Videokonsultasjoner, maskinlæring i analyse av mammografier og kardiologisk ultralyd, kan revolusjonere helsevesenet. Norsk Regnesentral er på saken.
– I forbindelse med sitt arbeid for mer inkluderende videokonsultasjoner, har Sunnaas sykehus bedt oss se på forholdet mellom menneske og teknologi, forteller seniorforsker Till Halbach. Oslo universitetssykehus, Sørlandet sykehus, Sykehuset Innlandet, Vestre Viken helseforetak samt Universitet i Agder er også en del av prosjektet.
– Vi forsker på hvordan teknologien kan bli enklere å bruke, hvordan konsultasjonene organiseres, hvordan datastøtte tilbys og opplæring bør foregå, og å nå dem som ikke er teknisk bevandret. Alt dette trenger vi å lære mer om, sier han, med støtte fra sjefsforsker Kristin Skeide Fuglerud:
– Dette er et godt eksempel på at teknologi kan brukes til å løse oppgaver i helsevesenet, som gjør at både helsearbeidere og pasienter får en bedre brukeropplevelse, reduserer tidsbruk og bedrer kvaliteten, sier hun.
Inkluderende digitale tjenester
Halbach peker på at mange ville ha vært helt uten helsetjeneste under pandemien, om det ikke var for videokonsultasjonene.
– Målet er å gjøre slike konsultasjoner enklere for brukere med forskjellige funksjonsnedsettelser og behov. Forbedrer vi brukeropplevelsen for dem, blir den også bedre for resten av oss, så universell utforming er et gode for alle, forklarer han.
– Videre ser vi på hvordan pasientene kan få bedre oversikt over egen helsesituasjon. Oversikt er nøkkelen til å ta ansvar for egen helse, sier Fuglerud.
Maskinlæring i medisinske bilder
NR har også forskningsråds-prosjekter i samarbeid med Kreftregisteret, der formålet er å møte utfordringen med mangel på radiologer, ved å støtte tolkningen av mammografibilder med kunstig intelligens.
– Det vi prøver å få til, er å redusere radiologenes arbeidsbelastning i de enkleste tilfellene, så de får mer tid til de kompliserte. Samtidig håper vi det vil bidra til mer nøyaktige resultater, og at flere krefttilfeller avdekkes. Prosjektet begrenser seg til screening, så vi snakker ikke om virkemidler som vil tas i bruk i klinisk praksis ved sykehusene. Det er også håp om at denne teknologien kan begrense omfanget av falske positiver, som kan være en stor belastning for pasientene, forklarer seniorforsker Fredrik A. Dahl.
– Moderne bildeanalyse er basert på maskinlæring, som øker mulighetene for å finne riktige svar, tilføyer han.
– Vi har også et samarbeid med GE Vingmed Ultrasound, der målet er å utvikle stadig mer intelligente skannere for ultralydundersøkelse av hjertet, forteller forskningssjef Line Eikvil, og fortsetter:
– Kardiologene får mulighet til å avlastes med ultralyd-skannere som er smartere enn dagens. Når kardiologene gjør ultralyd-opptak av hjertet, er det for å granske hjertets ulike funksjoner og strukturer, på veien til diagnostiseringen. Vi utvikler algoritmer for bedre og mer automatisk måling av strukturenes dimensjoner fra ultralyd-bildene. Dermed frigir vi verdifull tid og gjør målingene mer nøyaktige, slik at kardiologene kan fokusere på diagnosen.
– Metodene er også her basert på maskinlæring, i form av dype nevrale nettverk, som lærer å gjenkjenne strukturer og landemerker fra legenes merking av disse i ultralyd-bilder, som brukes for trening, forklarer hun.
– Det er vanskelig å tallfeste gevinsten, men frigjøring av spesialistenes tid er et uttalt mål. Da får de mer tid til diagnostisering og dialog med pasienten.
Tekst: Jarle Petterson
Innovativ oppdragsforskning
Norsk Regnesentral er et forskningsinstitutt som utfører profesjonell oppdragsforskning. Vi gir deg innovative løsninger på reelle problemer.