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 nyttjas mest effektivt.

Enligt en studie från Forrester anser 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 ej. Samtidigt menar 60 % att deras företag är för långsamma på att börja utnyttja alla de fördelar som förknippas med AI.

AI håller redan på att förändra hälso- och sjukvårdsbranschen i grunden genom att revolutionera patientvård, diagnoser, behandlingar och arbetsprocesser. Organisationer som implementerar AI i detta skede har möjlighet att uppnå spännande framsteg inom patientengagemang och behandlingsresultat, samtidigt som de skaffar sig ett tydligt försprång gentemot konkurrenter som är långsammare med att anamma den nya tekniken.

AI inom sjukvården innebär att AI-teknik används inom det medicinska området. Genom maskininlärningsalgoritmer analyserar AI stora mängder patientdata, vilket gör det möjligt för vårdpersonal att ställa snabbare och mer träffsäkra diagnoser, skapa individuellt anpassade behandlingsplaner och förbättra vården genom riskidentifiering och optimerade arbetsflöden. Kort sagt efterliknar AI mänsklig intelligens för att stödja bättre medicinska beslut.

Dessutom automatiserar AI rutinuppgifter, förbättrar effektiviteten och frigör både tid och resurser, vilket gör att vårdgivare kan fokusera mer på patientengagemang och erbjuda individuellt 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, beror kvaliteten på resultatet på vilken data verktyget har tillgång till. Generella språkmodeller tenderar att ge mindre specifika och exakta resultat jämfört med modeller som tränats på sjukvårdsspecifik 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 blivit mer tillgänglig även för personer utan expertkunskaper. Trots att AI har studerats sedan 1950-talet krävdes det tidigare specialiserad kunskap och utbildning för att kunna använda och hantera 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 människor måste behärska datorspråk flytande, kan datorer numera förstå och svara på mänskligt språk. Med konversationsbaserad AI kan användare ställa frågor till ett AI-system på samma sätt som de skulle fråga en erfaren kollega. Det har resulterat i avsevärt högre effektivitet och förbättrad tillgång till information för vårdgivare, vårdpersonal och patienter.

AI-agenter är intelligenta system som fungerar som digitala assistenter. Sjukvårdspersonal kan använda naturligt, vardagligt språk för att ställa frågor till AI-agenter eller be dem utföra olika uppgifter. Precis som en mänsklig assistent kan dessa agenter integreras i viktiga arbetsflöden och 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 som styr hur en maskin – oftast ett mjukvarusystem – ska tolka och förstå data. Dessa algoritmer tränas på datamängder för att lära sig identifiera mönster och förutsäga framtida utfall.

Maskininlärning och prediktiv analys håller på att förändra hälso- och sjukvården på flera sätt. Det kan innebära att förenkla administrativa uppgifter, såsom att identifiera patienter som sannolikt missar inbokade tider eller riskerar återinläggning efter utskrivning, vilket hjälper vårdgivare att fatta mer välgrundade beslut kring patientvård och resursfördelning. Maskininlärning och prediktiv analys kan även förutsäga sjukdomsförlopp, anpassa behandlingar och optimera den vård som ges.

I Forrester-studien uppgav 73 % av de tillfrågade att automatisering av uppgifter för att öka produktiviteten var en viktig drivkraft bakom användningen av AI på deras arbetsplats. En ökad produktivitet kan bidra till att diagnoser ställs snabbare och mer träffsäkert – inklusive tidig upptäckt av sjukdomar – samt leda till bättre behandlingsresultat för patienterna.

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 är särskilt väl lämpat för användning av AI är radiologi. Läkare kan till exempel träna en algoritm genom att mata in tusentals resultat från mammografiundersökningar. Algoritmen lär sig identifiera mönster i bilderna och kan därefter snabbt avgöra om en ny bild visar tecken på 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 kan det ta flera timmar att söka efter relevant information i vetenskapliga tidskrifter – en process som AI i hög grad kan effektivisera. AI kan automatiseras för att arbeta dygnet runt och därmed öka produktiviteten, vilket ger vårdgivare mer tid att utforma individuellt anpassade vårdplaner.

Än så länge har AI endast implementerats inom en mycket begränsad del av sjukvårdssektorn. När Forrester frågade beslutsfattare inom hälso- och sjukvården om hinder för AI-implementering, angav 57 % brist på intern kompetens och expertis, 49 % hänvisade till att ingen budget avsatts för ändamålet, och ytterligare 49 % uttryckte osäkerhet kring hur själva implementeringen av AI-lösningar skulle genomföras. Låt oss titta på tre sätt att övervinna dessa hinder:

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 beslutsfattare inser vilka kostnader AI-verktyg kan spara blir det enklare att motivera investeringar. AI kan stödja team på flera sätt – från att effektivisera arbetsflöden och minska fel till att analysera stora datamängder, identifiera mönster och göra förutsägelser som förbättrar patientutfall. När AI tar hand om rutinmässiga administrativa uppgifter kan vårdpersonalen fokusera på mer prioriterade insatser, vilket i sin tur höjer den övergripande produktiviteten i 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 troligen på att AI kan identifiera vilka områden som fungerar ineffektivt och optimera resursfördelningen. Prediktiv analys kan exempelvis förutsäga hur stor andel av patienterna som behöver läggas in och, baserat på det, föreslå optimerade arbetsscheman där personalens insatser anpassas efter de förväntade patientbehoven och tillgången 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 röra sig om personliga e-postmeddelanden som påminner patienter om bokade tider, samt annan relevant information kopplad till deras 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 kring användningen av AI inom sjukvården, särskilt när det gäller integritet, säkerhet och dataskydd. Enligt Forrester-studien uppgav 61 % av beslutsfattarna inom hälso- och sjukvård samt life sciences att etiska och integritetsrelaterade frågor utgör ett hinder för AI-implementering, medan 54 % nämnde risker kopplade till partiska eller felaktiga AI-resultat.

Eftersom AI baserar sina förutsägelser och beslut på befintliga data kan felaktiga eller partiska data leda till bristfälliga beslut som riskerar att påverka patientvården negativt. Det är därför avgörande att motverka partiskhet i algoritmerna för att säkerställa rättvisa och jämlika resultat. Just därför är mänsklig inblandning också en nyckelfaktor vid både 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 underlättar identifieringen av en röd tråd mellan olika forskningsstudier och kan upptäcka möjligheter att återanvända läkemedel som visat god tolerans 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 av AI-implementeringen – men utvecklingen går snabbt framåt. AI kommer inte att förändra sjukvården över en natt. Många organisationer ser dock redan gradvisa förbättringar – från automatisering av manuella administrativa uppgifter till matchning av patienter till studier, anpassad patientkommunikation och mycket mer. Med rätt teknik, utbildning och strategi kan AI ge stora fördelar för vårdorganisationer i alla storlekar.

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

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