzal dolgozik, viszont a kihívások sora - mint akár a jelenlegi járvány - folyamatosan bővül, ezért újabb és újabb megoldásokat kell találni az egészségügy számára.
A szakértő szerint Európában nagy szükség van a digitális tudás fejlesztésére és alkalmazására az egészségügyi szektorban is. "A tanulmányunk szerint ma már a munkahelyek 85 százaléka digitális készségeket kíván, holott 2019-ben a felnőtt lakosság körében ez 56 százalék volt Európában" - mondta Békási Tamás. Szerinte társadalmi szinten a mesterséges intelligencia megértése és integrálása nagyon fontos és kiemelt terület lesz.
Békási Tamás szerint nagy potenciál van a magyar fejlesztésekben, "Csak mi, az EIT Health keretében több magyar mesterséges intelligencia által vezérelt megoldást támogattunk" - tette hozzá. Példaként említette az InSimut, ami
az orvostanhallgatók képzését reformálta meg,
vagy a Sineko Globalt, ami a radiológusok egyik nagyon fontos és sok időt elvevő területére fókuszál, a riportolásra. A radiológiai leletezés egy radiológiai jelentés elkészítésével jár együtt, ami jelenleg szabad szavas. A fejlesztők ehhez képest egy strukturált, egy-egy kulcsszó által lehívható, tulajdonképpen előredefiniált blokkokkal dolgozó megoldást hoztak létre.
Szintén a támogatott projektként említette a Yoganotch-t, amely fejlesztői egy olyan testre szerelhető érzékelőt hoztak létre, amely jógázás közben a helyes testtartásra tud valós időben tanácsokat, tippeket adni a felhasználó számára.
Békási Tamás szerint az integráció gyorsasága némi aggodalomra ad okot, ezt mindenképp fejlesztendő területnek tartja.