Hur AI inom sjukvården utvecklas och revolutionerar branschen.

I takt med att AI-system blir allt mer sofistikerade identifierar branschledare var och hur AI inom sjukvården kan används mest effektivt.

Enligt en studie från Forrester tror 86 % av beslutsfattarna inom hälso- och sjukvård och life sciences att förmågan att använda teknik, data och AI på ett effektivt sätt kommer att vara det som under de kommande fem åren avgör om man lyckas eller inte. Samtidigt menar 60 % att deras företag är för långsamma på att börja utnyttja alla fördelar med AI.

Redan idag förändrar AI hälso- och sjukvårdsbranschen i grunden och revolutionerar patientvård, diagnos, behandling och processer. Organisationer som implementerar AI i det här skedet kommer att kunna se spännande framsteg när det gäller patientengagemang och utfall, samtidigt som de skapar sig en tydlig fördel gentemot konkurrenter som tar längre tid på sig att anamma den nya tekniken.

AI inom sjukvården är när AI-teknik tillämpas inom det medicinska området. AI använder maskininlärningsalgoritmer för att analysera stora mängder patientdata, vilket möjliggör för vårdpersonal att ställa snabbare och mer korrekta diagnoser, ta fram personliga behandlingsplaner och ge bättre vård tack vare riskidentifiering och optimerade processer. Enkelt uttryckt imiterar AI mänsklig intelligens för att fatta bättre medicinska beslut.

Dessutom automatiserar AI rutinuppgifter, ökar effektiviteten och frigör resurser och tid för vårdgivare att fokusera på engagemanget med patienterna och tillhandahålla personligt anpassad vård. Men det handlar om mycket mer än att bara slippa tråkigt pappersarbete. De senaste AI-systemen är tillräckligt avancerade för att kunna erbjuda helt nya förmågor för vårdorganisationer, exempelvis att förbättra kliniska prövningar , medicinska diagnoser och behandlingar samt egenvård.

Visserligen är AI ett brett område som hela tiden utvecklas, men det finns några specifika typer av AI som är särskilt relevanta för hälso- och sjukvårdssektorn idag.

Som namnet antyder tar generativ AI en uppsättning data och använder den för att skapa något nytt – men bara om en människa beordrar den att göra det. Människor skriver promptar, som förtränade stora språkmodeller (LLM:er) använder för att generera nytt innehåll. Hur noggranna och användbara de generativa AI-verktygen är beror på kvaliteten på den data som algoritmerna har tillgång till, och på hur specifik prompten är.

Om du till exempel vill att ett generativt AI-verktyg ska skriva ett e-postmeddelande med hemgångsråd till en patient, kommer kvaliteten på resultatet att variera beroende på vilka data verktyget har tillgång till. Stora språkmodeller av allmän typ tenderar att producera mindre specifika och exakta resultat än modeller som är tränade med sjukvårdsspecifika data. Om uppmaningen är för bred – till exempel "Skriv ett e-postmeddelande med hemgångsråd till en patient" – blir det e-postmeddelande som skapas långt ifrån lika användbart som ett som genereras av en prompt med tillgång till patientens journal.

Idag används AI mer än någonsin eftersom tekniken har blivit mer tillgänglig även för personer som inte är experter på AI. Även om ämnet AI har studerats ända sedan 1950-talet krävdes det tidigare specialiserad kunskap och utbildning för att använda och manipulera AI-system. Idag möjliggör verktyg som konversations-AI för människor att använda vardagsspråk för att "prata" med en AI – vilket innebär att behovet av kunskaper i komplex kodning eller andra specialkunskaper bortfaller. Istället för att kräva att människorna ska behärska datorspråk flytande kan datorer nu istället förstå och svara på mänskligt språk. Med konversations-AI kan användare ställa frågor till ett AI-system på samma sätt som de skulle ställa frågor till en erfaren kollega. Det har lett till betydligt högre effektivitet och bättre tillgång till information för vårdgivare, vårdpersonal och patienter.

AI-agenter är intelligenta system som fungerar som digitala assistenter. Sjukvårdspersonal kan använda naturligt vardagsspråk för att ställa frågor till AI-agenter eller få dem att utföra olika uppgifter. Precis som en mänsklig assistent kan dessa agenter integreras i viktiga arbetsflöden för att hantera komplexa uppgifter utan direkt övervakning eller ingripande. Människor kan enkelt bygga anpassade agenter – med hjälp av lågkodsverktyg som Agentforce – för att utföra uppgifter och löpande förbättra sig i takt med att de lär sig på jobbet. Inom vården kan AI-agenter hantera uppgifter som att göra patientbedömningar, sammanfatta patientens sjukdomshistorik och hjälpa patienter att hitta passande vårdgivare.

