Universitetet i Agder, Sørlandet sykehus og Anzyz Technologies har samarbeidet om prosjektet som startet ved sykehuset for litt over to år siden.

- Løsningen vi utvikler på sykehuset baserer seg på en algoritme vi utarbeidet på universitetet. Denne algoritmen skal videreutvikles og kommersialiseres av Anzyz Technologies, sier Ole-Christoffer Granmo, som er CTO i Anzyz og professor i kunstig intelligens ved universitetet i Agder.

Algoritmen er utviklet slik at den benytter kunstig intelligens til å forstå språket i pasientjournaler. Der er observasjoner, betraktninger og alle forhold knyttet til pasientens ve og vel beskrevet med språk. Sånn er det også med all forskning innen medisin, dette er også beskrevet med språk.

- Hvis man klarer å få kunstig intelligens til å forstå språk har man også åpnet opp en helt ny verden av muligheter. Og det er nettopp dette vi har gjort. Algoritmen som vi har laget lærer på egenhånd fra store mengder med tekst og studerer hvordan språket blir brukt, fortsetter professoren.

Så et stort potensiale i helsesektoren

Anzyz så et stort potensiale for å bruke kunstig intelligens til å tolke språk innefor helse. Derfor tok de initiativet overfor Sørlandet sykehus hvor de har arbeidet sammen med innovative og visjonære folk som har hatt ønske om å ta i bruk helt ny teknologi for å kunne jobbe på nye måter. Det er forskeren Geir Thore Berge og overlegen Tor Oddbjørn Tveit på Sørlandet sykehus som har brukt Anzyzplattformen til å bygge den kunstige intelligensen.

- De har satt Anzyz i stand til å forstå sykehus- og journalspråk ved å mate mer enn 800 000 pasientjournaler inn i Anzyz, forklarer Granmo.

- Anzyz lærer ved å se på konteksten til ord og uttrykk, og dermed klarer den, akkurat som oss, å forstå meningen av ord den ikke kjenner på grunn av konteksten og sammenhengen som ordet står i. Hensikten er å utvikle et beslutningsstøttesystem som leger kan bruke når en pasient for eksempel skal til operasjon. Da trenger legene for eksempel et overblikk over eventuelle allergier. Anzyz leser igjennom og tolker alt som er skrevet om pasienten i journalen og kartlegger kritisk informasjon som legene bør vite om.

- Før måtte legene kanskje gå igjennom flere hundre sider før en operasjon, dette er veldig tidkrevende. Man må også være veldig nøyaktig for å få med seg all informasjon. Dette rekker man ikke i de tilfellene der det virkelig haster, mens Anzyz bare bruker sekunder.

Ole-Christoffer Granmo,  er CTO i Anzyz og professor i kunstig intelligens ved universitetet i Agder. Foto: Marie Rosenborg Wadahl

Svært vellykket

I løpet av en prøveperiode på tre måneder har Anzyz vært brukt av 30 leger og sykepleiere daglig.

Den første testen viste at systemet var ekstremt nøyaktig. I 92 prosent av tilfellene fant Anzyz alt som var skrevet om allergier. 

- Prosjektet har vist seg veldig nyttig, derfor har det vakt oppmerksomhet og interesse blant de andre legene på sykehuset. Så nå ser vi etter nye kritiske områder hvor det kan passe å bruke Anzyz, sier Granmo.

Uante fremtidsutsikter

Når man først har knekt det medisinske språket, kan man koble pasientjournaler opp mot forskningslitteraturen og få relevant medisinsk informasjon knyttet til hva det feiler pasienten. Det blir også mulig å skaffe helt ny medisinsk kunnskap ved å koble små puslespillbiter av all den medisinske forskningen som pågår. Man kan finne noe informasjon om et bestemt tema i ett forskningsarbeide og en liten bit til i et helt annet. Ingen mennesker klarer å finne all denne informasjonen, men med kunstig intelligens er det mulig.

- Hvis man i et tenkt studie oppdager at parkinsonpasienter mangler et bestemt stoff i hjernen, og i et annet studie undersøker virkningen av en medisin mot epilepsi, hvor medisinen øker mengden av det samme stoffet i hjernen, blir det spennende å finne ut mer om sammenhengen. Å teste hypotesen er en kostbar og tidkrevende affære. Hvis man derimot kobler disse funnene opp mot pasientjournaler ved hjelp av kunstig intelligens, kan man enkelt finne pasienter som både har parkinson og epilepsi, og samtidig også har fått akkurat denne medisinen. Da kan man i løpet av sekunder få testet slike hypoteser ved hjelp av historiske data. Derfor kan det vi er i ferd med å utvikle nå bidra til å  revolusjonere måten vi arbeider på i hele helsesektoren, avslutter han.