Kunstig intelligens endrer helsevesenet og utfordrer forskningen

Helsevesenet har alltid lagt stor vekt på å unngå feil i pasientbehandlingen. Den Hippokratiske ed, som understreker prinsippet om å ikke skade pasienten, er en grunnleggende rettesnor i fagmiljøene. For administrasjonen signaliserer feil mangel på kontroll. Dermed møtes fagmiljø og administrasjon i ønsket om å redusere risikoen for uønskede hendelser. Tradisjonelt har dette blitt prioritert høyere enn gevinster ved ny teknologi, noe som har resultert i langsomme, byråkratiske innføringsprosesser for helse-IKT.

Forskningsfeltet implementeringsforskning skal lære av slike prosesser, slik at erfaringene kan komme fremtidige prosjekter til gode. Feltet gir innsikt i hvordan nye løsninger kan forbedre effektivitet, arbeidsflyt, teknologisk samspill og brukeropplevelser. Tradisjonelt har forskningen vært preget av lange søknadsprosesser og prosjekter med mangeårige og rigide gjennomføringsplaner.

Tvinges til å tenke nytt

Tidligere harmonerte denne forskningen godt med helsevesenets tempo for teknologisk utvikling. For eksempel kunne det ta fem år å innføre en ny elektronisk pasientjournal (EPJ). Slike forutsigbare prosesser gjorde det mulig å planlegge og finansiere forskningen parallelt.

Nå foregår det et taktskifte. Økt etterspørsel etter helsetjenester uten tilsvarende ressursøkning, kombinert med rask tilgjengelighet av ny teknologi, utfordrer både sykehus og forskning til å tenke nytt. Kunstig intelligens (KI) er et godt eksempel. KI brukes i dag til å analysere medisinske data, støtte diagnostisering og automatisere dokumentasjon.

Utviklingen har vært forrykende. I 2021 var det kun spesielt interesserte som hadde hørt om maskinlæring. Under et innspillsmøte hos Helsedirektoratet i mai i år, i forbindelse med utarbeidelsen av Felles KI-plan for trygg og effektiv bruk av KI i helse- omsorgstjenesten, fortalte en fastlege at han brukte ChatGPT aktivt til støtte i dokumentasjonsarbeidet sitt. Da gikk det et overrasket gisp gjennom forsamlingen.

Et halvt år senere finnes det løsninger som er skreddersydd for klinisk bruk, som for eksempel kan forfatte et nær ferdig journalnotat i sanntid basert på lydopptak av pasientkonsultasjonen. Fastleger som har tatt slike i bruk forteller om at det langt på vei har avviklet det sedvanlige dokumentasjonsarbeidet på kveldstid. Norges største nettverk for helprivate psykologer, Speare AS, har nylig gjort en tilsvarende løsning tilgjengelig.

Åpner for effektivisering

I privat og delprivat sektor av helsevesenet har altså tiden fra en løsning som radikalt endrer arbeidsflyt og rutiner er tilgjengelig, til den er tatt i bruk, krympet fra år til måneder eller uker.

I offentlig helsesektor var Vestre Viken først i Norge med å bruke en KI-algoritme for brudddeteksjon. Denne løsningen har spart helsepersonell for tusenvis av konsultasjoner og bidratt til bedre ressursutnyttelse. Samtidig åpner KI for oppgaveglidning, effektivisering og andre tiltak som Helsepersonellkommisjonen har etterlyst.

Som tidlig bruker av KI hviler en betydelig bevisbyrde på Vestre Viken. De må vise for brukere og beslutningstakere at teknologien i praksis fungerer som forventet. Over tid forventes bevisbyrden å skifte: I fremtiden kan det bli foretak som unnlater å ta i bruk slike løsninger, som må forsvare sine valg.

Finansieringsmodeller i utakt

Dette temposkiftet krever at forskningen tilpasser seg. Dagens finansieringsmodeller, med langsiktige og rigide prosjekter, er i utakt med utviklingen. Hvis det for eksempel hadde startet et prosjekt i 2021 for å følge innføringen av KI de neste fire årene, kunne resultatene i dag fremstått som utdaterte. For å sikre at helsevesenet drar full nytte av KI uten å gå på kompromiss med pasientsikkerhet eller kvalitet, må forskningen fungere som en bro mellom teknologi og praksis.

Forskning spiller en nøkkelrolle i å sikre at implementeringen av KI er etisk forsvarlig og tilstrekkelig sikker. Den raske utviklingen utfordrer etablerte praksiser og krever ny kunnskap om teknologiens innvirkning på pasientbehandling, helsepersonell og systemer. Forskning må også adressere etiske spørsmål, risikoen for skjevheter i algoritmer og behovet for regulering. Samtidig er det avgjørende å forstå pasientenes opplevelser og utvikle rammeverk for opplæring og håndtering av feil.

For å møte disse utfordringene trenger forskningen finansieringsmodeller som gir fleksibilitet til å fange opp både kortsiktige og langsiktige effekter. Mindre helse-IT-prosjekter har ofte høyere suksessrate enn større initiativ, og forskningen bør reflektere dette ved å kombinere små, smidige enheter med større sentre som følger overordnede trender. Uten slike tilpasninger risikerer helsevesenet å gå glipp av fordelene ved KI og bli dårligere rustet til å håndtere utfordringene som følger.

Ingen oppgitte interessekonflikter