DMTS landsmøde 2023 Klinikeren får direkte besked på mobiltelefonen, når en patient kræver særlig opmærksomhed. (Modelfoto: Region Syddanmark). Bump på vejen De seneste årtier har vi set en ekspo- nentiel udvikling i interessen for AI i sundhedsvæsenet. Men kun en ganske lille andel af de udviklede algoritmer er rent faktisk nået ud til klinikere og patienter. - Vi er nået langt på billedområdet, men inden for sundhedsdata er vi ikke så langt, som vi gerne vil være, siger Marianne J. Jørgensen. Hun henviser til et systematisk review fra 2021, som peger på, at ganske vist er der udviklet tusindvis af algoritmer - men kun 51 af dem har været imple- menteret i en klinisk sammenhæng, og hovedparten af disse implementeringer foregik i USA. - Trods massive investeringer mangler vi stadig at se, at de mange algoritmer bliver succesfuldt implementeret og udbredt i sundhedsvæsenet. Det er ærgerligt at stå her og sige, men jeg er sikker på, I alle sammen er enige med mig, sagde Marianne J. Jørgensen i sit oplæg på landsmødet. Vejen fra idé og udvikling til produkt og implementering er lang, og den kan let virke uoverkommelig. - Vi er gode til at producere en masse algoritmer, men der opstår bare en kløft, når det gælder om implemente- ringen, fordi vi simpelthen mangler at få dem testet i et klinisk setup, siger Marianne J. Jørgensen. En særlig udfordring er algoritmer, som er udviklet i udlandet: - De kan være mindst lige så gode som det, vi selv kan herhjemme, men hvis de for eksempel er udviklet på franske data, skal vi stadig have dem testet på danske data, før vi er sikre på, at de har den ønskede virkning herhjemme. Hertil kommer en række datamæssige, tekniske og juridiske udfordringer. Så der er nok at tage fat på. - Hvis vi for alvor vil et stærkt sundhedsvæsen, hvor AI-løsninger er en del af den kliniske hverdag, så er det vigtigt, at vi tænker tværfaglige partnerskaber med et stærkt fokus på både evidens, klinisk involvering, ledelsesopbakning, det juridiske fun- dament og selvfølgelig datasikkerhed og infrastruktur, slutter Marianne J. Jørgensen. - Hans arbejde er publiceret i videnska- belige tidsskrifter, og det er simpelthen det, vi står på skuldrene af i det videre arbejde med Priokritisk, fortæller Marianne J. Jørgensen. Hun understreger, at det kræver en tvær- faglig indsats, og bred indsigt i kom- plekse problemer, hvis AI-algoritmerne for alvor skal assistere beslutnings- processer i sundhedsvæsenet. - Derfor har vi samlet et stort team af forskellige fagligheder. Vi har læger, sygeplejersker, dataingeniører, ux- designere, antropologer og forskere, som alle bidrager med hver deres faglighed ind i projektet. I tillæg til det har vi en tæt dialog med regionens juridiske afdeling og it-afdelingen - men også med etiske eksperter og selvfølgelig lederne i sundhedsvæsenet. Algoritmen på arbejde Priokritisk bruger AI til at vurdere patientens risiko for sepsis. Foreløbig bygger projektet på historiske data: Over en seksårig periode har man analyseret 172.000 indlæggelser fra Horsens- hospitalets optageområde - og kigget efter forekomsten af sepsis, sådan som det defineres af algoritmen. Patienter med sepsis er indlagt fem gange længere, de kommer 20 gange 12 | December 2023 |
Download PDF fil
Se arkivet med udgivelser af Medicoteknik her
TechMedias mange andre fagblade kan læses her