Millionløft for utvikling av kunstig intelligens

Universitetssykehuset Nord-Norge er langt framme når det gjelder utvikling og forskning på kunstig intelligens. I samarbeid med universitetet i Tromsø fortsetter satsingen med 30 ferske millioner i prosjektstøtte.

Det er maskinlæringsgruppa ved UiT, Norges arktiske universitet som har mottatt prosjektmidler til å videreføre en allerede godt etablert forskning i samarbeid med fagmiljøer ved UNN. Nylig presenterte klinikksjef Rolv-Ole Lindsetmo ved Kirurgi-, kreft- og kvinnehelseklinikken (K3K) ved UNN satsingen på kunstig intelligens på den regionale forskningskonferansen.

[su_bilde1]

‒ Mange mener jeg er en tulling som bruker, og ønsker å bruke, kunstig intelligens i min arbeidshverdag. Spørsmålet er hvordan få integrert denne teknologien slik at det ikke sees på som trussel, men som et nyttig hjelpemiddel i sykehusene, forklarte Lindsetmo til deltakerne på konferansen.

Beslutningsstøtte

For kunstig intelligens er langt fra så «science fiction» som det høres ut. Så langt har kunstig intelligens – også beskrevet som en teknikk man bruker for å gi datamaskiner og dataprogrammer en mest mulig intelligent respons – blitt brukt i UNN for å kartlegge risiko for sykdom, til å tolke bilder, og for å danne grunnlag for ulike former for beslutningsstøtte for både helsepersonell og pasienter.

‒ Det kommer trolig til å bli mange bruksområder i framtiden for kunstig intelligens. Kunstig intelligens er i praksis metoder for å bearbeide store mengder data ved hjelp av avansert statistikk og matematikk. Ved å lage algoritmer som leter etter spesifikk informasjon i for eksempel fritekst i en pasientjournal, får vi plutselig ut en god del informasjon vi ikke hadde tilgjengelig tidligere, forklarer Lindsetmo.

Finner og rydder data

For en person er det kognitivt vanskelig å skulle vekte store mengder informasjon. Ofte blir landskapet uoversiktlig for oss når det er flere enn fem variabler som skal vektes samtidig.

Klinikere i K3K må ofte vurdere flere enn fem variabler for en pasient, og begynte i 2010 å se seg om etter verktøy som kunne hjelpe legene å holde oversikt og vurdere alvorlighetsgrad på pasientens tilstand.

K3K har i samarbeid med UiT, Norges arktiske universitet og Nasjonalt senter for e-helseforskning fått laget algoritmer som datamaskinen bruker for å lete fram hvilke pasienter som har størst risiko for komplikasjoner. Kunstig intelligens er brukt for å finne risiko for anastomoselekkasje, altså lekkasje i koblingen som kirurgen har laget mellom to tarmdeler. Maskinen har også hentet ut de pasientene som har størst risiko for sårinfeksjoner, og de som er i faresonen for å få såkalt postoperativt delirium ‒ altså bli forvirret etter operasjonen.

[su_bilde2]Alle disse tre komplikasjonene er noe datamaskinen klarer å finne ut av raskere enn sykepleiere og leger oppdager det. Rett og slett ved at datamaskinen kan legge sammen resultater fra en rekke ulike målinger og kjenne igjen ord fra journalen hvor pasientens tilstand dokumenteres daglig, og deretter «slå alarm».

LES OGSÅ: Fikk pris for bæsjeforskning

‒ Pasientjournalen er en enorm kunnskapskilde, men det er tidkrevende og komplisert å gå gjennom den manuelt for å lete etter signaler som sammen kan utgjøre en risiko. Her ligger for eksempel diagnosekoder, blodprøver, fri tekst, bildekilder, radiologirapporter og patologirapporter, forklarer Lindsetmo.

Legene vet hva slags resultater og ord som gir grunn til uro. Datateknikerne mater inn hva datamaskinen skal lete etter og resultatet kan bli økt pasientsikkerhet.

