OVERLEGEN 2-2024 21 KUNSTIG INTELLIGENS og kulturforståelsen omkring KI for klinisk diagnostikk nasjonalt. Her vil vi alle kunne dra nytte av oppdaterte anbudsrutiner med opsjonsavtaler for KI-løsninger innen både radiologi og digital patologi. Kunstig intelligens brukes allerede Nyhetsinteressen rundt KI-bruk innen radiologi har stort sett omhandlet ren etterbehandling av bildene. Dette er et naturlig utgangspunkt all den tid høykompetente ansatte koster sykehusene så mye at de bør utføre arbeidsoppgaver hvor de kan bruke sin ekspertise best. Et element i KI-innføringen som nok går mer under radaren er de stadige, små eller større oppgraderingene fra leverandørene av radiologisk utstyr. Her er det ikke nødvendigvis snakk om spektakulære sluttresultater til ny og direkte gevinst i pasientbehandlingen, men derimot mindre justeringer og for- bedringer som over tid kan ha vel så mye å si for radiologens- og klinikers hverdag. Et sted hvor KI-bruken har vært reell en god stund allerede omhandler hvordan bildene først samles inn. For en MR-maskin er det nødvendig å skape et så homogent magnetfelt som mulig før et bildeopptak. Her kan det være små, lokale variasjoner i magnetfeltet som reduserer bildekvaliteten – og hvor KI nå brukes til å minimere denne usikkerheten og dermed optimalisere bilde. Et annet eksempel er raskere bildeopptak, hvor KI-modeller trent på store mengder retrospektive data brukes til å gjenskape fullstendige bilder ved effektivt å kun bli presentert for deler av bildesignalet. Dette sparer tid på skanner og gjør at pasientundersøkelsen går raskere. Et tredje eksempel er øyeblikkelige korrigeringer av bildeopptaket i sanntid som følge av uønsket pasientbevegelse, og hvor potensialet er stort for blant annet barn. Nye veier til målet Et oppsiktsvekkende – og kanskje skremmende – scenario som nå har opp- stått er muligheten til å hoppe over selve det radiologiske bilde slik vi kjenner det. Helt siden Anna Bertha Ludwig ‘så sin egen død!’ i røntgenbilde hennes mann Wilhelm C. Röntgen tok av Annas hånd den 22. desember 1895, har vi jaktet stadig skarpere bilder med korrekt anatomisk fremstilling. Utgangspunktet her har hele tiden vært at en ekspert, et menneske, skal vurdere bildet med best mulig forutsetninger. Derfor har fagfolk like lenge brukt matematikk til å omforme råsignalet fra maskinen til et mest mulig optimalt anatomisk bilde. For å utføre denne omformingen i praksis blir deler av råsignalet ikke benyttet fullt ut. I noen tilfeller vil så mye som halvparten av råsignalet forbli ubenyttet. Skal isteden en maskin gjøre denne vurderingen, er det ikke lenger noe poeng at bilde er ‘pent’ i våre øyne for å kunne beskrive anatomien eller en sykdomstilstand. En KI-modell ønsker derimot mest mulig relevant data som beskriver objektet så presist som mulig. Et utfall av dette er at sykdommen kan diagnostiseres direkte på skanner uten den ‘unødvendige’ omveien via det radiologiske bilde. Vi kan like denne utviklingen eller ikke, men den skjer. Det vil nok heldigvis ikke bli slutt på å lage bilder for oss mennesker, men vi må samtidig forholde oss til den virkelighet – og mulighet - som KI her presenterer som beslutningsstøtte. Dette vil også medføre at mye av den KI-forskningen som nå utføres på tradisjonelle bilder flyttes over i det mer abstrakte og ‘usynlige’ rom. Å forstå et slikt paradigmeskifte blir igjen svært viktig, særlig med tanke på at beslutninger vil tas på et datagrunnlag vi vanskelig kan se og forstå. Vi på Oslo Universitetssykehus har vurdert at det er bedre å være på innsiden av denne utviklingen enn å stå utenfor for å kun passivt motta sluttproduktet. Vi er derfor med på et større europeisk forskningsprosjekt hvis mål er å se hvilke muligheter og begrensninger ‘radiologi uten bilder’ vil gi. • Ill. foto: Peakstock/stock.adobe.com
RkJQdWJsaXNoZXIy MTQ3Mzgy