Många tror felaktigt att maskininlärning är synonymt med AI, men faktum är att det är en tillämpning av AI. Vid maskininlärning används algoritmer med regler för hur en maskin – vanligtvis ett mjukvarusystem – ska tolka och förstå data. Maskininlärningsalgoritmer tränas på datamängder från vilka de lär sig att hitta mönster och förutsäga framtida resultat.

Maskininlärning och prediktiv analys omvandlar hälso- och sjukvården på olika sätt. Det kan handla om att förenkla administrativa uppgifter, t.ex. att identifiera patienter som sannolikt kommer att missa inbokade tider eller bli återinlagda på sjukhus efter utskrivning, vilket hjälper vårdgivarna att fatta mer välgrundade beslut om patientvård och resursfördelning. Maskininlärning och prediktiv analys kan också prognostisera sjukdomar, anpassa behandlingar och optimera den vård som erbjuds.

I Forrester-studien uppgav 73 % av de tillfrågade även att automatisering av uppgifter i syfte att öka produktiviteten var en viktig drivkraft för att använda AI på deras arbetsplats. Att öka produktiviteten kan leda till att diagnoser kan ställas snabbare och mer korrekt – inklusive att upptäcka sjukdomar på ett tidigt stadium – samt till bättre utfall för patienten.

Medan människor är utmärkta på kreativ problemlösning, som att ställa riktade frågor för att få reda på dold information om en patients historik, kan intelligenta maskiner hitta mönster som människor ofta missar. Här kommer två exempel på hur AI förändrar hur patienter diagnostiseras och behandlas:

Ett område som lämpar sig särskilt väl för användning av AI är radiologi. Läkare kan till exempel träna en algoritm genom att förse den med tusentals resultat av mammografiundersökningar. Algoritmen kan identifiera mönster i bilderna, och därefter snabbt avgöra om en ny bild innehåller cancerceller. AI kan flagga problemområden i bilderna så att personalen kan göra djupare undersökningar. En studie publicerad i den vetenskapliga tidskriften Diagnostics visade att AI-drivna diagnossystem minskar antalet felaktigt positiva resultat och gör att radiologerna kan jobba effektivare.

Förutom vid röntgenbilder kan AI även bidra till personlig anpassning av vården, genom att med hjälp av uppgifter i patientens elektroniska journal och tillgänglig litteratur ta fram anpassade behandlingsplaner. För en läkare skulle det ta timtal att söka efter relevant information i vetenskapliga tidskrifter – en process som AI kan påskynda i betydligt utsträckning. AI kan automatiseras för att fungera dygnet runt och därmed leda till högre produktivitet – vilket innebär mer tid för vårdgivarna att ta fram personligt anpassade vårdplaner.

Än så länge har AI bara implementerats inom en väldigt liten del av sjukvårdssektorn. När Forrester frågade beslutsfattare inom hälso- och sjukvårdssektorn om hindren för att implementera AI, uppgav 57 % brist på intern kompetens och expertis, 49 % skyllde på att ingen budget hade avsatts för ändamålet, och ytterligare 49 % menade att de var osäkra på hur implementeringen av AI-lösningarna skulle gå till. Låt oss ta en titt på tre sätt att komma runt detta:

1. Definiera var AI ska användas: Eftersom AI kan implementeras på så många olika sätt inom sjukvården måste man bestämma var AI bäst möter organisationens unika behov och mål. Innan man börjar fundera på det tekniska bör man identifiera inom vilka områden som det finns brister och behov av stöd. Om organisationen till exempel lägger för mycket tid och resurser på administrativa uppgifter, kan en lösning vara att investera i AI-agenter som stöttar vid patienttjänster.
2. Identifiera sätt att spara kostnader: Om beslutsfattarna ser vilka kostnader AI-verktygen kan spara blir det lättare att lägga pengar på dem. AI kan stötta team på olika sätt – från att effektivisera verksamheten och minska antalet fel till att analysera stora datamängder för att identifiera mönster och göra förutsägelser som leder till bättre utfall för patienten. När AI hanterar rutinmässiga administrativa uppgifter kan vårdpersonalen fokusera på högprioriterade uppgifter, vilket leder till högre total produktivitet för organisationen.
3. Tillhandahåll utbildning och resurser: Tillgång till utbildning och resurser kan bidra till att övervinna motståndet mot AI. Kunskap om standarder och regler hjälper vårdgivarna när de söker information som rör hantering av känslig hälsoinformation. Att samarbeta med ett pålitligt teknikmjukvaruföretag som prioriterar datasäkerhet kan bidra ytterligare till att minska oron hos människor som aldrig tidigare har använt AI.