Må opp nasjonalt

‒ Ennå finnes det ganske mange praktiske utfordringer ved å skulle ta i bruk kunstig intelligens. Vi må framfor alt forstå hvor kunstig intelligens kan brukes og hvilke begrensninger den har. Vi må vite mer om hvordan den skal integreres og endre arbeidsprosesser. Ingen lovgivning er på plass for at vi kan gjøre nytte av kunstig intelligens, så foreløpig er alt kun på prosjektstadiet, sier klinikksjefen, og nevner at det må gjøres etiske vurderinger, juridiske vurderinger, etableres retningslinjer og ikke minst få på plass en verdiforankring for bruk av kunstig intelligens.

UNN kjører allerede forsøk med robotkirurgi, som er en annen form for kunstig intelligens.

‒ Om noen år er det kanskje like vanlig for kirurger i en operasjonssal å sette på «autopilot» som det i dag er rutine for piloter i fly. Jeg vet ikke om autopilot er en våt drøm eller et mareritt for kirurgen, men vi må uansett passe på at det vi utvikler og gjør er til fordel for pasienten, påpekte Lindsetmo.

­‒ Om bruken av kunstig intelligens i klinikken fører til redusert bruk av kostnader, vil det gagne populasjonen. Mye utvikling skjer på ulike steder i sykehuset. Vi må selv ta tak i de fragmenterte innsatsområdene og samle disse i en modell som forankres i ledelsessystemene. Og så må bruken av kunstig intelligens komme på arenaen nasjonalt. Helsedepartementet må få øynene opp for at vi på UNN, UiT og Nasjonalt senter for e-helseforskning er ganske langt framme på bruk av både kunstig intelligens og teknologi. Vi samarbeider godt på tvers og tør å stille nye spørsmål, som er en forutsetning for nyskaping, konkluderte Lindsetmo.

[su_bilde_3]

Innovasjon

‒ UNN har Nasjonalt senter for e-helseforskning som en solid arena for innovasjon i sykehuset og et senter for kunnskap det er mulig å vokse på. I sum har UNN fire innovasjonsperspektiv for sin forskning og utvikling, forklarer kvalitetssjef Einar Bugge:

  • Utvikle tjenestene gjennom prosess- og tjenesteinnovasjon
  • Utvikle nye kommersialiserbare produkter, prosesser, tjenester med utgangspunkt i behov, ideer og forskning i UNN
  • Tilrettelegge for og delta i utvikling av helsenæringen, for eksempel gjennom å foreta innovative anskaffelser fra næringslivet for test og utprøving
  • Tilrettelegge for arenaer i samarbeid med UiT og andre kunnskapsleverandører

Et eget innovasjonsteam i kvalitets- og utviklingssenteret driver med rådgivning og veiledning for de med gode ideer og ønske om innovasjon. De kan for eksempel hjelpe til med finansieringskilder, søknader, prosjektledelse og delta i nettverk.

Bugge forteller at UNN kan få en tredjedel av rettigheten til en ny oppfinnelse gjort av en ansatt eller et miljø ved UNN. Mange gode ideer til nyutvikling produseres ved årlig. Når noen skriver en såkalt Disclosure of interest på en oppfinnelse, så har UNN som arbeidgiver fire måneder på seg til å be om rettighet til 1/3 av oppfinnelsen når den utvikles.

I øyeblikket er UNN inne i flere spennende prosesser, hvor spesielt en produktinnovasjon kan gi inntekter til sykehuset.

Helse Nord har satt av fem prosent av forskningsbudsjettet til innovasjon i 2020. Det er totalt 7,5 millioner kroner det går an å søke på for de med spennende ideer til nyutvikling i UNN.

LES FLERE forskningssaker fra UNN her.

Pingvinavisa Nyhetsbrev

Meld deg på vårt nyhetsbrev og hold deg oppdatert.

[wysija_form id="1"]