Maradj erős, avagy hogyan segíthet az AI az idősek gondozásában

Ebben és a két következő posztunkban az idősgondozásról fogunk beszélni.

Mi köze ennek a következő generációs technológiákhoz? Nos, mivel az öregedés az egyik legsürgetőbb probléma, amely globálisan minden társadalmat érint, az adatvezérelt AI-módszerek erejére nagy szükség lesz.

Ebben a bejegyzésben az a célunk, hogy bemutassuk az idősgondozás összetettségét és fontosságát, míg a következő bejegyzésben néhány olyan alkalmazási területről lesz szó, ahol a modern adattudomány és a mesterséges intelligencia titkos fegyver lehet. Az utolsó poszt talán inkább a “szakiknak” szól: néhány olyan okos ötletről és technológiáról beszélünk, amelyek lehetővé teszik a mesterséges intelligencia hatékony alkalmazását a jövőben.

A modern világ egyik kihívása az elöregedő népesség problémája. És tévhit, hogy ez csak a fejlett országokat érinti. A világ legtöbb országa szembesül ezzel a problémával.

Idősként a 65 éves és annál idősebbeket tekintjük. [1]

Az alábbi ábra az öregedési tendenciákat vetíti előre a különböző földrajzi régiókban:

Forrás: ENSZ (2017) World Population Prospects: the 2017 Revision

A WHO [2] érdekes statisztikákat közöl az öregedő népességről. Nézzünk meg néhány kiválasztott előrejelzést a következő évekre vonatkozóan:

2015 és 2050 között a világ 60 év feletti lakosságának aránya 12%-ról 22%-ra fog nőni (az idősek száma majdnem megduplázódik).
2020-ra az idősek (60 évesek és idősebbek) száma nagyobb lesz, mint az 5 évnél fiatalabb gyermekek száma. 2050-ben az idősek 80%-a az alacsony és közepes jövedelmű országokban fog élni.
2050-ben az idősek 80%-a az alacsony és közepes jövedelmű országokban fog élni.

Mindannyiunknak el kell tehát gondolkodnunk azon, hogyan enyhíthetjük az egészségügyi rendszerre és társadalmunkra a várható demográfiai változás miatt nehezedő terheket.

Hogy már most lássuk a jövőt, vessünk egy pillantást Japánra, mivel ott él a legidősebb társadalom. A [4] szerint ezek a nem túl fényes előrejelzések Japánra vonatkozóan:

2020: A női lakosság fele 50 évnél idősebb lesz.
2021: Sok elvált munkavállaló a család ápolása miatt.
2024: A lakosság 33%-a 65 évnél idősebb lesz.
2025: Tokióban is megindul a népességfogyás.
2026: Több mint 7 millió demenciában szenvedő ember.
2027: Kevés lesz a transzfúzióra szánt vér.
2030: A nagy áruházak, bankok és idősotthonok bezárják fiókjaikat a kisebb városokban.
2035: A férfi lakosság 33%-a és a női lakosság 20%-a egyedül fog élni és meghalni.
2039: Komoly hiány lesz a hamvasztókban.
2040: A tartományi kormányok fele megszűnik.

Nem meglepő, hogy Japán az egyik úttörő az ICT (Info-communication technology) és az intelligens megoldások használatában az egészségügy és az idősgondozás területén. A kulturális konfliktusok [5] miatt például elsőként alkalmaztak szolgálati robotokat a kórházakban és más intézményekben, ahelyett, hogy külföldi munkaerőt alkalmaznának.

Forrás: https://foreignpolicy.com/2017/03/01/japan-prefers-robot-bears-to-foreign-nurses/

Mielőtt arról beszélnénk, hogy a mesterséges intelligencia hogyan fogja megmenteni a világot – oké, ez egy kicsit túlzás -, nézzük meg, mik a legalapvetőbb következmények, és milyen változások várhatóak az infrastruktúrában, a politikában és a szolgáltatásokban.

A különböző tevékenységeikben külső segítségre szorulók egyre növekvő aránya át fogja helyezni a hangsúlyt a politikai döntéshozatalban és a társadalmi prioritásokban. Egyrészt az idősek továbbra is értékes fogyasztók maradnak, de igényeik eltérnek a még aktív korosztályokétól (változó infrastruktúra és üzleti környezet). Kettő: mivel az aktív népesség aránya csökken, a személyes gondozást nem lehet mindenki számára biztosítani (a szakképzett munkaerő hiánya). Harmadszor, a szolgáltatások – különösen az egészségügyi ellátás – drágábbak lesznek, mivel az aktív fizetők aránya csökken.

