KI + helsetjenesten = sant?

Vi står i en spagat mellom hensyn til god pasientsikkerhet og ønsket innovasjon. Mens vi venter på infrastruktur, standardisering og løsninger som gjør det mulig å dele data på tvers, kan vi bruke kunstig intelligens (KI) til å gjøre helsesektoren smart.

Publisert
Line Ryan-Ono

Kronikk: Line Ryan-Ono, manager hos BearingPoint
Natalie Emanuelsson, Consultant hos BearingPoint

Natalie Emanuelsson

KUNSTIG INTELLIGENS kan revolusjonere hvordan vi jobber med helse – både klinisk og administrativt, men vi står ovenfor et dilemma mellom innovasjon og god ivaretakelse av pasientinformasjonen.

Allerede nå kan Apple Watch ringe nødnummeret for deg – dersom den registrerer et fall og ikke responderer på henvendelser fra klokken. Dette gjør den ved hjelp av informasjon fra helseappen, og fra klokkens bevegelsessensor. Mulighetene er enorme, og vi har knapt startet reisen med å se hvordan kunstig intelligens kan bidra til forbyggende behandling av mennesker.

SPAGATEN. Vi står i en spagat mellom hensyn til god pasientsikkerhet og ønsket innovasjon. Bruk av data på denne måten byr imidlertid på utfordringer tilknyttet tilgang på pasientdata og personvern.

Kunstig intelligens var på agendaen under EHiN 2022, der flere programpunkter gjaldt gevinster og dilemmaer vi ser for oss ved bruk av kunstig intelligens. På den ene siden er deling av helsedata viktig for at pasienten skal få en trygg pasientbehandling, og for å skape bedre helsetjenester. På den andre siden utgjør utstrakt deling av helsedata en risiko for at informasjonen kommer i feil hender.

Kan vi bruke kunstig intelligens for enklere å få oversikt over belegg på sengeposter, tilgjengelig kapasitet og antall liggedøgn? Det tror vi

Regjeringen ønsker å legge til rette for deling av data, både i offentlig og privat sektor, og mellom sektorene. Noe av det som må fastsettes, er hvilke helseopplysninger som kan benyttes, i hvilke sammenhenger og av hvem. Vi må tørre å bruke kunstig intelligens der det kan forbedre helsetjenesten.

BEKYMRINGSFULLT. Vi «skynder oss langsomt» i Norge, spesielt med tanke på personsensitive data og etablering av nasjonale løsninger. Under EHiN trakk Morten Goodwin frem bekymringen om at helseforskning i Norge kan «stoppe opp» på grunn av manglende tilgang til helsedata.

I forslaget til statsbudsjett foreslår regjeringen å kutte gjenværende og fremtidig støtte til prosjektet «Felles kommunal journal».

Forslaget vekker bekymring, og mange mener dette kan bidra til at innovasjon i helsevesenet – og tilgjengeliggjøring av pasientinformasjon – tar lengre tid. Det er usikkert hvor veien går videre og når den vil være ferdig.

SE TIL TRANSPORTBRANSJEN! Helsetjenesten kan lære av transportbransjen, som gjør jernbanen smartere med data og analyse. Vi ønsker derfor å trekke frem andre bruksområder der kunstig intelligens kan utgjøre en forskjell i helsevesenet uten å måtte vente på nasjonale løsninger eller standardiseringer.

I transportbransjen er man allerede godt i gang med å utnytte kunstig intelligens til å utføre driftsoppgaver og forutse behov for vedlikehold. Det pågår et samarbeid med Railway Robotics for å utvikle maskinlæringsalgoritmer for en robot som skal smøre sporveksler i jernbanen. Ved å hente og samle innsikt fra sensorer som er installert i roboten og overvåke kritiske elementer, kan man enklere identifisere tilstander utenfor normalen. Slik kan vedlikehold utføres når det trengs.

HELSEPOTENSIAL. Det samme prinsippet kan benyttes i helsesektoren for å effektivisere drift og vedlikehold av medisinsk utstyr. Selv om det allerede er iverksatt noen relativt enkle systemer for å redusere svikt og ineffektivitet på utstyr, er det stort potensial for å utnytte kunstig intelligens for effektivisering i komplekse prosesser.

Spesialhelsetjenester benytter kostnad per pasient (KPP) som styringsverktøy til å analysere ressursbruk og kostnader for ulike pasientgrupper. En studie ved St. Olavs hospital viser at kostnader for sengeposter utgjør over 50 prosent av kostnadsgrunnlaget, og har et stort potensial for effektivisering. Det pågår allerede et stort uttak av data og analyse på disse områdene i helsetjenesten. Kunne vi ha brukt kunstig intelligens for enklere å få oversikt over belegg på sengeposter, tilgjengelig kapasitet og antallet liggedøgn?

Kunne vi ha brukt kunstig intelligens for enklere å få oversikt over belegg på sengeposter, tilgjengelig kapasitet og antallet liggedøgn? Ja, det tror vi.

Selskaper kan få hjelp til å utnytte data og analyse: Ved å strukturere data og informasjon over tid, kan man se mønstre og trender. Da er det mulig å predikere inntreff av ulike hendelser og ta informerte beslutninger. Hvis vi kan koble kunstig intelligens til interne og eksterne datakilder, tidligere trender og antallet ledige sengeposter, kan man enklere planlegge bemanning samt behov for sengekapasitet og forventet behandlingstid. Dette gjør det enklere for sykehusene, ansatte og pasienten: En vinn-vinnsituasjon.

Disclaimer: BearingPoint leverer ledelses- og teknologirådgivning, og bidrar med å hjelpe kundene til å utnytte data og analyse slik at de kan ta informerte beslutninger som utgjør en forskjell. BearingPoint jobber med helsesektoren i Norge og i en rekke andre europeiske land. I Norge har selskapet kontor på Tjuvholmen og omtrent 150 ansatte.


Dagens Medisin, fra Kronikk- og debattseksjonen i 15-utgaven

Powered by Labrador CMS