Tehnologiile digitale și IA în sănătate, subutilizate la nivel global

Deși pot salva vieți și aduce beneficii economice importante, tehnologiile digitale și cele bazate pe inteligență artificială în sănătate sunt încă insuficient folosite în sistemele de sănătate din întreaga lume.

Un nou raport realizat de cercetătorii LSE propune un cadru bazat pe dovezi pentru evaluarea instrumentelor dedicate profesioniștilor și identifică principalele obstacole în adoptarea acestora: modele învechite, guvernanță fragmentată și lacune în alfabetizarea digitală. Raportul, semnat de Robin van Kessel, Jelena Schmidt, Stephanie Winitsky, George Wharton și Elias Mossialos, prezintă o nouă taxonomie și oferă opt recomandări de politici pentru integrarea eficientă a tehnologiilor digitale și IA în sănătate.

Sistemele de sănătate se confruntă cu presiuni financiare, iar prioritățile concurente reduc fondurile publice disponibile pentru sănătate. În timp ce populația îmbătrânește, lipsa personalului medical crește, iar la ritmul actual se estimează un deficit global de 10 milioane de angajați până în 2030. La această problemă se adaugă inechitatea în distribuția geografică a forței de muncă între țări și regiuni, dar și între zonele urbane și cele rurale. Această disparitate este evidentă, de exemplu, în patologie, unde două treimi din toți patologii se află în doar zece țări.

În același timp, povara bolilor netransmisibile continuă să crească, cauzând 41 de milioane de decese anual, ceea ce reprezintă 74% din totalul deceselor și cea mai mare parte a mortalității premature la nivel mondial, punând o presiune suplimentară asupra sistemului de sănătate.

Tehnologiile digitale și cele bazate pe inteligență artificială în sănătate (DHAITs) oferă un potențial semnificativ pentru a răspunde acestor provocări, îmbunătățind accesibilitatea, sustenabilitatea, eficiența și calitatea serviciilor de sănătate. Acestea sunt recunoscute pe scară largă ca fundament pentru creșterea economică și ca acceleratori transversali pentru atingerea Obiectivelor de Dezvoltare Durabilă.

Se estimează că o investiție suplimentară de 0,24 USD per pacient pe an în intervenții digitale, cum ar fi telemedicina, mesageria mobilă și chatboții, ar putea salva peste 2 milioane de vieți prin reducerea bolilor netransmisibile în următorul deceniu și ar aduce beneficii economice suplimentare de 199 miliarde USD. Evitarea a aproximativ 7 milioane de evenimente acute și spitalizări ar reduce presiunea asupra sistemelor de sănătate la nivel mondial. DHAITs nu sunt utilizate doar de pacienți, ci și de rudele acestora, profesioniști din sănătate, inclusiv patologi, personal de management în sănătate sau servicii de date.

Clasificarea tehnologiilor digitale în sănătate și AI

Majoritatea autorităților de reglementare se aliniază la cadrul International Medical Device Regulators Forum (IMDRF) pentru clasificarea dispozitivelor medicale, care le categorizează în funcție de nivelul de risc și scopul clinic. Deși există o aliniere generală, diferențe regionale persistă: de exemplu, Statele Unite ale Americii (SUA) recunosc trei clase de risc (I–III), în timp ce Uniunea Europeană subdivizează clasa II în IIa și IIb.

Tehnologiile digitale și AI în sănătate (DHAITs) sunt în general clasificate ca Software ca Dispozitiv Medical (SaMD), deși această clasificare nu acoperă întregul spectru de DHAITs. Pentru a aborda această limitare, mai multe jurisdicții dezvoltă cadre de clasificare bazate pe scop sau funcție:

• Regatul Unit (UK): National Institute for Health and Care Excellence (NICE) aplică un cadru cu trei niveluri, diferențiind tehnologiile orientate pe sistem, management sau intervenție, aliniind cerințele de dovezi cu riscul potențial pentru utilizator/sistem.
• Franța: Haute Autorité de Santé (HAS) adaugă un al patrulea nivel pentru tehnologiile capabile de luarea deciziilor autonome cu supraveghere umană limitată.
• Coreea de Sud: Clasificarea depinde de scopul intenționat și riscul de prejudiciu, în special modul în care software-ul influențează deciziile clinice.
• SUA: Food and Drug Administration (FDA) tratează instrumentele de sprijin decizional clinic (CDS) ca fiind non-dispozitive dacă sprijină, dar nu dictează deciziile și permit revizuirea independentă de către clinician.
• Canada: Health Canada adaugă distincții funcționale între AI de nivel medical și instrumentele de sănătate pentru consumatori.

Taxonomie pentru tehnologiile digitale și AI destinate profesioniștilor din sănătate

Raportul introduce o taxonomie bazată pe module construite prin revizuiri de literatură și analize tematice, menită să ofere un sistem de clasificare structurat, dar flexibil. Nu este concepută ca versiune finală, ci oferă un cadru comun pentru descrierea caracteristicilor principale împărtășite de multe tehnologii destinate profesioniștilor din sănătate.

Taxonomia se concentrează pe șapte dimensiuni esențiale, în ordine descrescătoare de la context specific la fundație generală:

1. Interoperabilitate: capacitatea DHAIT de a interacționa cu alte sisteme digitale și de date, fie ca software independent, fie integrat în infrastructuri digitale existente.
2. Platformă de acces: accesul la DHAIT poate fi realizat prin telefon mobil, browser, tehnologii imersive (ex. realitate virtuală sau augmentată) sau prin software IT al spitalului.
3. Tehnologie de bază: software bazat pe reguli sau modele conduse de AI, inclusiv algoritmi de învățare automată.
4. Date de intrare: date din viața reală sau rezultate de cercetare.
5. Impactul vizat: cu diferențiere între beneficiile DHAIT pentru profesionist, pacient și/sau sistemul de sănătate.
6. Caz de utilizare vizat: incluzând diagnostic, management, monitorizare, tratament, prognostic și prevenție.
7. Beneficiar vizat: profesioniști din sănătate, inclusiv medici, medici de familie, asistente, patologi și lucrători din domeniul sănătății auxiliare.

Recomandări de politici

1. Dezvoltarea de cadre funcționale de clasificare pentru DHAIT-uri destinate profesioniștilor din sănătate, aliniate cu profilurile de risc.
2. Legarea sistematică a categoriilor de clasificare de standarde de dovezi și metrici adaptate scopului.
3. Prioritizarea metodelor statistice Bayesiene pentru evaluarea DHAIT-urilor.
4. Implementarea PCCP (Procese de certificare și control) pentru tehnologiile bazate pe AI.
5. Alinierea proceselor de HTA (evaluare a tehnologiilor de sănătate), reglementare și alocare a resurselor prin implicarea timpurie a părților interesate și standardizarea datelor.
6. Extinderea relevanței proceselor HTA și la DHAIT-urile care nu sunt destinate pacienților, prin includerea metricilor care să surprindă impactul la nivel de sistem și pentru profesioniști, cum ar fi câștigurile de eficiență și optimizarea fluxului de lucru.
7. Pilotarea și perfecționarea cadrelor prin implicarea multiplilor actori interesați.
8. Valorificarea rețelelor internaționale de reglementare pentru a reglementa și evalua DHAIT-urile destinate profesioniștilor din sănătate.