AI ska ge bättre och effektivare vård

– Med hjälp av välfärdsteknologi och AI-baserade beslutsstöd kommer patienter i större utsträckning att själva kunna värdera sitt tillstånd och ta kontakt med vårdpersonal vid behov. Det ger färre onödiga sjukhusinläggningar och gör att fler kan få tillgång till vård oavsett var de bor, säger Finn Samuelsen, projektledare vid Høgskolen i Østfold.

Ökad trygghet och livskvalitet för patienten

Forskarna ska bland annat utveckla AI-modeller för patienter i hemmet som själva registrerar och mäter sina värden. Framförallt ska det kunna användas för äldre och sköra patienter samt för patienter med hjärtsvikt.

– Hjärtsvikt är en mycket handikappande sjukdom som ökar i samhället, eftersom vi lever allt längre. Ofta hamnar patienten på akutmottagningen där de kan bli sittande länge. Med hjälp av digitala lösningar skulle patienterna istället kunna få snabb återkoppling på sitt tillstånd i hemmet och slippa åka in till akuten i onödan, säger Anders Jonsson, projektledare vid Högskolan i Borås.

En patient som befinner sig hemma kan till exempel få besked om hur doseringen av medicin ska vara, om dosen ska ökas eller minskas. Med hjälp av AI kan tekniken tala om för patienten när det är dags att uppsöka läkare och automatiskt skicka personen till rätt mottagning.

– Det här ökar patientens trygghet och egen kontroll över sin sjukdom och patienten kanske kan stanna hemma längre. Dessa faktorer har stor betydelse för livskvaliteten, säger Anders Jonsson.

Mer träffsäkra diagnoser

För hälso- och sjukvården kan AI-baserade beslutsstöd bli viktiga verktyg när det gäller diagnostisering och bedömning av patienter.

– Fördelen med AI är att den kan lära sig varje patients symptom och göra individuella anpassningar. Idag är träffsäkerheten inte alltid så hög för individen, eftersom data vi använder är baserad på grupper, säger Finn Samuelsen.

Projektet ska utveckla och testa ett AI-baserat beslutsstöd för ambulanspersonal när patienter drabbas av akut sjukdom, stroke eller trauma, till exempel fall i hemmet eller trafikskador.

– Vi vill bland annat testa en matematisk modell för att öka träffsäkerheten när ambulanspersonalen fattar beslut om traumapatienter. Det handlar om ett system som kan rekommendera till vilket sjukhus som patienterna ska skickas för bästa möjliga vård, baserat på hur allvarligt skadad patienten är, säger Anders Jonsson.

Idag är det svårt att avgöra om någon har blodpropp eller inte och många patienter skickas till sjukhus i onödan. I ett av delprojekten ska forskarna utveckla ett AI-baserat verktyg som ska bidra till mer träffsäkra diagnoser och därmed reducera antalet onödiga inläggningar och ultraljudsundersökningar.

– Vi har i ett tidigare EU-projekt utvecklat AI-modeller som ska göra det lättare att avgöra vem som har blodpropp eller inte. Nu kommer arbetet att fortsätta och vi hoppas vi på att utveckla nya och bättre modeller. Vi ska även samla in data som kan hjälpa oss att förutsäga vilka patienter med blodpropp som riskerar att få blödning av behandlingen och vilka som riskerar återfall av sjukdomen, säger Finn Samuelsen.

Samarbete mellan näringsliv, sjukvård och akademi ska underlätta införandet

– AI kommer inte att ersätta läkaren eller sjukvårdspersonalen. Tekniken blir ett komplement som frigör resurser och tid för sjukvården och som ökar patientens trygghet. Nu finns tekniken för att göra detta. Men däremot är inte lagstiftningen inom området på plats ännu, säger Anders Jonsson.

Det finns många etiska och juridiska utmaningar som behöver lösas för att AI-baserade beslutsstöd och teknologier ska kunna införas inom hälso- och sjukvården. Projektet ska därför arbeta med att ta fram en modell för val och beslut som behöver göras när AI-tekniken ska införas.

Andra utmaningar som projektet ska ta sig an gäller datahantering och kliniskt införande samt certifiering och legala krav kopplade till användning inom hälso- och sjukvården. En särskild modell för samverkan mellan akademi, hälso- och sjukvård och näringsliv ska tas fram för att underlätta operativt införande och kommersiell spridning.

– Vi hoppas på att uppnå en större rättslig förutsägbarhet och målet är att förkorta tiden till att produkten eller tjänsten når marknaden med ett särskilt fokus på startup- och småföretag. Det skapar en kostnadseffektivitet som är till nytta för brukare och patienter, säger Finn Samuelsen.

Läs mer

Högskolan i Borås är tillsammans med Høgskolen i Østfold projektägare. I projektet deltar även Chalmers tekniska högskola, Sykehuset Østfold, Prehospital ICT Arena – PICTA vid Lindholmen Science Park, flera lärosäten, sjukhus, regioner och medicinsktekniska företag i Sverige och Norge. Projektet ska pågå i tre år och finansieras genom ERUF (Europeiska regionala utvecklingsfonden) och samarbetsprogrammet Interreg Sverige-Norge.

Projektsida: Kontiki – Artificiell intelligens (AI) som beslutsstöd för patienter och hälso- och sjukvård