(+) Kan klare oss med færre ansatte i helsesektoren

Publisert: 18. januar 202422. januar 2024

Tekst og foto: Rikke Øren

Inntoget av kunstig intelligens i helsevesenet kan avlaste et overarbeidet helsepersonell og gjøre tilgang på helsehjelp mer demokratisk, mener lege og KI-forsker Ishita Barua. Men det er ikke uten risiko.

I helsesektoren er det knapt med folk. NAV estimerte i fjor en arbeidskraftmangel på 52.850 personer, og da er mangelen størst innenfor helse- og sosialtjenester. Her mangler det 14.600 personer. Av disse mangler det 4650 sykepleiere og 700 spesialsykepleiere. Ved å ta i bruk KI-verktøyene mener lege og KI-forsker Ishita Barua at behovet for flere ansatte vil kunne minke.

– Vi trenger å finne ut hvordan vi kan bruke den nye teknologien slik at vi klarer oss med færre ansatte. Målet er at du skal få den samme tjenesten, men du får den raskere, du slipper ventetiden og det går ikke på bekostning av omsorg, sier hun. 

Dette vil også gi helsepersonell bedre kapasitet og en bedre arbeidshverdag, forteller Barua. 

Risiko for å overse kreft

– Om du kommer til en lege med lang eller kort erfaring, en god eller en dårlig, så vil KI-verktøyene kunne hjelpe til med å utjevne forskjellene, mener lege og KI-forsker Ishita Barua. 

I sin egen doktorgrad på kunstig intelligens i medisin forsket Barua på tarmkreftscreening. Som lege skulle hun utføre koloskopi for å oppdage forstadier til tarmkreft. Da oppdaget hun risikoen for å gjøre feil og å overse et forstadium til kreft. 

– Risikoen for å overse et forstadium til kreft er der, presiserer Barua. 

– Kanskje har man en dag på jobb der man er syk, har sovet dårlig, ikke fått morgenkaffen eller påkjenninger som tar mental kapasitet. Det er nok til at man kan gå glipp av en forandring i tarmen, forteller hun.

Målet er at kunstig intelligens skal føre til økt presisjon og færre feil som begås av mennesker. På Bærum sykehus har de allerede tatt i bruk kunstig intelligens som verktøy. Å benytte en KI-modell som analyserer røntgenbilder slik at folk kommer raskere inn til behandling, har vært en suksess, kan Barua fortelle. De som ikke har brudd, blir sendt hjem, og dagen etter sjekker to leger over bildene som sikkerhetsprosedyre.

– Kunstig intelligente verktøy kan gjøre jobben min som lege bedre. Ved undersøkelser og diagnostisering, men det vil også gi mer tid til omsorgsarbeid, mener Barua.

Demokratiserende effekt for brukere

Ikke minst mener Barua at KI-verktøyene vil kunne være demokratiserende for brukere i helsevesenet.  

– KI kommer til å revolusjonere tilgangen til informasjon og forståelse for egne helseopplysninger, forteller hun. 

Bare det å lese egen sykehusjournal med avansert fagspråk kan man bruke kunstig intelligens til å oversette for seg til noe som er mer forståelig for allmennheten. Man kan til og med mate inn FitBit-dataene sine i ChatGPT og be den om å analysere, og finne trender i egne helsedata.

– Disse tingene er demokratiserende fordi analyse og forståelse av egne helsedata blir mer tilgjengelig for alle. Det gir alle en lik tilgang.

Har du et optimistisk syn på kunstig intelligens innenfor helse?

– På sikt, ja. Først får vi nok en del barnesykdommer som må løses. De neste årene blir tøffe, og så løsner det nok. Men det vil ta tid, mener Barua. 

Fare for diskriminering

Men bruk av kunstig intelligens i helsesystemet kommer ikke uten etiske dilemmaer. Senest i sommer kom CARE med en rapport om at kunstig intelligens diskriminerer kvinner på globalt nivå, og at dette også er en risiko for Norge.

– Det er et generelt problem med forskningen at du har en underrepresentasjon av minoriteter i forskningsdataene. Dette er ikke noe unikt for KI-forskning, men generelt innenfor helseforskning, mener Barua.

Skal man bruke en KI-modell som var trent på majoritetsbefolkningen også på minoritetsbefolkningen, er det ikke sikkert at treffsikkerheten er veldig god, forteller Barua. Og dette kan ha konsekvenser spesielt for kvinner og minoriteter som er underrepresentert i forskningsdataen, presiserer hun. 

Dårligere treffsikkerhet på etniske minoriteter

I et samarbeid mellom Likestillingsombudet, Akershus universitetssykehus og Datatilsynet undersøkte de en KI-modell som skulle kunne diagnostisere hjertesvikt, for å se om den var i stand til å være like god på ulike deler av befolkningen. Det viste seg at den var ganske god på en majoritetsbefolkning, men Barua forteller at de ikke kunne si noe om den var like god og treffsikker på en minoritetsbefolkning. 

– I norske pasientjournaler samler vi ikke inn informasjon om etnisitet systematisk, slik som i USA. Det gir dårligere muligheter for å kontrollere om treffsikkerheten til KI-modeller er like god for etniske minoriteter som for majoritetsbefolkningen, forteller Barua.  

– Aldersgrupper og kjønn kan man kontrollere for, men ikke for minoritetsbakgrunn. Den boksen går det ikke an å krysse av for i våre journalsystemer. Den finnes ikke, sier hun. 

Barua påpeker at dette er på godt og vondt. I USA kan innhenting av slike opplysninger oppleves ubehagelig fordi mange frykter at dette kan gi grunnlag for diskriminering, men samtidig er formålet å kunne drive målrettet forskning. Uten slike opplysninger er det vanskelig å finne ut om ulike KI-modeller diskriminerer minoriteter.

Nye etiske dilemma

Andre dilemmaer som oppstår er dersom en modell faktisk diskriminerer ti prosent av befolkningen, men fungerer godt på de gjenstående 90 prosentene – hva gjør man da?

– Hvis 90 prosent har god effekt av den, skal vi la være å bruke den fordi det kan diskriminere de ti prosentene som gjenstår? Skal du ha rettferdighet på gruppenivå eller individnivå?, spør Barua. 

Og hvis man velger å bruke modellen, skal man i så fall utvikle egne modeller til minoritetsgrupper? Og hvem vil i så fall finansiere det?

– Hvis du tilhører en minoritetsbefolkning som er under fem prosent av den totale befolkningen, hvor er insentivet for å utvikle en modell for dem? Dette har jo en tendens til å følge pengene, så da må man ha et insentiv, påpeker hun. 

Dette er dilemmaer med diskriminering, spesielt innenfor helse med inntreden av kunstig intelligens som verktøy. 

– Slike etiske dilemmaer tror jeg vi vil komme borti oftere og oftere, og spesielt innenfor helse. Og da må man virkelig passe på, presiserer Barua.