OVERLEGEN 2-2024 44 ›› De kommende årene vil være avgjørende for medisinske spesialiteter da de vil bli utsatt for en bølge av innovasjon, hvor kunstig intelligens (KI) spiller en sentral rolle. KI, som refererer til datamaskiners evne til å utføre oppgaver som tidligere var forbeholdt menneskelig intelligens, som læring, problemløsning, talegjenkjenning og beslutningstaking, har potensial til å transformere medisinsk praksis som vi kjenner den. I medisinske fag kan KI analysere store datamengder raskt og nøyaktig, noe som gir leger en forbedret evne til å identifisere sykdommer tidligere, tilpasse behandlinger til individuelle pasienter og forbedre prognoser. KI kan også spå sykdomsutbrudd, optimalisere sykehusdrift og redusere feil i medisinske prosedyrer. Å forstå hvordan KI kan integreres i medisinsk praksis er av avgjørende betydning, da det ikke bare kan forbedre helsetjenester og redusere kostnader, men også redde liv. Ved å ta i bruk KI kan vi oppnå mer nøyaktige diagnoser, mer effektive behandlinger og bedre pasientresultater. Utfordringer innen medisinsk bildediagnostikk omfatter flere nøkkelaspekter som krever oppmerksomhet og løsninger. En av de fremtredende utfordringene er mangel på tilstrekkelig antall radiologer i forhold til den økende mengden medisinske data som krever tolkning. Med den stadig økende tilgjengeligheten av avansert billedteknologi og økningen av kompleksiteten i medisinske bilder, står radiologer over- for en overveldende mengde data per diagnostisk undersøkelse. Denne overfloden av data inkluderer også informasjon fra ulike kilder og modaliteter, noe som krever en omfattende analyse for å trekke nøyaktige konklusjoner. Samtidig møter radiologer begrensninger i maskinkapasitet, som kan begrense hastigheten og effektiviteten av bildeanalyseprosessen. Den økende pågangen av pasienter og økende ventelister for diagnostiske undersøkelser legger ytterligere press på radiologiske tjenester, og forsterker behovet for effektive løsninger på disse utfordringene. For å adressere disse utfordringene, er det nødvendig med en kombinasjon av tiltak. Dette inkluderer implementering av avanserte maskinlæringsalgoritmer og kunstig intelligensverktøy for å automatisere og optimalisere bildeanalyseprosesser. Videre er det behov for strategier for å forbedre tilgjengeligheten av radiologiske tjenester og redusere ventetider, enten gjennom økt ressursallokering eller utvikling av nye diagnostiske metoder og teknologier. Disse tiltakene, når de implementeres i samarbeid med radiologiske fagfolk, teknologer og ledelsesorganer, kan bidra til å adressere utfordringene og forbedre kvaliteten og tilgjengeligheten av medisinsk bildediagnostikk. For ett år siden tok Vestre Viken HF i bruk «Boneview», en algoritme utviklet for å oppdage frakturer. Siden da har sykehusene i Vestre Viken klart å redusere ventetiden for røntgen- pasienter med over 200 døgn. Før kunne pasienter erfare lang ventetid på legevakten, da det var flere steg som måtte gjennomføres før de kunne få nødvendig behandling. Først måtte de vente på å snakke med en lege, deretter på å få tatt et røntgenbilde av en radiograf, og til slutt på at bildet skulle bli analysert av en lege. Men med fremveksten av kunstig intelligens har dette bildet endret seg dramatisk. Bildene blir nå analysert med støtte fra AI, og svaret er klart på bare noen minutter. Legeforeningens fagakse Radiologi i en tid med kunstig intelligens: Muligheter og utfordringer I en æra hvor kunstig intelligens (KI) kontinuerlig revolusjonerer ulike sektorer, står helsevesenet frem som et særlig interessant domene for anvendelse av denne innovative teknologien. Radiologi, som representerer en hjørnestein i moderne medisin, har vært i frontlinjen av utforskningen og implementeringen av KI-løsninger for å forbedre diagnose, behandling og pasientomsorg. I dette innlegget skal vi dykke dypere ned i noen av de mulighetene og utfordringene som KI bringer med seg i radiologien. Av Taher Hansen, styremedlem, Norsk radiologisk forening Teksten er medforfattet og redigert ved bruk av ChatGPT
RkJQdWJsaXNoZXIy MTQ3Mzgy