Nyhetsartikkel

Kunstig intelligens i medisinen

Medisin er et område der kunstig intelligens (AI) har et enormt potensiale, men som på samme tid byr på store utfordringer. NEJM starter nå en egen temaseksjon om AI i medisin.

Bruken av kunstig intelligens (AI) i medisin har vært økende på mange områder, inkludert i analyse av medisinske bilder1, påvisning av legemiddelinteraksjoner2, identifisering av høyrisikopasienter3 og koding av medisinske notater4. Det er snart ikke det område av medisinen der AI ikke har vært prøvd. Tidsskriftet New England Journal of Medicine (NEJM) starter nå en egen temaseksjon om kunstig intelligens i medisinen5. Til neste år kommer et nytt tidsskrift, NEJM AI.

I Norge har Helsedirektoratet6 laget en rapport om "Tilrettelegging for bruk av kunstig intelligens i helsetjenesten med utgangspunkt i det radiologiske fagområdet". Der anføres det at kunstig intelligens kan brukes på en rekke måter med mål å forbedre diagnostikk, planlegge og følge opp behandling. Det gjelder henvisninger, beslutningsstøtte, hjelp i prioritering, kvalitetssikring, ta over enkle administrative oppgaver, utføre tidkrevende og repeterende oppgaver, redusere bivirkninger, finne nye sammenhenger mellom individet og sykdommer. 

I den første spesialrapporten om AI i NEJM omtales AI chatbot teknologi7. En chatbot består av to hovedkomponenter: et generelt AI-system og et chat-grensesnitt. Man starter en chatbot-sesjon ved å skrive inn et spørsmål (query) som omtales som en "prompt". Normalt gir chatboten en relevant respons formulert i et naturlig språk i løpet av 1 sekund. Spørsmålet kan reformuleres, utdypes, endres slik at det blir som en samtale mellom deg og maskinen med utveksling av prompter og responser.

Chatboten er sensitiv til formuleringene i prompten. Foreløpig utvikles og testes promptene grundig for å sikre at de gir et best mulig resultat. Med tiden ser man for seg at chatboten blir mindre sensitiv, at den i større grad forstår brukerens underliggende resonering med spørsmålene. Hvis det finnes et klart svar på spørsmålet, vil responsen fra chatboten nesten alltid være korrekt. Derimot hvis det ikke finnes et klart svar, er det større usikkerhet om responsen fra maskinen er korrekt. Også på dette området er AI i utvikling og blir stadig bedre.

Prompter kan skrives i ulike språk, også norsk. De behøver ikke være spørsmål, de kan også være oppgaver man ber maskinen hjelpe til med. Det mest avanserte AI-systemet per nå, er ifølge NEJM5, Microsoft sin GPT-4 (Generative Pretrained Transformer 4). Bruken av GPT-4 har i medisinsk sammenheng blitt testet ut innenfor områder som dokumentasjon, data interoperabilitet, diagnostikk, forskning og utdanning.

Usikkerhet om nytten og sikkerheten til AI-systemer gjør at en må anvende de samme strenge krav til kvalitetskontroll av disse applikasjonene som for andre medisinske teknologier. Rigorøs uttesting må gjøres for å dokumentere at responser fra datamaskinene er korrekte og gir en riktig tolkning av den medisinske situasjonen som applikasjonen anvendes på.

En spesiell problemstilling som trekkes frem av NEJM, er de sterke kommersielle interessene som er på dette området. Utviklingen drives av store selskaper med finansielle interesser i produktene. Det medfører interessekonflikter. I serien med AI-artikler som NEJM planlegger, vil de derfor ikke begrense forfatterskap og redaksjonell kontroll til personer uten relevante økonomiske bånd, men vil følge en policy om transparens og åpenhet.

Kilder

Referanser

  1. Chan HP, Samala RK, Hadjiiski LM, Zhou C. Deep Learning in Medical Image Analysis. Adv Exp Med Biol. 2020;1213:3-21. doi:10.1007/978-3-030-33128-3_1
  2. Han K, Cao P, Wang Y, et al. A Review of Approaches for Predicting Drug-Drug Interactions Based on Machine Learning. Front Pharmacol. 2022;12:814858. Published 2022 Jan 28. doi:10.3389/fphar.2021.814858 DOI
  3. Beaulieu-Jones BK, Yuan W, Brat GA, et al. Machine learning for patient risk stratification: standing on, or looking over, the shoulders of clinicians?. NPJ Digit Med. 2021;4(1):62. Published 2021 Mar 30. doi:10.1038/s41746-021-00426-3 DOI
  4. Milosevic N, Thielemann W. Comparison of biomedical relationship extraction methods and models for knowledge graph creation. Journal of Web Semantics, August 7, 2022. arxiv.org
  5. Beam AL, Drazen JM, Kohane IS, Leong TY, Manrai AK, Rubin EJ. Artificial Intelligence in Medicine. N Engl J Med. 2023;388(13):1220-1221. doi:10.1056/NEJMe2206291 DOI
  6. Helsedirektoratet. Tilrettelegging for bruk av kunstig intelligens i helsetjenesten. Publisert 1. oktober 2021. www.helsedirektoratet.no
  7. Lee P, Bubeck S, Petro J. Benefits, Limits, and Risks of GPT-4 as an AI Chatbot for Medicine. N Engl J Med. 2023;388(13):1233-1239. doi:10.1056/NEJMsr2214184 DOI