Et nytt KI-system fra Microsoft stilte riktig diagnose i over 83 prosent av sv\u00e6rt kompliserte sykdomstilfeller. Legene klarte bare 36 prosent. Resultatene, som er publisert i det prestisjetunge tidsskriftet Science, kan varsle et gjennombrudd for kunstig intelligens i helsevesenet. Men forskerne understreker at KI enn\u00e5 ikke har bevist at den er bedre enn spesialistleger i virkelig pasientbehandling.<\/strong>\n<\/p>\n Helse og teknologi:<\/b> For f\u00f8rste gang har forskere demonstrert et KI-system som med stor margin overg\u00e5r vanlige leger i en omfattende, trinnvis test av medisinske diagnoser.\n<\/p>\n Resultatene er oppsiktsvekkende.\n<\/p>\n Microsofts nye system MAI-DxO klarte \u00e5 stille riktig diagnose i 83,2 prosent av 304 kompliserte medisinske tilfeller.\n<\/p>\n Legene, som hadde tilgang til medisinske oppslagsverk og internett, klarte bare 36,1 prosent.<\/p>\n Forskjellen betyr at KI-systemet var mer enn dobbelt s\u00e5 treffsikkert som legene i denne testen.\n<\/p>\n Studien ble publisert i Science torsdag 22. oktober.\n<\/p>\n Hemmeligheten bak systemet er at Microsoft ikke lar \u00e9n enkelt kunstig intelligens fors\u00f8ke \u00e5 finne svaret alene.\n<\/p>\n I stedet brukes flere KI-agenter som simulerer et team av medisinske eksperter.\n<\/p>\n De stiller sp\u00f8rsm\u00e5l, vurderer symptomer, diskuterer mulige sykdommer og foresl\u00e5r unders\u00f8kelser.<\/p>\n En KI-agent kan foresl\u00e5 en diagnose, mens en annen utfordrer konklusjonen og leter etter alternative forklaringer.\n<\/p>\n Systemet arbeider seg gjennom sykdomstilfellet steg for steg, omtrent slik leger gj\u00f8r n\u00e5r de fors\u00f8ker \u00e5 finne \u00e5rsaken til kompliserte symptomer.\n<\/p>\n Forskjellen er at de digitale ekspertene kan analysere og sammenligne store mengder medisinsk informasjon sv\u00e6rt raskt.\n<\/p>\n Forskerne testet ikke bare systemet p\u00e5 spesielt vanskelige diagnoser.\n<\/p>\n De gjennomf\u00f8rte ogs\u00e5 en test med 325 historiske pasienttilfeller fra akuttmottak.<\/p>\n Her klarte KI-systemet \u00e5 finne riktig diagnose i 80,3 prosent av tilfellene.\n<\/p>\n Legene oppn\u00e5dde 46,8 prosent.\n<\/p>\n Resultatet tyder p\u00e5 at teknologien kan ha verdi ogs\u00e5 utenfor de aller mest kompliserte medisinske tilfellene.\n<\/p>\n Men begge testene foregikk i en kontrollert simulering basert p\u00e5 eksisterende pasientjournaler.\n<\/p>\n Ingen virkelige pasienter ble behandlet av KI-systemet under fors\u00f8kene.<\/p>\n En av de st\u00f8rste utfordringene i medisinen er at mange sykdommer har nesten identiske symptomer.\n<\/p>\n Tretthet, feber, smerter og svimmelhet kan skyldes alt fra ufarlige tilstander til livstruende sykdommer.\n<\/p>\n For leger kan det v\u00e6re vanskelig \u00e5 skille mellom hundrevis av mulige diagnoser.\n<\/p>\n Et avansert KI-system kan sammenligne symptomer, pr\u00f8vesvar og sykdomshistorikk mot et enormt medisinsk kunnskapsgrunnlag.\n<\/p>\n Det kan gj\u00f8re teknologien s\u00e6rlig interessant ved sjeldne sykdommer og tilstander som er vanskelige \u00e5 oppdage.<\/p>\n P\u00e5 sikt kan KI kanskje bidra til at flere pasienter f\u00e5r riktig diagnose tidligere, og dermed kommer raskere i gang med riktig behandling.\n<\/p>\n Dette er imidlertid mulige gevinster som m\u00e5 dokumenteres gjennom videre kliniske studier.\n<\/p>\n Forskerne unders\u00f8kte ikke bare hvor ofte KI stilte riktig diagnose.\n<\/p>\n De vurderte ogs\u00e5 hvordan systemet valgte unders\u00f8kelser og pr\u00f8ver.\n<\/p>\n Her viste det seg at KI ofte kunne finne frem til riktig svar ved \u00e5 velge mer m\u00e5lrettede tester.<\/p>\n Microsoft opplyser at systemet i enkelte testoppsett kunne oppn\u00e5 h\u00f8yere diagnostisk treffsikkerhet med mindre enn halvparten av de beregnede unders\u00f8kelseskostnadene.\n<\/p>\n Dette kan bli viktig for et helsevesen som stadig bruker mer penger p\u00e5 diagnostikk, pr\u00f8ver og unders\u00f8kelser.\n<\/p>\n Dersom slike resultater lar seg gjenskape i virkelige sykehus, kan det bety b\u00e5de raskere behandling og bedre utnyttelse av helsebudsjettene.