Til hovedinnhold

Datakur mot sykehuskøer

Datakur mot sykehuskøer

Publisert 26. august 2016

Kunstig intelligens kan øke antallet inngrep per dag ved sykehusenes operasjonsstuer.

Innlegget Datakur mot sykehuskøer dukket først opp på Gemini.no.

Main intro image
Kunstig intelligens kan trolig bedre ressursutnyttelsen ved operasjoner med lav komplikasjonsfare, skriver SINTEF-forsker i denne artikkelen. Illustrasjonsfoto: Thinkstock
Portrettbilde av mann

Leendert W. M. Wienhofen er forsker ved SINTEF IKT.

Slik innleder SINTEF-forsker Leendert W.M. Wienhofen en populærvitenskapelig artikkel i Dagens Næringsliv i dag, fredag 26. august.

Med DNs tillatelse gjengir vi her artikkelen i sin helhet:

«Fagfolk og utstyr som er involvert når du opereres, er blant helse-Norges dyreste ressurser. En produksjonsplan som lages på forhånd, avgjør hvor mye de brukes per arbeidsdag. Planen bygger på gjennomsnittstall for hvor lang tid ulike inngrep tar. Men i tillegg legges tidsbuffere inn. Det betyr at inngrep med lav komplikasjonsrisiko ofte tar mindre tid enn det som er avsatt.

Mye tyder på at kunstig intelligens kan gi koordinatoren på kirurgiavdelinger en pekepinn om sluttidspunkt for hver slik operasjon – mens den pågår. Dermed vil neste pasient ofte kunne klargjøres tidligere enn nå. I sin tur kan dette øke antallet inngrep per dag og følgelig krympe sykehuskøer.

Ved SINTEF/NTNU legger vi nå siste hånd på et slikt verktøy; et ekspertsystem.

Les også: – Roboter kan bli bedre til å stille diagnoser enn leger

Datamaskin matet med ekspertens viten

Denne typen kunstig intelligens lages ved at spesialisters viten formuleres som algoritmer – oppskrifter for serier av beregninger. Regneregler som blir til på dette viset, får en datamaskin til å dra slutninger på samme grunnlag som eksperten.

Behovet for ekspertsystemer oppstår når erfaringsmaterialet er utilgjengelig eller for stort til at mennesker enkelt kan analysere det. Vi har nylig lagd to slike systemer, for høyst ulik bruk. Ett av dem er viet helsesektoren.

Les også: Robotsyn finner sykdom og gir friskere fisk

Utviklet for fedmeoperasjoner

Vi har valgt ut fedmeoperasjoner og satt vår lit til at teknologien vår, underveis i operasjonene, kan forutsi hvor lenge de vil vare. Det hele ut fra målinger som overvåker pasientenes tilstand på operasjonsbordet. Ennå gjenstår det å bevise hvor treffsikker løsningen vår er. Arbeidet avsluttes i høst, og vi har stor tro på at systemet består sin eksamen.

Optimismen er en frukt av et beslektet prosjekt, der vi har lagd et ekspertsystem for tekstil- og grafikkindustri. Det håndterer innstillinger for skjærebord; automatisk utstyr som skjærer ut alt fra flagg til klistremerker. Systemet vårt bruker data fra en felles kunnskapsbase som mange bedrifter drar nytte av. Vi antok at dette ville gi raskere skjæring, med samme kvalitet. Nå har vi bevist at hypotesen stemmer.

Selv om systemene har ulike formål, så sannsynliggjør suksessen til industrisystemet at teknologien vår vil gi sykehusene nyttig planleggingshjelp.

Les også: Mennesket blir vårt fortrinn i robotsamfunnet

Tar ikke over, men gir beslutningsstøtte

Ingen av de to systemene skal ta over for mennesket. De skal kun gi beslutningsstøtte. Sykehussystemet vårt gjør dette ved å se tre veier – på en gang:

  • Ser bakover i tid: I forskningen vår har vi brukt data fra 1700 fedmeoperasjoner ved et stort sykehus i USA. Systemet leser av måledata fra disse operasjonene og finner de inngrepene som på gitte områder er mest lik den igangsatte operasjonen.
  • Ser «innover»: Systemet er matet med ekspert-viten fra anestesileger ved sykehuset i USA. De har angitt hvilke målinger som sier noe om hvor lenge operasjonen vil vare.
  • Ser fremover i tid: Informasjonen fra systemet gir rom for økt planlagt aktivitet. En fedmeoperasjon uten komplikasjoner tar fra to til fire timer. Selv når det planlegges ut ifra at den tar tre timer, blir det kun plass til to inngrep per operasjonsstue innenfor vanlig arbeidstid. Nær annenhver operasjon i datasettet vårt tar mellom to og tre timer. Dette kan gi rom for innkalling av en ekstra pasient daglig. Midtveis i operasjon nummer to vil ekspertsystemet se om det blir tid til ekstra-operasjonen eller om den må utsettes.
       

Kunstig intelligens kan trolig bedre ressursutnyttelsen også ved andre operasjoner med lav komplikasjonsfare.  Det handler om å krympe intervallet mellom operasjoner – og slik frigjøre sammenhengende tid. Enten denne brukes til en ekstra operasjon eller til kompetanseheving, vil de nye lukene på timeplanen gi samfunnet gevinst.»

Innlegget Datakur mot sykehuskøer dukket først opp på Gemini.no.

Denne saken er hentet fra Gemini.no - Forskningsnytt fra NTNU og SINTEF