Viten

Tester ut kunstig intelligens på pasientjournaler

Forskningsprosjekt ved Sørlandet sykehus benytter kunstig intelligens for å søke i store mengder pasientinformasjon på sekunder.

Dataprogrammet som henter relevant sykdomsinformasjon fra 200 dokumenter i løpet av noen sekunder, er et resultat av tett samarbeid mellom Sørlandet sykehus og Universitetet i Agder ved Senter for kunstig intelligens. Fra venstre: fra v. Morten Goodwin, Geir Thore Berge, Ole-Christoffer Granmo og Tor Oddbjørn Tveit. Kjartan Bjelland/Fædrelandsvennen

  • Geir Thore Berge, Forsker ved Universitetet i Agder
  • Ole-Christoffer Granmo
  • Tor Oddbjørn Tveit, Overlege ved Sørlandet sykehus
Viten er Aftenpostens satsing på forskning og vitenskap, der forskere og fagfolk fra hele landet bidrar med artikler.

Sørlandet sykehus var blant de første helseforetakene som innførte elektronisk pasientjournal i Norge i 1991, og har i dag mer enn 40 millioner journaldokumenter med ustrukturert og strukturert informasjon lagret. Alt helsepersonell har som kjent dokumentasjonsplikt, og med lengre sykehusopphold og/eller hyppige konsultasjoner blir det volum av slikt.

Søk som hører fortiden til

En gjennomsnittlig pasientjournal ved sykehuset inneholder i dag rett i underkant av 200 journaldokumenter, men det finnes også noen tusen pasientjournaler som inneholder fra 1000-15.000 journaldokumenter. Samtidig som antallet fritekstdokumenter er stort, hører søkefunksjonaliteten i dagens system fortiden til og er langt unna det vi er vant med når vi søker etter informasjon på internett ved bruk av Google.

I dagens elektroniske journalsystemer er det vanligvis ikke mulig å søke i skannet informasjon, eller i dokumenter som bruker format som for eksempel PDF. I praksis kan dette hindre effektiv gjenfinning og gjenbruk av pasientinformasjon for helsepersonell, som i verste fall kan kompromittere behandlingskvalitet og pasientsikkerhet.

  • Vil du vite mer om kunstig intelligens? Følg Næringslivsdagen 2017 5. april direkte her.

Utfordringene

Internasjonalt har det vært fokusert på utvikling av effektive søkeverktøy for elektronisk pasientjournal i flere tiår. En særlig utfordring knyttet til å søke etter klinisk informasjon i fritekst, er at søkemotoren må være i stand til å fange opp alle de ulike måtene helsepersonell kan uttrykke seg på for eksempel om en og samme lidelse.

Derfor snakker man i denne sammenhengen i forskningslitteraturen gjerne om å søke konseptuelt, uavhengig av språklig uttrykksform, istedenfor å søke etter helt bestemte kliniske ord og uttrykk.


Særlig i USA har det siden 70 og 80-tallet vært gjort mye forskning innen dette feltet, og det er blitt utviklet flere avanserte søkeverktøy for å understøtte helsepersonells søkebehov. Felles for disse er at de fleste har vært utviklet som tradisjonelle «ekspertsystem».

Med dette menes at de er avhengig av såkalte kliniske kontrollerte vokabular, eller på godt norsk spesialiserte ordlister eller ordbøker som inneholder aktuelle søkeord. En stor utfordring ved å ta i bruk slike ordlister er at de krever mye involvering av eksperter eller spesialisert domenekunnskap for oppbygging og vedlikehold.

30.000 kliniske termer oversatt

Mens man på engelsk har et stort antall slike klinisk spesialiserte ordlister, har man ingen på norsk, dersom man legger den tradisjonelle forståelsen av dem til grunn. Det nærmeste man kommer er UMLS, eller Unified Medical Language System, der 18.000 av ca. 30.000 kliniske termer er blitt oversatt til norsk. En ekspertsystem-tilnærming til klinisk konseptbasert søk på norsk er vanskelig på grunn av at vi i stor grad mangler de kliniske ordlistene vi behøver for å lage slike system.

Mens det er flere hundre millioner mennesker som bruker engelsk som førstespråk bare i USA, er Norge et lite land med få innbyggere og et lite språk. Det er derfor ikke bærekraftig for lille Norge å basere seg på en ekspertsystem-tilnærming for utvikling av effektive konseptuelle søkeverktøy i helsevesenet.

Helsepersonell skal først og fremst ha fokus på pasientbehandling, og ikke at de, satt på spissen, må involveres tungt i arbeid knyttet til utvikling og vedlikehold av kliniske ordlister.

