DMTS landsmøde 2021 På den øverste tablet rådgiver de matematiske modeller om ilt, tryk og frekvens. Lægen ændrer indstillingerne på respiratoren (nederst), og modellerne lærer af patientens respons. (Foto: www.mermaidcare.com). lidt, bliver patienten stresset og udmattet og ligger længere i respiratoren. - Det er den balance, vi skal ramme: mellem for meget støtte og for lidt støtte. Når vi sætter disse »for lidt og for meget- værdier« ind på en akse, på en sekskan- tet figur, så kan vi bygge et system med fysiologiske modeller, som giver os en fornuftig klinisk balance, når man skal indstille en respirator, siger Stephen Rees. Det kunne for eksempel være at skrue op for ilten og lidt ned for trykstøtten. Forklaringen af dette råd skal være transparent, passe ind i det kliniske arbejde og være nem at lære og bruge - jf. de seks nævnte krav til beslutnings- støttesystemer. Ønsker man en nærmere forklaring om rådet, kan man se en grafisk gengivelse af balancen på den sekskantede figur, hvor den optimale balance ligger i midten. Klinikeren kan se, hvad der konkret skal skrues på, for at opretholde den optimale balance. - Symbolerne er grafisk let genkende- lige. For eksempel er en cirkel eller en »butterfly« i midten et tegn på optimal indstilling, mens tynde og yderligtgå- ende streger er tegn på problemer. Disse signaler er lette at fange i farten, godt hjulpet af baggrundsfarven, som er rød, gul eller grøn. Man får altså en visuel fremstilling af, hvorfor systemet kommer med netop dette råd, siger Stephen Rees. Vil man have endnu mere forklaring, kan man få tal på - og se, hvad der ligger bag systemets beregninger. Man kan også grave sig ned til en fysiologisk be- skrivelse af, hvordan modellen er tunet. - Vi skal tænke på, hvem vores brugere er, og hvordan vi skifter mellem dem. Om det er sygeplejersken ved siden af sengen eller overlægen på stuegang. De skal kunne grave sig ned til deres eget ekspertiseniveau og forstå patienten ud fra deres egen faglighed, siger Stephen Rees og tilføjer: - Hvis vi skal have transparens, såkaldt explainable AI, kan sådan et system, der er bygget på fysiologi, hjælpe os meget, fordi denne fysiologi i sig selv giver transparens til beslutningerne. Klare symboler Stephen Rees og hans kolleger på AAU har i samarbejde med Mermaid Care ud- viklet et system til beslutningsstøtte ved respiratorbehandling. Systemet samler de matematiske modeller i en tablet og giver råd om ilt, tryk og frekvens, som lægen eller sygeplejersken kan bruge til at ændre indstillingerne i respiratoren. Modellerne tager ved lære af patientens respons på disse ændringer. Når systemet har noget relevant at sige om patienten, kommer det med et råd. Den sekskantede grafik giver et detaljeret overblik over patientens tilstand. 14 | December 2021 |
Download PDF fil
Se arkivet med udgivelser af Medicoteknik her
TechMedias mange andre fagblade kan læses her