KI på norske sykehus: – Det kommer til å bli annerledes enn vi tror

Mari Serine Kannelønning har skrevet doktorgrad om innføringen av kunstig intelligens (KI) i norsk helsetjeneste.   

– Man håper jo på at vi kan få unna en del oppgaver med hjelp av KI. Og på sikt kunne stole på at oppgavene blir løst på en god måte, sier Kannelønning.  

De med høyest forventninger sitter ofte langt fra feltet

Hun hører stadig om optimistiske visjoner for hva KI kan gjøre med norsk helsevesen.

– De med høyest forventninger sitter ofte langt fra feltet selv. Det er mange teoretiske diskusjoner om mulighetene med KI. Vi trenger mer praktisk erfaring med teknologien i vanlig sykehusdrift for å få svar, sier hun.

Her er Vestre Viken helseforetak og deres sykehus i forkant av de fleste. Og hvordan de har fått til dette, er noe av det Kannelønning har forsket på de siste tre årene. 

Bruker KI-teknologi på fire sykehus

– Vestre Viken helseforetak har hatt som mål å være tidlig ute med å ta i bruk KI-applikasjoner i Norge, sier Kannelønning.  

Det som skjer i Vestre Viken nå, blir viktig for andre helseforetak fremover.

– Den jobben de har gjort med å implementere KI-teknologi for bildediagnostikk vil vise andre hvordan de kan ta i bruk teknologien på en sikker og effektiv måte, sier hun. 

Sender bildene til en skyløsning i Belgia for KI-analyse

Hva er det sykehusene i Vestre Viken bruker KI-teknologi til helt spesifikt?

– I første omgang er det til å analysere røntgenbilder når det er mistanke om benbrudd, sier hun.  

Vestre Viken HF har kjøpt en plattform som kan sammenlignes med Appstore på mobilen.  

– Der man kan kjøpe tilgang til ulike apper til å analysere forskjellige typer medisinske bilder, forteller hun.

Boneview heter appen som brukes for å undersøke mulige benbrudd. Gjennom denne appen laster de ansatte opp røntgenbilder til en skyløsning i Belgia for analyse. 

Du kan få raskere behandling – i noen tilfeller

Se for deg at du er sendt til røntgen for et mulig benbrudd en lørdag ettermiddag. Ettersom radiografen har et KI-verktøy for hånden kan du sendes hjem igjen uten å vente på at en lege får sett på røntgenbildet. Men bare hvis det ikke er et synlig brudd. 

– Røntgenbildene sendes til Boneview-applikasjonen som raskt kommer med et svar på om det er tegn på brudd eller ei, sier Kannelønning.

Radiologene Ramprabananth Sivanandan og Mathias Haukedal jobber i Boneview på Bærum Sykehus. Foto: Line Tveiten

På denne måten kan radiografene, altså teknikere uten legeutdanning, sende hjem pasienter uten å involvere legene.  

Men kun dersom det ikke er synlige brudd på bildet, eller pasienten ikke har andre symptomer. 

– Et par minutter etter at det anonymiserte bildet er lastet opp i skyen får radiografene svar i datasystemet deres i form av en liten markering og fargekode, forklarer hun. 

Resultatene kan være usikre

Men radiografen kan ikke sende hjem pasienten dersom KI-appen er usikker på om det er et brudd. 

– Om bildet kommer tilbake med gult flagg er resultatet usikkert, sier Kannelønning.

Da må radiografen gjøre ekstra vurderinger. 

Pasienten sendes da tilbake til venterommet til legen får sett på bildet. Er det rødt, sendes pasienten videre til behandling, sier Kannelønning.

Det er ikke ofte Boneview-appen finner noe på bildene som erfarne radiologer, altså leger med spesialisering på røntgen, CT, MR og ultralyd, ikke vil oppdage.  

Det kan også hende at appen overser et brudd, men det er sjeldent.

– Skulle noe oversees er det heller ingen krise fordi radiologen vil dobbeltsjekke bildet når hun eller han er på jobb på mandagen, sier hun.

Slik disse applikasjonene fungerer nå er det altså ikke mulig å la dem diagnostisere eller ta beslutninger alene.  

Ingen app kan dekke hele pasienten 

– Å stille en diagnose kan ofte sammenlignes med en detektivprosess. Det Boneview-appen nå gjør er en isolert oppgave, sier Kannelønning.

Dersom appen ikke finner noe brudd, men pasienten ikke klarer å stå på bena, holder det selvsagt ikke med konklusjonen til appen.  

– Det kan være en sene som har røket eller en hevelse som tyder på noe annet. Du er i alle fall nødt til å ha et menneske inn for å vurdere pasienten mer helhetlig uansett, sier hun. 

Mari Serine Kannelønning forsker på KI-teknologi i helseforetak. Foto: Sonja Balci.

De ansatte er positive 

Radiologer er vant med digitalisering. Kannelønning tror dette er noe av grunnen til at de radiologene hun og hennes forskerkollegaer har snakket med er positive til bruken av KI-verktøy.

