Il mercato globale dell’AI, nel settore, toccherà quota 188 miliardi di dollari entro il 2023. Una vera rivoluzione che si traduce anche nella riduzione dei costi e in maggior supporto nell’analisi diagnostica dei pazienti. Meno di 6 secondi e 10 giorni. Sono questi i tempi impiegati dalle piattaforme di intelligenza artificiale e da un operatore umano per eseguire un audit clinico. Una differenza abissale che conferma, ancora di più, quanto uomo e macchina possano lavorare bene insieme e rendere più efficiente (in termini di riduzione di costi e di tempi) un settore che – oggi più che mai – combatte contro la fuga dei medici, tempi di attesa sempre più lunghi e risorse sempre più scarse. “L’intelligenza artificiale – precisa Silvia Movio, Director di Hunters, brand di Hunters Group, società di ricerca e selezione di personale altamente qualificato – ha un potenziale enorme in sanità. Basti pensare, ad esempio, alla possibilità di ottenere informazioni puntuali e veloci, ma anche di effettuare analisi e comparazioni, osservando tempestivamente eventuali problemi o incoerenze. Non solo: l’AI potrebbe eliminare più dell’80% degli errori e, potenzialmente, salvare più di 200.000 vite ogni anno. Questo, inevitabilmente, ha anche un risvolto in termini di opportunità professionale, in particolare per figure come l’analista di dati sanitari (conosciuto anche come l’healthcare data analyst) oppure l’esperto di deep learning”. I recenti progressi nel campo del machine learning destinato all’addestramento di algoritmi hanno permesso di ampliare gli scenari di utilizzo dell’intelligenza artificiale nel settore sanitario. Gli avanzamenti nell’ambito dell’apprendimento automatico rivestono un ruolo di fondamentale importanza nella trasformazione e modernizzazione del settore sanitario, progressi che hanno un impatto significativo non solo sulla cura dei pazienti, perché permettono a medici e personale interessato di diagnosticare le malattie e fornire un piano terapeutico in maniera più accurata, ma anche sul lavoro degli amministratori, perché consentono loro di distribuire le risorse mediche in maniera precisa e puntuale. Analista di dati sanitari: un healthcare data analyst analizza e interpreta i dati relativi alla salute e ai servizi sanitari. Questa figura si occupa di raccogliere, filtrare e interpretare informazioni statistiche provenienti da una vasta gamma di fonti come fogli di calcolo, database, registri elettronici, sistemi di informazione sanitaria e molto altro ancora. L’analista utilizza queste informazioni per creare report e presentazioni che aiutano gli stakeholder del settore sanitario a prendere decisioni informate sulla gestione delle risorse, l’allocazione del personale e la pianificazione delle politiche sanitarie. Inoltre, l’analista di dati sanitari individua trend, problemi e opportunità nella gestione dei dati sanitari e sviluppa soluzioni per migliorare l’efficienza e i risultati delle prestazioni sanitarie.
Requisiti Base: laurea in statistica, economia, matematica, ricerca operativa o amministrazione sanitaria; conoscenza approfondita delle applicazioni di manipolazione dei dati, come Python; conoscenza approfondita dei linguaggi di programmazione dei database, inclusi SQL e DBMS ed eccellenti capacità di presentazione, scrittura e comunicazione verbale. Con la quantità di dati digitali che raddoppia ogni due anni e gli strumenti sanitari digitali che contribuiscono con la loro quota a questo volume, avremo bisogno di dare un senso a tutti questi Big Data nel settore sanitario. E proprio questo sarà l’obiettivo degli analisti dei dati sanitari: analizzare e interpretare costantemente questo carico di dati per le autorità locali, gli enti privati o le compagnie sanitarie.
Retribuzione annua lorda: € 40.000 – € 50.000
Esperto di deep learning: è la figura professionale che addestra gli algoritmi affinché funzionino alla perfezione. Troppo spesso le intelligenze artificiali sono basate su set di dati medici pieni di pregiudizi intrinseci, o che non riflettono totalmente gli ambienti clinici reali. È qui che entra in gioco l’esperto di Deep Learning: una figura che garantisca l’adeguata formazione dell’intelligenza artificiale, fornendole dati “puliti” e coerenti. Un professionista sanitario in grado di guidare e supervisionare lo sviluppo e l’implementazione di algoritmi efficaci ed etici.
Requisiti base: laurea in informatica, ingegneria informatica, matematica o simile; conoscenza della struttura dei dati e di come funzionano; conoscenza dei linguaggi di programmazione più diffusi come Python, Java, C++ o JavaScript; familiarità con i framework Tensorflow, Pytorch, keras; ottima conoscenza di SQL e conoscenza dei principi della Data Science.
Retribuzione annua lorda: € 45.000 – € 55.000
Il valore economico dell’AI in sanità. Si calcola che, entro il 2030, il mercato globale dell’Intelligenza Artificiale nel settore sanitario arriverà a toccare quota 188 miliardi di dollari. Da sottolineare, inoltre, una grande riduzione dei costi legati alle riammissioni che ammontano a 16 miliardi di dollari e un monitoraggio più efficiente nelle terapie intensive, con un risparmio di circa 320.000 dollari per singolo posto letto.
