Kunstig intelligens i allmennmedisin: Stort potensiale, men behov for veiledning

Bruken av kunstig intelligens (KI) i allmennmedisin har et enormt potensial for å øke effektiviteten og styrke kompetansen blant leger. KI kan bidra til raskere beslutningsprosesser, forbedret diagnostikk og mer effektiv administrasjon. Samtidig står allmennleger overfor en utfordring: Hvordan ta i bruk denne teknologien på en bærekraftig og forsvarlig måte?

KI øker effektiviteten i klinisk praksis

Leger som allerede har tatt KI i bruk rapporterer om økt effektivitet og et kompetanseløft. Kunstig intelligens kan gi støtte i diagnostiske vurderinger, forenkle dokumentasjon og hjelpe til med behandlingsvalg. Samtidig viser forskning at effekten av KI avhenger av hvor godt den implementeres. En nylig studie i JAMA Network Open viste at store språkmodeller ikke nødvendigvis forbedrer diagnostisk treffsikkerhet vesentlig sammenlignet med leger alene. Men når en trent språkmodell brukes, øker treffsikkerheten betraktelig. Dette understreker behovet for riktig bruk og opplæring.

Behov for opplæring og retningslinjer

Til tross for entusiasmen blant leger, er det i dag ingen strukturerte kurs eller retningslinjer for KI i allmennmedisin. Mange leger er overlatt til seg selv når det gjelder å finne ut hvordan KI best kan brukes i klinisk praksis. Dette er en risiko, både for pasientsikkerhet og for legenes arbeidsbelastning.

For å sikre bærekraftig bruk av KI i helsevesenet bør følgende tiltak vurderes: - Integrering av KI i medisinstudiet: Fremtidens leger må få opplæring i KI-verktøy allerede under utdanningen. - Formelle kurs for ferdigutdannede leger: Et standardisert kursopplegg med fokus på praktisk anvendelse av KI i klinisk praksis vil sikre trygg og effektiv implementering. - Retningslinjer for bruk: Klarere retningslinjer vil hjelpe leger med å forstå når og hvordan KI bør brukes for å gi best mulig pasientbehandling.

Teknologisk utvikling og bærekraft

Selv om KI kan gi store gevinster i helsevesenet, er det viktig å vurdere de langsiktige konsekvensene, inkludert ressursbruk og miljøpåvirkning. KI-modeller krever betydelige mengder datakraft, og utviklingen går raskt, med stadig mer effektive løsninger. For å sikre en bærekraftig tilnærming til KI i helsevesenet må vi balansere teknologiske fremskritt med etiske og miljømessige hensyn.

Veien videre

Allmennlegeforeningens oppfordring om mer opplæring er et viktig første skritt mot en mer strukturert og effektiv bruk av KI i allmennmedisin. For å realisere potensialet i teknologien må vi sørge for at leger får nødvendig veiledning, opplæring og støtte. Bare da kan KI bli et nyttig verktøy for å forbedre pasientbehandlingen på en forsvarlig måte.

Norge kan lede an i etisk og effektiv kunstig intelligens

Nylige fremskritt innen kunstig intelligens (KI) har vist at banebrytende innovasjoner kan komme fra uventede steder. Et ferskt eksempel er det kinesiske KI-laboratoriet Deepseek, som på kort tid har utviklet modeller som i enkelte tester overgår prestasjonene til etablerte språkmodeller som Meta Llama 3.1 og OpenAIs GPT-4o. Dette har de oppnådd med en relativt beskjeden investering på under seks millioner dollar, noe som har skapt betydelig oppmerksomhet globalt. (digi.no)

Denne utviklingen bringer tankene til arbeidet til professor Ole-Christoffer Granmo ved Universitetet i Agder. Granmo er kjent for å ha utviklet Tsetlin-maskinen, en KI-modell som er opptil 1000 ganger raskere og 10 000 ganger mer energieffektiv enn tradisjonelle dype nevrale nettverk. Selv om Tsetlin-maskinen fortsatt er under utvikling for å kunne konkurrere med dagens store språkmodeller, mener Granmo at det er mulig ikke bare å matche, men også å overgå dem. (UiA)

Disse eksemplene illustrerer at også mindre forskningsmiljøer med begrensede ressurser kan gjøre betydelige fremskritt innen KI. For Norge representerer dette en mulighet til å utvikle KI-løsninger som ikke bare er teknologisk avanserte, men også tilpasset vår nasjonale moral og kultur. Ved å fokusere på effektive og transparente algoritmer, som Tsetlin-maskinen, kan vi skape KI som er både etisk forsvarlig og konkurransedyktig på globalt nivå.