– De er positive, og de tror ikke teknologien kommer til å ta jobben deres. Men det kan endre arbeidshverdagen litt. Det blir et nytt verktøy i verktøykassen, sier Kannelønning.  

Hva med helsedataene?

Røntgenbildene lastes opp i en sky hvor de analyseres av KI-appen. Skyen har servere i Belgia.

– Sykehuspartner har vært inne og vurdert at denne prosessen med å sende dataene opp i den belgiske skyen er sikker nok. Men det er alltid en del av risikoen med slike løsninger, sier hun. 

Kannelønning mener sykehusene er veldig forsiktige her.  

– Ingen vil bli det sykehuset som fikk helsedata på avveie, sier hun. 

– Dagens KI er ikke nødvendigvis så fantastisk som mange tror 

Kannelønning tror det blir veldig spennende å følge med på utviklingen og hvilken effekt bruken av KI-teknologi i helseforetakene får fremover.  

– Det er nå det begynner å bli skikkelig interessant. Men i dag er nok ikke kunstig intelligens så fantastisk som mange tror, sier hun.  

Det er begrenset hva som er mulig å gjøre med dagens KI-teknologi på grunn av teknologiens begrensninger og strenge regler for teknologibruk i helse. 

Vi er nødt til å prøve ut teknologien 

– Men det er verdt å satse og prøve dem ut i faktisk drift, vel og merke under kontrollerte forhold og innenfor regelverket. Og ikke minst etter grundig testing på forhånd, sier hun. 

Hun mener det er den eneste måten vi vil få svar på om KI-teknologiene som finnes på markedet har en nytteverdi for norske sykehus og om bruken vil bidra til å løse helsepersonellkrisen.

Det er liten tvil om at innføringen av denne type teknologi vil påvirke både måten det jobbes på i sektoren og pasientbehandlingen.

– Men det vil også kreve endringer i det overordnede systemet, for eksempel når det kommer til finansiering. Hvilken organisasjon eller avdeling er det som ender med å få de økonomiske gevinstene av en KI-innføring når ulike arbeidsflyt og pasientflyt endres?

– Her må det mer forskning til som kan bidra til at utviklingen også fører til en bærekraftig helsesektor i fremtiden, sier Kannelønning.

Ikke alltid vi skjønner hvorfor KI-teknologien konkluderer som den gjør 

Kunstig intelligens har også en utfordring ved at det ikke alltid er like lett å forstå hvorfor den kommer frem til en bestemt konklusjon. 

– Det er ikke alltid dette er så transparent. Med bildeanalyse er dette ofte mindre problematisk. Med andre typer analyser vil det være behov for å tydeliggjøre hvordan teknologien har kommet frem til svaret før vi kan stole på den. Det er viktig at vi bevarer kontrollen, sier hun. 

Hva annet kan vi bruke KI-teknologien til?

I Vestre Viken brukes KI-teknologi til å analysere røntgenbilder av skjelett for mulige brudd, men de har ambisjoner om å ta i bruk KI til andre typer undersøkelser også.

– Det neste de planlegger å innføre er en KI-applikasjon som kan brukes til MS-kontroller. Da er det MR-bilder som skal analyseres, sier hun.

Et annet eksempel på KI-bruk kan være til å diagnostisere brystkreft.  

– I Danmark har de tatt i bruk en teknologi som viser kjempegode resultater innen mammografi, hvor de reduserer opp til 40 prosent av radiologenes arbeidsbelastning.  

Kannelønning tror denne type teknologi kommer til å påvirke mammografi-screeningen også i Norge. 

Kan KI-teknologi løse fastlegekrisen?  

– Jeg tror ikke KI-teknologi kan løse fastlegekrisen, men teknologien kan kanskje bidra til å løse noen av problemene. Og det kunne det vært interessant å forske på i årene som kommer, sier Kannelønning.

Mer forskning fra Mari Serine Kannelønning

• Mari Serine Kannelønnings doktorgradsavhandling fra 2024: How will it hit us?’
  Introducing artificial intelligence (AI) in the Norwegian healthcare services: Three modes of actor mobilisation (skriftserien.oslomet.no)
• Robin Williams, Stuart Anderson, Kathrin Cresswell, Mari Serine Kannelønning, Hajar Mozzafar, Xiao Yang 2024: Domesticating AI in medical diagnosis (sciencedirect.com)
• Mari Serine Kannelønning 2023: Navigating uncertainties of introducing artificial intelligence (AI) in healthcare: The role of a Norwegian network of professionals (sciencedirect.com)
• Line Silsand, Gro-Hilde Severinsen og Mari Serine Kannelønning 2023: Preparing for Implementing Commercial Algorithms in Radiology: A Formative Evaluation Study. 11 s. Reports of the European Society for Socially Embedded Technologies (eusset.eu)
• Mari Serine Kannelønning 2023: Contesting futures of Artificial Intelligence (AI) in healthcare: formal expectations meet informal anticipations. Technology Analysis & Strategic Management (tandfonline.com)