OVERLEGEN 2-2024 45 Pasientene slipper nå lange ventetider. Behandlerne kan raskt avgjøre om pasienter uten brudd kan sendes hjem, og kan videre prioritere pasienter med akutt behov for behandling. Denne transformasjonen har ikke bare redusert ventetiden betydelig, men har også muliggjort for helsepersonell å handle raskere og mer effektivt, noe som igjen har forbedret pasientbehandlingen og -opplevelsen. I praksis vil vi i fremtiden ikke kjøpe en enkelte applikasjon for å integrere inn i sykehusets systemer, men vi vil kunne ha flere tilbydere med tilgang til en slags skybasert app store med kommersielle KI løsninger, hvor vi kan laste ned og abonnere på tjenester. Det er stor utvikling innen helse og AI, nå med over 700 godkjente applikasjoner. Radiologi dominerer denne utviklingen med klar overvekt med ca 3/4 av KI løsningene. Legeforeningens fagakse Muligheter: 1. Forbedret diagnostikk Kunstig intelligens-algoritmer har demonstrert evner til å analysere medisinske bilder med en presisjon og hastighet som tidligere var uhørt. I fremtiden vil disse algoritmene kunne oppdage selv de minste avvikene i bildene, noe som gjør det mulig for radiologer å diagnostisere sykdommer tidligere og mer nøyaktig enn noensinne før. For eksempel vil KI kunne bidra til å oppdage kreftlesjoner på et svært tidlig stadium, noe som øker sjansene for vellykket behandling og bedre prognoser for pasientene. I tillegg vil KI kunne gi informasjon om prognose, overlevelse osv. 2. Automatisering av rutineoppgaver En av de mest potente aspektene ved KI i radiologi er dens evne til å automatisere en rekke rutinemessige oppgaver. Dette inkluderer bildeanalyse, strukturering av data, og til og med generering av radiologiske rapporter. Ved å la KI ta seg av disse oppgavene, frigjøres verdifull tid for radiologer til å fokusere på mer komplekse problemstillinger. Dette kan føre til en betydelig økning i produktivitet og effektivitet til radiologiske avdelinger, samtidig som det reduserer risikoen for menneskelige feil. 3. Personlig tilpasning av behandling Ved å analysere store mengder medisinske data, vil KI i frem- tiden hjelpe til med å skreddersy behandlingsplaner og prognoser basert på pasientens individuelle behov og sykdomshistorie. Dette kan føre til mer presise og effektive behandlinger, og potensielt redusere risikoen for bivirkninger eller komplikasjoner. For eksempel vil KI-analyser kunne integrere data fra billeddiagnostikk, patologi, blodprøver og genetisk data for å bidra til å identifisere målrettede behand- lingsformer som er mer effektive og bedre tolerert av pasienter. 4. Økt effektivitet og ressursbruk: Implementeringen av KI-løsninger kan bidra til å redusere ventetider, forbedre arbeidsflyten og optimalisere ressursbruken i radiologiske avdelinger. Dette kan være spesielt verdi- fullt i områder med begrensede ressurser eller høye pasient- volumer, hvor selv små forbedringer i effektivitet kan ha stor innvirkning på pasientbehandlingen og pasientopplevelsen. Utfordringer: 1. Standardiserte retningslinjer En av de største utfordringene knyttet til implementeringen av KI i radiologi er mangelen på standardiserte retningslinjer og reguleringer. Det er behov for tydelige retningslinjer for bruk av KI i diagnostikk og behandling, for å sikre pasientsikkerhet, personvern og kvalitetssikring av resultatene. Dette krever et nært samarbeid mellom radiologer, teknologer, regulatoriske organer og andre interessenter for å utvikle robuste retningslinjer som tar hensyn til de unike utfordringene og mulighetene som KI bringer med seg. 2. Interpretasjon og tillit En annen utfordring er radiologers evne til å forstå, tolke og stole på resultatene fra KI-systemer. Det er nødvendig med omfattende opplæring og kompetanse- utvikling for å sikre at radiologer er i stand til å integrere KI i sin praksis på en sikker og effektiv måte. Dette inkluderer opplæring i hvordan man bruker KI-verktøy, hvordan man tolker resultatene og hvordan man tar beslutninger basert på disse resultatene. 3. Etiske og juridiske spørsmål Bruken av KI i radiologi reiser komplekse etiske og juridiske spørsmål, inkludert spørsmål om ansvar, erstatning, og hvordan man skal håndtere uventede resultater eller feilaktige diagnoser. Det er behov for tydelige retningslinjer og reguleringer for å adressere disse spørsmålene og sikre en rettferdig og ansvarlig bruk av KI i radiologisk praksis. Konklusjon: KI har potensial til å revolusjonere radiologien og bidra til å forbedre pasientbehandling og helsevesenet som helhet. Det er viktig å være oppmerksom på de utfordringene som følger med implementeringen av denne teknologien. Ved å jobbe sammen med radiologer, teknologer, pasienter og regulatoriske organer, kan vi sikre en forsvarlig og bærekraftig integrasjon av KI i radiologisk praksis, og dermed realisere sitt fulle potensial til beste for pasientene. •
RkJQdWJsaXNoZXIy MTQ3Mzgy