Norges nasjonale strategi for kunstig intelligens understreker viktigheten av å satse på områder der vi har særskilte fortrinn, slik som helse, hav, offentlig forvaltning, energi og mobilitet. Ved å bygge videre på vår sterke tradisjon for etisk refleksjon og samfunnsansvar, har vi muligheten til å utvikle KI-løsninger som ikke bare er teknologisk avanserte, men også i tråd med norske verdier. (Regjeringen.no)

I en tid der KI i økende grad påvirker alle aspekter av samfunnet, er det avgjørende at vi utvikler teknologi som reflekterer våre etiske standarder og kulturelle verdier. Gjennom målrettet forskning og innovasjon kan Norge bidra til en KI-utvikling som er både ansvarlig og banebrytende, og som setter mennesket i sentrum.

Hvorfor medisinske eksamener ikke er nok for å vurdere kunstig intelligens i helsevesenet

Bruken av store språkmodeller (LLMs) i medisinsk praksis har skapt både håp og debatt. Men hvordan vi evaluerer disse modellene, kan stå i veien for deres faktiske potensial. En lederartikkel i NEJM AI argumenterer for at medisinske lisensieringseksamener, som USMLE, er utilstrekkelige som målestokk for å vurdere kunstig intelligens i klinisk sammenheng. Slike tester måler teoretisk kunnskap under kontrollerte forhold, men de speiler ikke kompleksiteten og usikkerheten som preger det virkelige helsevesenet.

Eksamen er ikke det samme som klinisk virkelighet

Lisensieringseksamener tester hukommelse og evnen til å løse klart definerte caseoppgaver, ofte med “riktige” svar basert på idealiserte scenarioer. De er laget for å vurdere en students teoretiske kunnskap, ikke deres evne til å navigere i ufullstendige eller tvetydige situasjoner – noe som er kjernen i klinisk beslutningstaking.

Store språkmodeller som GPT-4 er blitt evaluert på slike eksamener, og sterke resultater har blitt brukt som argument for å implementere dem i kliniske systemer. Men denne tilnærmingen er problematisk. Modellenes suksess på eksamener reflekterer ofte bare evnen til å håndtere strukturerte, “textbook”-aktige caser de allerede har sett under trening, ikke deres evne til å takle uvanlige eller komplekse pasientscenarier.

I tillegg brukes LLM-er i praksis til oppgaver som er svært forskjellige fra eksamensformatet. Eksempler inkluderer oppsummering av pasientjournaler, utarbeidelse av kliniske notater og besvarelse av pasientspørsmål. Slike oppgaver involverer ofte ustrukturert data, som pasientnotater og laboratorieresultater, noe eksamensoppgaver ikke tar høyde for.

Behovet for virkelighetsnære vurderingskriterier

En av de mest slående innsiktene i artikkelen er at kun 5 % av evalueringene av LLM-er i medisinsk sammenheng benytter ekte pasientdata. Det store flertallet av tester bruker syntetiske datasett eller eksamensspørsmål, som ofte ikke reflekterer virkelighetens utfordringer.

For å evaluere hvor godt en LLM fungerer i praksis, må vi utvikle nye vurderingskriterier som er bedre tilpasset kliniske behov. Dette kan innebære:

1. Evaluering i klinisk praksis: Samarbeid med sykehus som allerede tester LLM-er, kan gi verdifulle data om hvordan modellene presterer i virkelige arbeidsflyter.
2. Fokus på svakheter: Feil som oppstår i pilotprosjekter, kan brukes til å lage målrettede tester som evaluerer kritiske svakheter i modellene.
3. Bruk av syntetiske data: Nøye designede syntetiske datasett kan simulere komplekse kliniske scenarier uten å kompromittere personvern.

Fremtiden krever bedre verktøy

Dagens bruk av eksamener som målestokk for LLM-er er utilstrekkelig og potensielt misvisende. For å sikre at disse teknologiene faktisk forbedrer pasientsikkerheten og effektiviteten i helsevesenet, trenger vi vurderingskriterier som speiler kliniske realiteter. Dette betyr å gå bort fra idealiserte eksamensoppgaver og heller fokusere på hvordan modellene presterer i virkelige, komplekse og til tider kaotiske omgivelser.

Ved å skape mer virkelighetsnære og oppgave-spesifikke kriterier, kan vi sikre at kunstig intelligens utvikles og brukes på en måte som virkelig gagner både helsepersonell og pasienter.

Ansvarlig kunstig intelligens: Norges mulighet til å gå foran med etikk og fornuft

Helsedirektoratets tilnærming til kunstig intelligens (KI) i helsevesenet, som beskrevet i artikkelen fra Dagens Medisin lenke her, er helt riktig: vi må handle med forsiktighet og pragmatisme. Det er naivt å tro at Norge kan konkurrere direkte med KI-gigantene som USA og Kina når det gjelder teknologisk utvikling og innovasjon. Men dette betyr ikke at vi skal stå på sidelinjen – tvert imot. Norge har en unik mulighet til å fokusere på ansvarlig og gjennomtenkt implementering av KI, tilpasset vår nasjonale kontekst og verdier.

