Kan AI rädda ditt brustna hjärta?
Hjärt- och kärlsjukdomar är den vanligaste dödsorsaken i Sverige. För att förebygga och upptäcka hjärt-kärlsjukdomar och förutse det fortsatta sjukdomsförloppet och vårdbehovet hos de som drabbas, arbetar forskare och läkare i projektet AIR Lund med artificiell intelligens (AI) och självlärande datorprogram.
Genom artificiell intelligens och maskinlärning kan vi träna datorprogram att klara en viss uppgift. Självlärande datorprogram har till exempel visat sig vara användbara inom en rad olika medicinska områden, exempelvis för att känna igen komplicerade sjukdomsmönster, tolka röntgenbilder och för att göra riskbedömningar av olika slag. Nu undersöker forskarna också hur vi kan använda tekniken för att rädda liv och förbättra livskvaliteten för de som drabbas av hjärt-kärlsjukdomar. Mattias Ohlsson, professor i informationsteknik, har länge sett möjligheterna:
– Jag började tidigt intressera mig för maskininlärning och hur man gör prediktioner, det vill säga förutsäger till exempel sjukdomsförlopp. Sedan snöade jag snabbt in på data inom hälso- och sjukvården. Jag ser stora möjligheter med det här projektet. Vi hoppas kunna bidra med bättre beslutsunderlag för vårdpersonal och en säkrare och mer genomtänkt vårdresa för de som drabbas av hjärt-kärlsjukdom.
Prevention, diagnos och prognos
Projektet har tre olika fokus: prevention, diagnos och prognos. Det preventiva – förebyggande – arbetet handlar om att hitta mönster och kombinationer av riskfaktorer för att förutsäga hjärt-kärlsjukdomar och förhindra dem genom förebyggande insatser.
– Det går att använda AI för att förutsäga förlopp och situationer som vi vill vara rustade för eller kunna undvika, säger Mattias Ohlsson och fortsätter:
– Vi arbetar också med diagnosticering. Här använder vi självlärande datorprogram för att förbättra diagnostiken och föreslå handläggning av patienter med misstänkt hjärtsjukdom eller annan allvarlig sjukdom.
Mattias Ohlsson, professor i informationsteknologi.
Projektets tredje fokus är att fastställa prognoser för att hitta mönster i livshändelser av medicinsk eller socioekonomisk art. Händelserna, som behöver finnas lagrade i register, kan tillsammans förutsäga sjukdomsrisker, sjukdomsförlopp och vårdbehov hos dem som drabbats av hjärt-kärlsjukdomar.
– I en del fall används genetiska faktorer, livsstil och omgivande faktorer som indata till AI-systemen. De slutsatser som AI-systemen gör kan bidra till tidigare insättning av åtgärder och ökad precision i diagnostik och behandling av individen, förklarar Mattias Ohlsson.
Förebyggande och skräddarsydd vård
Forskningsprojektet studerar också risker kring integritet och etik kopplat till användning av artificiell intelligens och självlärande datorprogram som beslutsstöd inom hälso- och sjukvården. Det kan exempelvis handla om juridiska frågor kring ansvar och öppenhet eller om etiska dilemman och risk för missvisande eller diskriminerande analysresultat och beslutsförslag.
– Vi vill att de självlärande datorprogrammen ska bli bättre på att förklara sina upptäckter och riskuppskattningar. På så sätt hoppas vi kunna lösa några av de dilemman som annars kan uppstå när självlärande datorprogram används inom hälso- och sjukvården, säger Mattias Ohlsson.
Ett av de globala målen för hållbarhet i FN:s Agenda 2030 handlar om god hälsa och välbefinnande, med delmålet att minska antalet dödsfall till följd av icke smittsamma sjukdomar och främja mental hälsa. Delmålet kan appliceras på forskningsprojektet, vars förhoppning är att förbättra vårdens kvalitet och effektivitet för de som redan drabbats av hjärt-kärlsjukdomar, men också förhindra att fler blir sjuka.
– Vår förhoppning är att bidra till multivetenskaplig forskning inom området och samtidigt visa vägen för mer AI-forskning inom vården. Målet är en mer förebyggande och skräddarsydd vård, vilket både individen och samhället tjänar på, avslutar Mattias Ohlsson.
Text: CHRISTA AMNELL och LINNÉA ANDERSSON
Bild: IDA FRIDVALL och DAN BERGMARK