Les også

Er du villig til å la deg overvåke for å spare penger? Nå kommer trenden for fullt.

Søker gjennom all informasjon

Et forskningsprosjekt som pågår ved Sørlandet sykehus i samarbeid med Universitetet i Agder viser en mulig alternativ tilnærming til denne utfordringen. Forskningsprosjektet har utviklet et avansert søkeverktøy for å søke konseptuelt etter klinisk informasjon i den elektroniske pasientjournalen.

Systemet er i stand til å søke gjennom alle typer dokumenter, inkludert skannet dokumentasjon. I forskningsprosjektet benyttes avanserte maskinlæringsalgoritmer som gjenkjenner språklige mønstre og begreper og lærer seg det kliniske språket som benyttes av helsepersonell.

Les også

Michal Kosinski: – Retten til et privatliv slik vi kjenner det, er definitivt over

Bygger kart av språket

Det bygges modeller eller kart av språket som det automatisk utledes kliniske ordlister fra. Ordlistene fungerer også som synonymordlister, slik at ulike ord med samme betydning kan kobles til hverandre. Algoritmene som benyttes er domeneuavhengige, hvilket betyr at de kan brukes for å søke etter klinisk informasjon innenfor alle medisinske domener (men også for et hvilket som helst annet språk).

I neste omgang benyttes også maskinlærings- og regelbaserte algoritmer for å sammenstille informasjonen i pasientjournalene på en måte som muliggjør presise og effektive søk etter klinisk relevant informasjon.

Les også

Kunstig intelligens: smart eller skremmende?

Lykkes 9 av 10 ganger

Systemet har i forskningsforsøk vist at det klarer å gjenfinne 9 av 10 tilfeller av informasjonen som det søkes etter. En viktig forskjell fra mennesker er imidlertid at mens helsepersonell gjerne bruker fra minutter til timer på å finne informasjonen, klarer systemet å gjenfinne den i løpet av sekunder.

Systemet arbeidet altså raskt, finner det meste av relevant klinisk informasjon og er relativt presist. Nå skal systemet i løpet av de neste månedene testes ut av klinikere ved Sørlandet sykehus. Dersom systemet viser seg å fungere også i praksis, vil det kunne bli en støtte for helsepersonell i en travel hverdag som vil kunne understøtte behandlingskvalitet og pasientsikkerhet.

Les også

Kunstig intelligens må ikke lenger trenes av mennesker

Særlige utfordringer for helse

I helsevesenet er kun 100 prosent godt nok i de fleste sammenhenger. Det finnes derfor særlige utfordringer knyttet til bruk av kunstig intelligens i helsesammenheng. Dette er også en aktuell problemstilling ved bruk av systemet som vi har utviklet. Fordi systemet ikke er 100 prosent treffsikkert, kan det ikke erstatte den menneskelige faktoren, men vil i mange sammenhenger kunne understøtte behandlingskvalitet og pasientsikkerhet.

Særlig i akutte situasjoner hvor det er lite tid til rådighet utmerker systemet seg. Det er overlegent menneskets evne til å finne relevant kunnskap på kort tid. I slike tilfeller vil systemet allerede i dag kunne utgjøre en forskjell som kan hindre komplikasjoner eller redde liv.

Foreløpig begrenset

Med begrensningene som ligger i dagens kunstige intelligens, er bruk av denne type teknologi foreløpig begrenset til nisjeområder i helsevesenet. Et annet eksempel på dette er bruk av kunstig intelligens for å oppdage endringer i fargenyanser på røntgenbilder som kan knyttes til celleforandringer forenlig med kreftlignende tilstander.

Kunstig intelligens må med andre ord bli enda mer intelligent før det kan bli aktuelt å gjøre mer generell bruk av den i helsevesenet.

Følg Aftenposten Viten på Facebook og Twitter!

Les mer om

  1. Språk
  2. Teknologi
  3. Viten
  4. Helse
  5. Kunstig intelligens
  6. Digital

Relevante artikler

  1. NORGE

    Tror de kan redde liv - men tror også det er ulovlig

  2. KRONIKK

    Hvor trygg kan pasientjournalen egentlig være? Informasjonssikkerhet er mer enn bare personvern | Hurlen og Gulbrandsen

  3. DEBATT

    Akson er grunnlaget for en fremtidsrettet helsetjeneste

  4. DEBATT

    Sykehuset ivaretar både pasientsikkerhet og personvern

  5. NORGE

    Fra 2021 skal nordmenn masseundersøkes for tarmkreft. Ny teknologi kan gjøre det billigere og bedre.

  6. NORGE

    Full strid om gigantisk dataprosjekt for Kommune-Norge