Et fokus på ansvarlig implementering

Som jeg tidligere har påpekt i min kronikk i Tidsskriftet for Den norske legeforening lenke her, står vi ved et kritisk veiskille. Dersom vi implementerer KI ukritisk og uten å forstå de langsiktige konsekvensene, kan det skade både individet og nasjonen. For eksempel kan dårlig regulering føre til tap av tillit i helsevesenet, økte sosiale ulikheter og en farlig avhengighet av teknologigiganter.

Norge som en modell for ansvarlighet

Helsedirektoratet peker på en strategi som legger vekt på at KI skal støtte helsevesenet uten å undergrave det. Dette innebærer blant annet: - Etisk rammeverk: KI-systemer må være transparente, rettferdige og etterprøvbare. - Datasikkerhet: Helseopplysninger er blant de mest sensitive dataene som finnes. Å beskytte pasientinformasjon må være en grunnleggende prioritet. - Langsiktig planlegging: Vi må sikre at implementering av KI ikke kun er drevet av teknologisk hype, men av reelle behov og dokumentert effekt.

Hvordan Norge kan lykkes

Selv om Norge ikke leder an i utviklingen av KI, kan vi lede an i hvordan KI anvendes på en trygg, ansvarlig og evidensbasert måte. Dette krever: 1. En tydelig nasjonal strategi som prioriterer samarbeid mellom offentlige og private aktører, men som også setter grenser for kommersielle interesser. 2. Utdanning av helsepersonell i grunnleggende KI-forståelse, slik at de kan bruke teknologien kritisk og effektivt. 3. Internasjonalt samarbeid for å lære av både suksesser og feil i andre land.

Veien videre

Vi må unngå å falle for enten naiv optimisme eller ubegrunnet skepsis. Norge har en enestående mulighet til å bli en modell for ansvarlig KI-integrering, men dette krever en balanse mellom innovasjon, regulering og kritisk tenkning. La oss derfor ta et steg tilbake, bruke kaldt vann i blodet, og sørge for at KI blir et verktøy for forbedring – ikke en kilde til skade.

Kunstig intelligens kan ikke utføre kvalitativ analyse

Professor emerita Kirsti Malterud ved Universitetet i Bergen har nylig publisert en kronikk i Tidsskrift for Den norske legeforening, der hun argumenterer for at kunstig intelligens (KI) ikke kan utføre kvalitativ analyse. Les kronikken her.

Malterud påpeker at subjektivitet er en grunnleggende komponent i kvalitativ forskning, som innebærer systematisk utvikling, organisering og tolkning av tekst fra samtaler eller observasjoner for å analysere mening og erfaring slik det oppleves av mennesker i sin naturlige, sosiale kontekst. Hun understreker at denne subjektiviteten, som inkluderer forskerens unike tolkninger og forståelser, ikke kan erstattes eller reproduseres av maskinlæring.

Videre fremhever Malterud at den vitenskapelige logikken bak KI, basert på algoritmer og teknisk rasjonalitet, står i skarp kontrast til menneskelig subjektivitet. Hun argumenterer for at KI kan være nyttig i mange sammenhenger, men at det er en kunnskapsteoretisk selvmotsigelse å anta at KI kan utføre kvalitativ analyse, da dette krever menneskelig innsikt og refleksivitet.

Malterud advarer også mot risikoen for banale og selvfølgelige konklusjoner når KI brukes til å analysere kvalitative data. Hun refererer til studier der KI, som ChatGPT, ble bedt om å oppsummere følelsesmessig status hos pasienter basert på transkripsjoner fra konsultasjoner. Resultatene var ofte generiske og manglet dybde, noe som illustrerer begrensningene ved å bruke KI i kvalitativ analyse.

I lys av Malteruds argumenter er det klart at mens KI kan være et verdifullt verktøy for å strukturere intervjuer og organisere data, er det begrenset i sin evne til å utføre de subjektive vurderingene som er essensielle i kvalitativ forskning. Forskerens rolle som tolk og formidler av menneskelige erfaringer og meninger kan ikke erstattes av algoritmer uten risiko for å miste dybden og nyansene som kjennetegner kvalitativ analyse.

Fastlegers erfaringer med KI-drevne transkripsjonstjenester: En viktig studie for fremtidens helseteknologi

Dette prosjektet tar sikte på å utforske fastlegers erfaringer med bruken av KI-drevne transkripsjonstjenester, som Noteless, Medbric og lignende. Slike verktøy er blitt introdusert som en løsning på økende administrative byrder i allmennmedisin og har potensial til å forbedre dokumentasjonens kvalitet og frigjøre tid til pasientomsorg. Likevel mangler vi kunnskap om hvordan disse teknologiene faktisk fungerer i praksis, hvilke fordeler og utfordringer de medfører, og hvordan de påvirker tillit og arbeidsflyt.