\n<\/p>\n For Norge kan teknologien bli s\u00e6rlig interessant.\n<\/p>\n Det norske helsevesenet sliter mange steder med mangel p\u00e5 helsepersonell, presset \u00f8konomi og \u00f8kende behov for helsetjenester.<\/p>\n Et p\u00e5litelig KI-system som hjelper leger med kompliserte diagnoser, kan p\u00e5 sikt frigj\u00f8re tid og redusere behovet for un\u00f8dvendige unders\u00f8kelser.\n<\/p>\n Teknologien kan eksempelvis v\u00e6re aktuell som beslutningsst\u00f8tte ved mindre sykehus og legevakter, der det ikke alltid er spesialister innen alle fagomr\u00e5der tilgjengelig.\n<\/p>\n Ogs\u00e5 ved Haugesund sjukehus og Stord sjukehus vil slike l\u00f8sninger i fremtiden kunne bli interessante dersom teknologien blir tilstrekkelig dokumentert, godkjent og integrert i norske helsesystemer.\n<\/p>\n Det er forel\u00f8pig ikke meldt om planer om \u00e5 ta Microsofts nye diagnosesystem i bruk ved disse sykehusene.\n<\/p>\n Nei, ikke n\u00f8dvendigvis.<\/p>\n Selv om resultatene er imponerende, ble KI-systemet sammenlignet med enkeltst\u00e5ende allmennleger og leger innen generell indremedisin.\n<\/p>\n Forskerne testet ikke systemet mot verdens fremste spesialister eller medisinske ekspertteam.\n<\/p>\n Det er en viktig forskjell.\n<\/p>\n Sv\u00e6rt kompliserte sykdomstilfeller blir i virkeligheten ofte diskutert av flere spesialister som samarbeider om diagnosen.\n<\/p>\n Studien viser derfor at KI kan v\u00e6re vesentlig mer treffsikker enn enkeltst\u00e5ende leger under bestemte testforhold.<\/p>\n Den beviser ikke at KI er bedre enn de dyktigste spesialistene eller et samlet sykehusteam.\n<\/p>\n Forskerne understreker ogs\u00e5 at den virkelige legejobben handler om langt mer enn \u00e5 stille en diagnose.\n<\/p>\n Leger m\u00e5 unders\u00f8ke pasienter fysisk, kommunisere med mennesker, vurdere behandling og ta ansvar for medisinske beslutninger.\n<\/p>\n Neste steg blir \u00e5 unders\u00f8ke hvordan systemet fungerer i faktiske pasientsituasjoner.\n<\/p>\n Microsoft planlegger samarbeid med Beth Israel Deaconess Medical Center i Boston.<\/p>\n Her skal forskerne unders\u00f8ke hvordan teknologien kan brukes til \u00e5 vurdere pasienter ved akuttmottak.\n<\/p>\n Slike fors\u00f8k blir avgj\u00f8rende for \u00e5 finne ut om de oppsiktsvekkende resultatene fra laboratoriet kan overf\u00f8res til virkeligheten.\n<\/p>\n Microsoft omtaler teknologien som et steg p\u00e5 veien mot det selskapet kaller medisinsk superintelligens.\n<\/p>\n M\u00e5let er KI-systemer som kan bidra til bedre medisinske beslutninger enn det mennesker klarer alene.\n<\/p>\n Det er ikke f\u00f8rste gang kunstig intelligens har oppn\u00e5dd imponerende resultater p\u00e5 medisinske pr\u00f8ver.<\/p>\n Men denne studien g\u00e5r et viktig skritt videre.\n<\/p>\n KI-systemet fikk ikke bare et sp\u00f8rsm\u00e5l med flere svaralternativer. Det m\u00e5tte selv bestemme hvilke sp\u00f8rsm\u00e5l som skulle stilles, hvilke unders\u00f8kelser som var n\u00f8dvendige, og n\u00e5r det hadde nok informasjon til \u00e5 konkludere.\n<\/p>\n Dermed kommer testen n\u00e6rmere m\u00e5ten virkelige leger arbeider p\u00e5.\n<\/p>\n Forskningsresultatene viser at kunstig intelligens n\u00e5 kan utf\u00f8re avansert medisinsk diagnostisk resonnering p\u00e5 et niv\u00e5 som overg\u00e5r enkeltst\u00e5ende leger i standardiserte tester.\n<\/p>\n Om teknologien ogs\u00e5 vil kunne overg\u00e5 de beste menneskelige legene i faktisk pasientbehandling, er fortsatt et \u00e5pent sp\u00f8rsm\u00e5l.<\/p>\n Men \u00e9n ting er klart: Avstanden mellom menneskelig og kunstig medisinsk ekspertise er i ferd med \u00e5 endre seg.\n<\/p>\n<\/p><\/div>\nKI-legene samarbeider som et helt sykehuslag<\/h4>\n
KI vant ogs\u00e5 p\u00e5 vanlige akuttmottakstilfeller<\/h4>\n
Kan oppdage sykdommer legene overser<\/h4>\n
Kan ogs\u00e5 redusere kostnadene dramatisk<\/h4>\n
Hva kan dette bety for norske sykehus?<\/h4>\n
Betyr dette at KI n\u00e5 er bedre enn verdens beste leger?<\/h4>\n
Skal n\u00e5 testes p\u00e5 sykehus<\/h4>\n
Kan markere starten p\u00e5 en ny medisinsk tidsalder<\/h4>\n