Hvordan kan AI sørge for et mer fremtidsrettet og persontilpasset helsevesen?

Ved hjelp av kunstig intelligens og maskinlæring kan helsevesenet med tiden blir mer proaktivt når det gjelder prognostikk, diagnostikk og generell tolkning av medisinske bilder. Men selv da bruken av AI er kommet langt gjenstår det mye arbeid og forskning før man kan utvinne potensiale til AI fullt ut, som vil kreve et tett samarbeid mellom spesifikk IT-disipliner og helsefeltet. I denne sesjonen får du høre mer om hvordan medisinsk personell og forskere jobber med implementeringen av AI i helse.

 

Implementering av AI i norsk helsevesen

Av Ishita Barua, lege og stipendiat ved Universitetet i Oslo og Oslo universitetssykehus, leder av Norske yngre indremedisinere og varamedlem i Bioteknologirådet.

Hva skal til for at kunstig intelligens tas i bruk i helsevesenet og av leger? I dag drives utviklingen av kunstig intelligens av teknologer, men i fremtiden kan kunstig intelligens spille en nøkkelrolle i helsevesenet. Dette fordrer at leger og helsepersonell med sin unike fagkompetanse innen helse, tar del i AI-utviklingen og stiller de riktige spørsmålene om algoritmer, og som kan peke ut utfordringene man møter i skjæringspunktet mellom ny teknologi og pasientsikkerhet. For å sikre en meningsfull implementering av AI i norsk helsevesen, er det viktig å belyse flere forhold; Hvordan kan kunstig intelligens «spille legen god»? Hvilke kliniske problemstillinger kan AI bidra til å løse og effektivisere? Hva slags forskningsstudier trengs for å teste den kliniske nytteverdien av AI? Kan det utvikles ny AI-teknologi basert på norske helsedata?

 

Sannheten om hvordan AI løser de store helseutfordringene

Av Dr. Morten Goodwin professor i IKT ved Universitet i Agder, og forfatter av AI. Myten om maskinene

Hypen om kunstig intelligens i helse har gått over alle støvleskaft. Noen ganger presenteres AI som en utopisk teknologi, blant annet som diagnoseverktøy som overgår legenes kompetanse, mens i andre situasjoner introduseres AI som en del av en dystopisk fremtid hvor vi alle må gi fra oss personlig helsedata til store tech-giganter. Innimellom mylderet av myter skjuler det seg en sannhet om teknologisk utvikling som vi knapt kan tro er sant, og veien fra forskning til praktisk nytte er kortere enn noen gang tidligere — både for leger og pasienter.

Med riktig holdning fra forskere, politikere, og næringsliv kan AI bidra til å løse dagens virkelig store helseutfordringene. Nettopp dette er det allerede flust av gode eksempler på. I USA frigjøres store mengder MRI-bilder av pasienters hjerne i håp om at AI-forskere verden over skal oppdage Alzheimer på tidlige stadier. Kanskje skjer det en liten revolusjon der snart, slik det allerede har skjedd med automatisk analyse av øyesykdommer. Det som for få år siden var sett på som en akademisk øvelse for å oppdage øyesykdommer fra retina-bilder med AI, settes nå i praksis ut i rurale områder i India hvor det er stor mangel på øyeleger. De samme algoritmene som for kort tid siden kun klarte å spille brettspill som sjakk og Go, ble i januar i år brukt til å finne proteinmolekylers struktur som et steg på veien mot å oppdage medisinske bivirkninger. I februar i år ble en lignende AI-algoritme benytter til å oppdage en ny type antibiotika.

Vi må, som alltid, vente å se om dette holder i kliniske studier men kanskje er det slik at hvis du om noen år har pådratt deg en bakterieinfeksjon som er resistent mot flere typer antibiotika, kan AI-antibiotikaene redde deg.

 

Build or Buy? 

Av Helga Brøgger, leder i Norsk Radiologisk forening og overlege i radiologi ved Oslo universitetssykehus, Ullevål.

Hvilke algoritmer skal vi kjøpe- og hvordan vurderer vi kvaliteten, kjører gode anskaffelsesprosesser og integrerer disse verktøyene inn i det komplekse teknologiske landskapet i helsevesenet. Hvem sitter med ansvaret? Regulatoriske utfordringer- er CE/FDA godkjenning dekkende for den reguleringen som trengs?

Hvilke algoritmer skal vi utvikle selv- i ulike forsknings/innovasjons/utviklingsprosjekter- hvorfor? Hvilke produkter er vi unik posisjonert til å utvikle pga. gode forskningsmiljøer, tilgang til gode datasett og etablerte arenaer for samspill mellom teknologer, forskere og helsepersonell.

Hvilke parametere er viktige for å ta et slikt strategisk valg? Når skal vi kjøpe og når skal vi utvikle?

 

Moderator: Ingeborg Frøysnes

Bestill billetter til alt digitalt innhold EHiN 2020 her.