A hiányzó munkaerő általános probléma, és a jobb folyamatoptimalizálás és automatizálás bizonyos mértékig enyhíteni fogja a problémát. A szakképzett munkaerő esetében a tanulási képességekkel rendelkező mesterséges intelligencia némi előnyt jelenthet. Az idősgondozás esetében azonban nagyon speciális követelmények vannak, amelyek valódi kihívást jelentenek a holnap technológiájával kapcsolatos stratégiák kidolgozói számára.

Lássuk tehát, melyek az idősgondozás leggyakoribb problémái.

Forrás: https://www.ncoa.org/article/the-top-10-most-common-chronic-conditions-in-older-adults

Az öregedés mind a fizikai, mind a szellemi jólétünket befolyásolja. A WHO jelentése [2] szerint az öregedéssel összefüggő leggyakoribb egészségi problémák a következők: halláscsökkenés, szürkehályog és fénytörési hibák, hát- és nyakfájás, csontritkulás, krónikus obstruktív tüdőbetegség, cukorbetegség. A legkiemelkedőbb mentális vagy pszichológiai problémák a magány, a kirekesztettség, a depresszió és a demencia. Ezek az gondok gyakran kölcsönhatásban vannak egymással és súlyosbítják egymást. Az alacsony fizikai aktivitásból eredő kirekesztettség érzése elmélyíti a depressziót. Pozitívum, hogy ha egy bizonyos veszteséget (például a mozgás segítése) kompenzálni tudunk, akkor valójában számos más állapot javulását idézhetjük elő.

Azonban sok ismeretlen tényező (például az éghajlatváltozás vagy az orvostudományban elért áttörések) miatt ezek közül néhány probléma veszíthet jelentőségéből, miközben újak jelennek meg.

Most nézzük meg, milyen konkrét követelményeknek kell megfelelni, ha sikeresen akarunk új, mesterséges intelligencián alapuló technológiákat létrehozni:

Valószínűleg a legfontosabb követelmény, hogy humánus megoldásokat kell készíteni. Az emberi gondozóknak több pszichológiai támogatást kell nyújtaniuk (kommunikáció, empátia, elérhetőség/jelenlét), míg a többihez (diagnózis, megfigyelés stb., [3]) a technológiát kell használni > -> emberközpontú megoldások.
A 65 év feletti emberek többsége a fent felsorolt állapotok közül egynél többel is küzdhet. Így az általános megoldások egyszerűen kudarcot vallanak. > Nagymértékben rugalmas, testre szabható megoldások
Az új generációs technológiák egyre nehezebben elsajátíthatóak nemcsak az alanyok, hanem a gondozók számára is>Felhasználói elfogadottság, speciális felhasználói támogatás
A központosított egészségügyi intézmények kapacitása korlátozott, vagy nem mindenki számára elérhető -> decentralizált, elosztott, lokalizált megoldások
Ha hardverről van szó, a karbantartás is problémát jelenthet ->alacsony költségű, mégis robusztus és megbízható megoldásokra van szükség
Az emberek és az egészségi állapotok is fejlődni fognak ->nagymértékben adaptív és fejlődő megoldásokra van szükség.

Az adaptív megoldások, a rugalmasság és a tanulás terén egyértelműen nagy szükség van a mesterséges intelligenciára. Emellett nagy léptékű, a populáció jelentős részét érintő kihívásokról beszélünk, ahol meg kell értenünk az általános és az egyedi tényezőket, amelyek minden egyes esetet meghatároznak. És itt jön az adattudomány a segítségünkre!

Néhány ide tartozó, izgalmas projektünkről a következő posztokban olvashat.

Hivatkozások

[1] ‘OECD Data – Demography – Elderly population’. Accessed: Jun. 28, 2022. [Online]. Available: http://data.oecd.org/pop/elderly-population.htm

[2] ‘WHO Fact Sheet – Aging and Health’. [Online]. Available: https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/ageing-and-health

[3] ‘[EC] Market study on telemedicine’. 2018. [Online]. Available: https://health.ec.europa.eu/system/files/2019-08/2018_provision_marketstudy_telemedicine_en_0.pdf

[4] Kawai, M. , Mirai no Nenpyo (=Future Chronologic Table), Tokyo: Kodansha. 2017

[5] https://foreignpolicy.com/2017/03/01/japan-prefers-robot-bears-to-foreign-nurses/