Dette forskningsarbeidet er viktig fordi det kan bidra til å identifisere om, og i hvilken grad, slike verktøy hjelper fastleger i deres hverdag. Samtidig vil det gi innsikt i eventuelle svakheter, som feil i transkripsjoner eller utfordringer knyttet til datasikkerhet. Studien vil også utforske fastlegers forventninger til fremtidig utvikling av KI-verktøy i helsesektoren, noe som kan ha implikasjoner for videre innovasjon og implementering av teknologi i primærhelsetjenesten.

Fastleger som har brukt slike tjenester i minst tre måneder (uten krav om fortsatt bruk) oppfordres til å delta for å dele sine erfaringer og perspektiver. Deltakelse innebærer et digitalt intervju via Teams eller Zoom som varer 30–45 minutter. Interessenter kan kontakte meg på [email protected] eller sende melding til 454 26 096.

Kan store språkmodeller (LLMs) møte kompleksiteten i lege-pasient-interaksjoner?

En ny studie publisert i Nature Medicine setter søkelys på en kritisk utfordring for bruken av store språkmodeller (LLMs) som ChatGPT i helsevesenet: Kan de håndtere den dynamiske kompleksiteten som kjennetegner ekte lege-pasient-konsultasjoner?

Lenke til studien: Nature Medicine: Evaluating large language models on simulated medical consultations

Metodikk og resultater

Studien vurderte ytelsen til flere LLM-er, inkludert ChatGPT, på simuleringer av lege-pasient-interaksjoner. Modellenes evner ble analysert basert på deres respons på et stort antall KI-genererte scenarier, der spørsmål og samtaler var utformet for å etterligne medisinske konsultasjoner. Studien avdekker et nøkkelproblem: Selv om LLM-er er effektive til å håndtere strukturerte, statiske oppgaver som multiple choice-spørsmål, strever de med de mer uforutsigbare og komplekse utfordringene i dynamiske interaksjoner.

Dette er ikke overraskende, gitt at LLM-er er trent på massive datasett med tekst, hvorav mange fokuserer på standardiserte og avgrensede spørsmål. I kontrast er medisinske konsultasjoner ofte preget av uklare symptomer, emosjonelle behov og behovet for rask tilpasning til pasientens svar – noe som krever en fleksibel og kontekstuell tilnærming som går langt utover det en typisk treningsprosess for en LLM kan tilby.

Styrker og svakheter i studien

En av de store styrkene i studien er omfanget av datasettet. Ved å simulere et stort antall interaksjoner har forskerne skapt en robust plattform for å evaluere LLM-ers prestasjoner. Dette gir verdifull innsikt i hvor godt slike modeller kan generalisere til forskjellige scenarier.

Samtidig må en viktig svakhet adresseres: Disse simuleringene er ikke basert på ekte pasientkonsultasjoner, men er i stedet generert av KI. Dette reiser spørsmål om hvor realistiske scenariene egentlig er og om resultatene kan overføres til faktiske kliniske omgivelser. Menneskelig kommunikasjon er ofte langt mer kompleks og uforutsigbar enn det som kan simuleres, selv med avanserte teknologier.

Implikasjoner for klinisk praksis

Resultatene fra studien bør tjene som en advarsel mot overhastede implementeringer av LLM-er i klinisk praksis. Det er en reell fare for at slike systemer kan gi overforenklede eller feilaktige svar hvis de brukes i situasjoner der kompleks medisinsk dømmekraft er nødvendig.

Dette betyr imidlertid ikke at LLM-er ikke har en rolle i helsevesenet. De kan være nyttige som støtteverktøy, for eksempel i triagering eller som en del av en beslutningsstøtteprosess. Men bruken må balanseres med forståelsen av modellens begrensninger.

Veien videre

For å forbedre ytelsen til LLM-er i kliniske sammenhenger, kan fremtidig forskning fokusere på:
1. Inkludering av ekte pasientdata: Selv om det er utfordringer knyttet til personvern, vil dette gi mer realistiske treningsdata.
2. Multimodal læring: Kombinasjonen av tekst, bilder og annen sensorisk informasjon kan bidra til bedre kontekstforståelse.
3. Etisk og ansvarlig bruk: Det er avgjørende å utforme klare retningslinjer for hvordan LLM-er kan brukes i klinisk praksis.

Konklusjon

Denne studien understreker at LLM-er, til tross for deres imponerende evner innen statiske oppgaver, har en lang vei å gå før de kan erstatte menneskelig dømmekraft i medisinske konsultasjoner. Det er et verktøy med potensial, men ikke en løsning i seg selv.

Les studien her: Evaluating large language models on simulated medical consultations