Över 80 % av cheferna inom sjukvården tror att organisationer som lyckas väl med att införa AI blir mer effektiva och flexibla. Detta beror sannolikt på att AI kan identifiera vilka områden som inte fungerar effektivt, och optimera resursfördelningen. Prediktiv analys kan t.ex. prognostisera hur stor andel av patienterna som behöver läggas in, och utifrån det föreslå optimerade arbetsscheman där personalen matchas med de förväntade patientbehoven och tillgängligheten till diagnos- och behandlingsutrustning.

En annan viktig anledning till att organisationer funderar på att börja använda AI är att kunna skapa mer personliga interaktioner. 79 % av beslutsfattarna tror nämligen att organisationer som inför AI kommer att kunna förbättra kommunikationen och upplevelserna mellan patienter och personal. Ett AI-drivet CRM-system för sjukvården kan sammanföra patientdata från flera källor och hjälpa vårdgivarna att ta fram skräddarsydda vårdplaner. Det kan handla om personliga e-postmeddelanden som påminner patienter om inbokade tider, och annan användbar information om vårdplaner.

Detta fungerar inte bara i teorin eller längre fram i tiden – faktum är att vårdorganisationer redan nu rapporterar förbättringar när det gäller patientengagemang och nöjdhet. Enligt en rapport från Harvard Business Review Analytic Services har AI-drivna insikter och personlig anpassning av innehåll hjälpt organisationer att öka nöjdheten bland patienter och vårdgivare med 30 %.

Det finns flera farhågor om AI inom sjukvården när det gäller integritet, säkerhet och dataskydd. Enligt Forrester-studien anser 61 % av beslutsfattarna inom hälso- och sjukvård och life sciences att etiska och integritetsrelaterade frågor utgör ett hinder för att implementera AI, och 54 % nämnde risker som rör partiska eller felaktiga AI-resultat.

Eftersom AI förlitar sig på befintliga data för att göra förutsägelser och fatta beslut, kan felaktiga eller partiska data leda till bristfälliga beslut som riskerar att påverka patientvården negativt. Det är därför viktigt att åtgärda algoritmernas partiskhet för att kunna säkerställ att resultaten blir rättvisa och jämställda. Och det är också därför som mänsklig inblandning är avgörande vid implementering och hantering av AI.

Världshälsoorganisationen (WHO) påpekar att etiska överväganden, regleringar, standarder och tillsynsmekanismer måste spela en central roll vid utveckling och driftsättning av AI-system . Organisationen uppgav nyligen att "förbättrad transparens och säkerhetsåtgärder krävs för att garantera att AI-system som används inom sjukvården är säkra, enhetliga och av hög kvalitet och samtidigt skapar förtroende." Därför är det så viktigt att välja en pålitlig leverantör av AI-programvara , som skyddar både organisationens och patienternas data och samtidigt följer dataskyddslagstiftningen.

AI snabbar på utvecklingen av läkemedel när forskare kan använda verktyg för att sålla bland miljontals kandidater i syfte att hitta optimala nya substanser och identifiera potentiella läkemedelsmål. Generativ AI gör det lättare att hitta en röd tråd mellan olika forskningsstudier, och kan identifiera möjligheter att återanvända läkemedel som har visat sig tolereras väl även i andra sammanhang, vilket kan påskynda processen att hitta effektiva behandlingar.

AI har också stor potential när det gäller att förbättra effektiviteten och ändamålsenligheten vid kliniska prövningar . Life science-bolag kan använda AI för att spara tid genom att söka genom tidigare forskning och simulera kliniska prövningar. Dessutom kan AI-drivna verktyg bidra till att automatisera rekryterings- och anställningsprocesser och effektivisera kommunikationen med utvalda kandidater. Sist men inte minst kan AI även bistå med att sammanställa rapporter och minska lite av den tid som krävs för att exempelvis söka tillstånd.

Än så länge befinner sig de flesta organisationer fortfarande i ett tidigt skede när det gäller införandet av AI – men det rör sig fort framåt. AI kommer inte att förändra sjukvården över en natt. Många organisationer upplever dock stegvisa förbättringar – från att automatisera manuella administrativa uppgifter till att matcha patienter till studier, anpassa patientkommunikationen och mycket mer. Med rätt teknik, utbildning och strategier kan AI leda till betydande fördelar för vårdorganisationer av alla storlekar.

Läs mer om vad AI inom sjukvården kan göra för din organisation.

^{_{Skribenterna har författat dessa vanliga frågor med stöd av AI}}