Vi er ikke alltid klar over det, men kunstig intelligens (KI) preger samfunnet i stadig større grad. Vi plukker opp vår smarttelefon og åpner den med ansiktsgjenkjenning. Vi snakker med en chatbot om i nettbanken og setter oss i en selvkjørende bil – alt sammen uten å tenke over det.
Det anslås at kunstig intelligens vil bidra med 2.7 billioner euro i EUs økonomi innen 2030. Vel vitende om at hver femte europeer er over 65 år, er vi avhengig av teknologi som kan bistå oss. Men når kunstig intelligens trer inn i bildet, følger også interessante paradokser. For å ha en effektiv helsetjeneste er vi nødt til å ta i bruk AI, men vil en lege uten videre stole på for eksempel en diagnose stilt av en aktivitetsmålende helseklokke?
Nye samarbeidsmodeller
La oss forfølge eksempelet med klokken. For den enkelte pasient er det en gavepakke, vedkommende kan bli flinkere til å passe på helsa si og oppsøke fastlegen når det trengs. Utfordringen for fastlegen er at hun ikke kjenner algoritmen som ligger bak klokkens beskjed, eller kvaliteten på diagnosen. Det kan dermed oppstå en risiko for at mange får påvist ufarlige tilstander, altså overdiagnostisering. Dette vil ikke bidra til en bærekraftig helsetjeneste – tvert imot.
En av våre forskere vil gjerne se nærmere på hvordan hjerneslag kan klassifiseres ved hjelp av kunstig intelligens. Prosjektet vil ha en stor helsemessig og samfunnsøkonomisk gevinst, men i påvente av adgang har det stått på stedet hvil i snart to år.
Denne måneden ble det kjent at Google går i kompaniskap med velrennomerte Mayo Clinic. Sistnevnte skal laste pasientdata opp i skyen og basert på kunstig intelligens tilpasse og tilby nye produkter. Hakk i hæl følger Apple som nylig lanserte en forskningsapp som gjør at brukeren kan dele private pasientdata med techgiganten, data som igjen vil bli brukt til å gjennomføre store forskningsprosjekter. Apples smartklokke er allerede godkjent som medisinsk utstyr av godkjenningsinstansen, US Food and Drug Administration. Vi ser at til dels utradisjonelle partnerskap oppstår og nye forretningsmodeller utvikles.
Den effektive datainnhøstingen
Kampen om dataene våre har derfor tilspisset seg. En rekke forsikringsselskaper vil gjerne betale for våre opplysninger, og tilbyr nå billigere bilforsikring om man lar seg overvåke. Andre samler inn opplysningene våre og deler de videre, uten at vi nødvendigvis vet hvor de ender opp. Dagens Næringsliv har den siste tiden skrevet om den hviterussiske appen Flo som kartlegger kvinners seksualliv og menstruasjonssyklus og deler informasjonen videre med Facebook. Appen skal ifølge produsenten være lastet ned 270.000 ganger i Norge. Nå advarer Datatilsynet norske kvinner mot å dele sine opplysninger uten å sette seg inn vilkårene for informasjonsdeling.
Våre forskere vil gjerne forske mer på hvordan vi kan lage kunstig intelligens som folk kan stole på, samt tjene som et støtteverktøy i en allerede presset helsearbeiders hverdag.
Tiden renner ut
BigTech-selskapene er effektive der de høster data direkte fra brukeren, mens den kliniske forskeren i ytterste konsekvens blir sittende og vente på adgang til data. I 2016 skrev Tor Arne Viksjø, administrerende direktør i Dips ASA følgende i Dagens Medisin»: «Utfordringen er å realisere slike mål i et helsevesen hvor ansvaret og finansieringen er strengt todelt. Da må de regionale helseforetakene, kommunehelsetjenesten og leverandørsiden, samarbeide nært og godt.»
Tre år senere støter vi fremdeles på de samme utfordringene. Ifølge Direktoratet for e-helse er det i gjennomsnitt 17 måneders ventetid om man vil ha tilgang til datasett. Ordningen blir en flaskehals for både studenter og større forskningsprosjekter, også i SINTEF. En av våre forskere vil gjerne se nærmere på hvordan hjerneslag kan klassifiseres ved hjelp av kunstig intelligens. Prosjektet vil ha en stor helsemessig og samfunnsøkonomisk gevinst, men i påvente av adgang har det stått på stedet hvil i snart to år.
Verdien i dataene
Direktorat for e-helse står nå bak Helseanalyseplattformen, et positivt initiativ som skal sikre oss som driver med forskning tilgang til data. Dessverre går det for sakte. Skulle plattformen likevel lykkes kan vi i Norge komme i gang med å utnytte fortrinnene våre og jobbe med de unike helsedataene fra befolkningsstudier som HUNT, Kreftregistret og Mor, far og barn-undersøkelsen.
Den skjerpede konkurransen gjør våre egne begrensninger tydeligere. Som forskningsinstitutt har vi over tid jobbet med kunstig intelligens i ulike helserelaterte prosjekter. Våre forskere vil gjerne forske mer på hvordan vi kan lage kunstig intelligens som folk kan stole på, samt tjene som et støtteverktøy i en allerede presset helsearbeiders hverdag.
Forskning og næringsliv må derfor slippe til i helsetjenesten og på sikt skape felles mål. Realiseringene av verdiene i helsedataene er først mulig når dataene struktureres og gjøres tilgjengelig. Til syvende og sist handler det ikke om å gjøre ting bedre. Det handler om å gjøre bedre ting.