Under årets Almedalsvecka diskuterades AI inom vården flitigt och Evidias podd Genomlyst var där för och samlade några röster om vad AI kommer att innebära för vården.
Boubou Hallberg menar att intåget av AI innebär stora utmaningar och möjligheter för ett Universitetssjukhus som Sahlgrenska och framförallt med hjälp av rätt data:
– AI kan hjälpa oss att både ge bättre diagnostik, bättre behandling, men kan också hjälpa oss att hitta smartare arbetssätt, så det kommer bli väldigt viktigt. Det handlar om att frigöra resurser mer än besparingar. Jag brukar säga att data är guld, och det är guld för patienterna. För det är den typen av data där vi kan öka vår precision i att faktiskt ge rätt behandling i rätt tid till rätt patient.

Men det finns också hinder som måste lösas ut på vägen:
– Det finns idag ingen standard för hur vi genererar data, så vi har olika data i olika delar av ekosystemet, det är en sak som behöver lösas ut. En annan sak är lagstiftning som är både otydlig och oklar. Det tredje som inte är utrett är vilka AI-lösningar ska vi använda för att få ut både en bättre effekt och högre kvalitet i vården. Det är inte heller klart, så därför blir både innovationsarbete och breddinförande komplicerat, säger Hallberg.

I Region Halland började man arbeta aktivt med AI och hur det kan förbättra vården redan för tio år sedan. AI används redan inom ett stort antal områden i regionen. Markus Lingman, professor i medicin, överläkare, kardiolog och strateg i sjukhusledningen Region Halland leder det arbetet.
– Bland annat när det handlar om mer komplexa frågeställningar så tillämpar vi AI. Vi kan till exempel förutspå vad som kommer att hända och agera i förväg. Om vi kan förutspå hur många patienter som kommer att komma till akuten, så vi kan anpassa kapaciteten på där i förväg. Vi kan även förstå varför människor som nyligen har skrivits ut från sjukhus behöver skrivas in på sjukhus igen.

Radiologin är ett av de områden där vi redan sett att AI har stor potential, men framförallt när den kombineras med mänsklig kompetens.
– Ett AI-system som du tränar på röntgenbilder kanske har sju procents felmarginal ungefär. När du tar in en radiolog som har erfarenhet så kanske han eller hon har tre procents felmarginal. Då tänker man ju, är det verkligen någonting vi ska implementera här i system, det är bara sämre. Men om du kombinerar både människor och AI-system att göra den här bedömningen så kan du komma ner ända ner till en halv procents felmarginal, berättar Daniel Akenine, nationell teknikchef på Microsoft.

 De allra flesta är överens om att AI inte bara kommer att spara pengar och förenkla arbetssätten, utan att det har potentialen att faktiskt rädda liv. 
– Jag är helt övertygad om att AI kommer hjälpa oss att förbättra vården och förbättrar vi vården så kommer vi att rädda liv, säger Hampus Eklöf, medicinsk chef Evidia.

Vill du höra på hela samtalet,  lyssna på podden här

Här hittar du länk till fler avsnitt av Evidias podd Genomlyst