Fordele ved AI
Effektivisering og kvalitetssikring
AI kan udføre komplekse opgaver hurtigere og mere præcist end mennesker, f.eks. diagnosticere sygdomme eller vurdere risici som hjertestop via dataanalyse.
Reduktion af omkostninger
Traditionelle lægemiddeludviklingsprocesser tager ofte over 10 år og koster milliarder af dollars. AI kan reducere denne tid og omkostning ved at optimere forsøg og forudsige potentielle fiaskoer tidligt. Derudover kan AI accelererer forskning, forbedrer diagnostik og muliggør personaliseret medicin, hvilket skaber bedre patientresultater.Udnyttelse af store datasæt
Machine learning, en bestemt type AI, som allerede bruges i sundhedsverdenen, analyserer store mængder data (patientjournaler, screeningsbilleder) og kan forudsige sygdomsforløb og risiko for udvikling af sygdomme ved patienterne.Produktion og forsyningskæde
Optimering af produktion: AI bruges til at overvåge og forudsige produktionsproblemer, reducere spild og forbedre kvaliteten. Forsyningskæde: AI analyserer efterspørgsel og leveringsdata for at sikre rettidig distribution af medicin, især under krisesituationer som pandemier[1]
Udfordringer
På trods af de mange gode ting ved implementering af AI i medicin- og lægeverdenen er der også udfordringer. Her er nogle af de centrale problemstillinger:
Datasikkerhed og privatliv
Medicinske data er ekstremt følsomme, og AI-systemer kræver adgang til store mængder data for at fungere optimalt. Dette kan føre til brud på patienters privatliv og datalækager. En AI-model, der analyserer patientjournaler, kan utilsigtet dele eller lække data, hvilket er i strid med lovgivning som GDPR eller HIPAA.
Bias i data
AI-modeller kan blive biased, hvis de er trænet på skæve eller ufuldstændige datasæt. Dette kan føre til diskrimination, især mod minoriteter eller underrepræsenterede grupper.
Etiske dilemmaer
Skal AI begrænse sig til at hjælpe med at diagnosticere, eller skal det også træffe beslutninger om behandling? Spørgsmål som dette kræver klare etiske retningslinjer. Dertil kan befolkningens accept og forståelse for AI’s rolle i sundhedsvæsenet variere, afhængigt af om AI bruges til diagnostik eller til at forudsige sygdom.
Patienternes tillid
Mange patienter kan være skeptiske over for AI og frygte, at deres helbred overlades til en maskine.En løsning kunne være at øge offentlighedens bevidsthed om, hvordan AI fungerer, og at fremhæve plus forebygge, at AI ikke erstatter menneskelig omsorg. [2]
Hvor bruges AI i medicin- og lægeverdenen i dag?
Diagnostik og medicinsk billedanalyse
- AI bruges til at analysere røntgenbilleder, mammografier, CT-scanninger og MR-billeder for at opdage sygdomme som kræft, lungeinfektioner (inklusive COVID-19) og hjerteproblemer.
- Google DeepMind's DeepMind Health har udviklet AI-algoritmer, der kan opdage øjensygdomme og henvise patienter til specialister hurtigere.
- Eksempel: AI bruges i mange hospitaler til at opdage tidlige tegn på brystkræft bedre end nogle menneskelige radiologer.
Lægemiddeludvikling
- AI accelererer processen med at finde nye lægemidler ved at analysere molekyler og forudsige, hvilke der vil være effektive mod specifikke sygdomme.
- Virksomheder som Exscientia og Insilico Medicine bruger AI til at udvikle lægemiddelkandidater hurtigere og billigere.
Optimering af forsyningskæder
- AI analyserer data for at forudsige efterspørgslen efter medicin og medicinsk udstyr, hvilket hjælper hospitaler med at undgå mangel.
- Eksempel: AI hjalp under COVID-19-pandemien med at sikre, at respiratorer og vacciner blev distribueret til de rigtige steder.[5]
FACTS OM AI
AI har reduceret den gennemsnitlige tid for lægemiddeludvikling med op til 30%.
AI-systemer kan analysere medicinske billeder med op til 94-97% nøjagtighed, hvilket i nogle tilfælde overgår menneskelige radiologer [3]
I Danmark bruges AI blandt andet som beslutningsstøtte ved hjertestopvurderinger i 112-systemet og i projekter for kræftdiagnostik[4]
