Helsehjelp i hjemmet, persontilpasset behandling og bærekraft i helsevesenet. Dette høres kanskje uoppnåelig ut, men sannheten er at dette ligger oss nærmere i dag enn noen gang før. Kunstig intelligens (KI) kan nemlig hjelpe oss et stort skritt på vei mot å nå disse målene.
Etterhvert som datamaskiner har blitt kraftigere og større mengder informasjon behandles digitalt, har KI blitt mer og mer relevant, og stadig flere har fått øynene opp for potensialet som ligger i denne teknologien. Alt fra store internasjonale virksomheter som Google og små ny-oppstartede bedrifter satser nå på å levere løsninger som tar i bruk kunstig intelligens, både internt og eksternt.
Fra myndighetenes side har det blitt lagt fram en strategi for KI i Norge. Der har helsesektoren blitt nevnt som et viktig område, noe som ble ytterligere understreket i Nasjonal helse- og sykehusplan 2020-2023. Det finnes altså en vilje til å få kunstig intelligens ut i operativ bruk i helsesektoren, men for å få dette til må noen utfordringer løses.
Må overkomme hindringer
Maskinlæring er et mye omtalt felt innenfor kunstig intelligens som kan produsere meget presise prediksjoner gitt at det er nok relevant data tilgjengelig. Denne teknologien er i stand til å løse komplekse problemstillinger med et høyt antall ukjente variabler, som vi tradisjonelt sett ikke har kunnet behandle på en god måte, eller behandle kjente problemstillinger med økt nøyaktighet. Disse løsningene er avhengige av store mengder data til opptrening for å gi best mulig resultat. Her støter vi på våre første utfordringer i form av strengt regelverk, manglende IKT-infrastruktur og mangel på standardløsninger for databehandling. Disse hindrene må overkommes før man kan ta i bruk KI-løsninger i stor skala.
Et tiltak vil være å samle aktører fra de forskjellige leddene i økosystemet rundt kunstig intelligens. Et slikt kompetansenettverk vil kunne bidra til å bedre kunnskapen om KI, både hos de som lager regelverk og hos de som skal ta teknologien i bruk. Samtidig vil aktørene som utvikler og produserer KI-løsninger kunne komme med, og ta i mot innspill fra både regulatorer og brukere.
Rettigheter må ivaretas
I implementeringsfasen og ved bruk av teknologien vil man møte organisasjonsstrukturer som er vanskelige å endre på og mangel på brukserfaring. Dette vil kreve et tett samarbeid mellom arbeidstakerorganisasjoner, næringslivet og det offentlige rundt lovverk, bruk og opplæring.
Datadeling er et område som kan være spesielt vanskelig da det fort kan oppstå usikkerhet rundt eierskap, ansvarsområder og retten til privatliv, samt datakvalitet og om riktig data brukes til å trekke korrekte konklusjoner. Tilgang på data er alltid et kompromiss mellom produktivitet og sikkerhet, der datasubjektenes rettigheter veier tyngst.
KI-baserte løsninger vil kreve at vi legger til rette for, og gir tilgang til helse- og personopplysninger i større grad enn før. Derfor er det viktig å jobbe for å minimalisere risiko for brudd på personvern og sørge for at individuelle rettigheter ivaretas.
En kompensasjon
Det jobbes i dag bredt med å få på plass standardiserte plattformer for tilgang og behandling av data der det offentlige, næringslivet og akademia er tungt involvert. Tilbud som helsedata.no har som mål å samle mange av de forskjellige registrene som i dag lagrer helse- og personopplysninger på ett og samme sted på tryggest mulig måte. Når mekanismer for informasjonsutveksling, kompetanseheving og robuste plattformer for datadeling er på plass, vil det være enklere for hver enkelt arbeidsplass å ruste opp sin IKT-infrastruktur til det nivået som er nødvendig.
Kunstig intelligens kan hjelpe oss å utnytte de ressursene vi har tilgjengelig på best mulig vis og i så måte sørge for økt bærekraft i norsk helsevesen. Vårt behov for helsepersonell øker stadig. Noen beregninger anslår at vi er avhengige av at så mange som hver fjerde ungdomsskoleelev vil jobbe i helsevesenet fremover. Dette vet vi er uoppnåelig, og KI-baserte løsninger vil kunne være med på å kompensere for dette. Samtidig vil man med et digitalisert helsevesen og nøyaktige prediksjoner kunne gi tilpasset behandling til pasienter i hjemmet i større grad enn tidligere. Det jobbes i dag med blant annet skreddersydde behandlingsopplegg for enkeltindivider, anonym pasientovervåkning og tilstandsprediksjon. Dette vil være både økonomisk og ressursmessig gunstig for norsk helsevesen, men også komme pasientene til gode.
Av Magnus Lund-Vang, Norway Health Tech
