AI skapar nytta för både företagen, personalen och patienterna

Tre röster om hur AI fungerar

Arbeidsliv i Norden har talat med tre olika verksamheter, här representerade av Niclas Feldt, verksamhetschef på förvaltningen Digitalisering IT och MT på Region Skåne, Liselott Lading chef för strategikonsulterna på Qinshift och Per Munck af Rosenschöld, områdeschef för strålbehandling och strålningsfysik vid Skånes universitetssjukhus. 

Liselott Lading:

- AI är inget nytt. Det har funnits som begrepp sedan 1950-talet. När jag gick på universitetet och pluggade data och systemvetenskap kring millennieskiftet fanns där kurser om AI.

Det säger Liselott Lading till Arbeidsliv i Norden. Under årets AI Nordic Powwow, som arrangeras av Lunds universitet och Skånemotor, talade hon både om hur AI kan bidra till innovation och mer affärer samt om de AI-verktyg som redan idag är tillgängliga.

Till vardags är Liselott Lading chef över strategikonsulterna på Qinshift, ett företag med omkring 3 000 anställda i flera länder.

AI-policy räcker inte

Där möter hon många kunder som är nyfikna på AI. Några på den privata sidan är också stressade utifrån den konkurrenssituation de tror de kan hamna i om de inte hoppar på AI-tåget och gör det på det mest gynnsamma sättet.

- Det bottnar i en känsla att det är bråttom nu, samtidigt som några redan är AI-trötta efter att ha hört och läst rubrikerna. Men för oss som varit länge i branschen är mediahajpen mindre viktigt. Det är vad som händer i verkligheten som är det väsentliga. Och mer och mer sker nu i praktiken, säger Liselott Lading.

Dock räcker det inte att ta fram en AI-policy, vilket en del företagsledare tycks tro, berättar Lading. Om tekniken ska hanteras optimalt och ge önskade resultat krävs mer än så.

- De tror att med en policy så har de gjort sitt jobb men de har bara svarat på en hörna av frågan. Då tar jag fram de tre hinkarna som jag kallar dem och så kan vi resonera vilken av dem företaget ska satsa på och börja arbeta med.

De alternativ som Liselott Lading syftar på är:

1. Att använda extern AI, som till exempel ChatGPT.
2. Att använda plattformar företaget redan köpt och som ofta har AI, plattformar som till exempel Microsoft erbjuder.
3. Att skapa AI själv, att bygga en plattform för det egna bolaget.

Ansvarsfrågan och öppnandet av silos nyckeln till effektiv AI

Oavsett vilket alternativ företaget väljer måste ansvarsfrågan vara löst, poängterar Liselott Lading.

- AI:n ska vara korrekt och etisk. Det kallas responsible AI och följer med de olika medvetna besluten som man fattar kring sin AI. Ansvaret ser helt olika ut för marknadsavdelningen som använder ChatGPT respektive att använda AI som en del av en beslutsprocess.

- För mig är det viktigt att regelverket är färdigt. Att man är klar över hur man vill att det ska funka och att det därför rör sig om mycket mer än regler. Det handlar om vad man vill med sin AI. Om intentionerna som ska följa med hela vägen också genom själva genomförandet.

Ett förstadium till AI är digitaliseringen som kräver data. Det är här Lading stöter på det största problemet hos sina kunder.

- Alla AI-projekt är mer eller mindre dataprojekt. Därför måste kvaliteten och tillgången på datan säkras. Fortfarande är det otroligt mycket data som ligger i silos som inte kan nås av varandra. Det är ofta där vi får börja arbetet, säger Liselott Lading.

En annan utmaning hon möter hos sina kunder är ett kortsiktigt perspektiv på AI, vilket hon beklagar.

- Många underskattar de långsiktiga effekterna av AI som helt klart har en monumental relevans. Här finns det oerhörda möjligheter som till exempel inom sjukvården, säger Liselott Lading.

Per Munck af Rosenschöld:

För cancerpatienter i Skåne som får strålbehandling har AI redan fått en avgörande betydelse.

- Vi behandlar cirka 5 000 patienter per år, nästan alla med cancer. Ena hälften av patienterna får kurativ syftande behandling, andra hälften smärtlindring, säger Per Munck af Rosenschöld, professor i strålningsfysik samt områdeschef för strålbehandling och strålningsfysik vid Skånes universitetssjukhus.

Mottagningen för strålbehandling är placerad på Skånes universitetssjukhus i Lund, Sus, som också finns i Malmö. Båda orterna ligger i sydvästra delen av Skåne med ett avstånd på cirka 20 kilometer mellan sig.Till mottagningen kommer patienter som blivit diagnostiserade och hänvisade till strålbehandling från främst Skåne, Blekinge och södra Halland. Strålbehandlingen är ett teamwork med läkare, sjukhusfysiker, sjuksköterskor, undersjuksköterskor, ingenjörer, biomedicinska analytiker, medicinska sekreterare. 

-  Alla sjukhusfysiker i Skåne är anställda här hos oss på Strålningsfysik på Sus, men utspridda på Region Skånes alla sjukhus, så organisationen är lite som en bläckfisk, säger Per Munck af Rosenschöld.

Strålbehandlingen använder sig idag av olika AI-modeller baserade på det omfattande material som finns dokumenterat hos Region Skåne, Sveriges sydligaste region.

TrueBeam på den vänstra bilden, är designad för att behandla cancer var den än finns i kroppen genom att ge exakta doser av strålning mot tumörer. Patienten ligger på en brits under maskinen, som kan vridas åt olika håll. Per Munch af Rosenschöld tittar in i mylarfönstret som skyddar acceleratorhuvudet mot damm och smuts. Strålningen kommer ur fönstret när maskinen är på, vilket den inte är här. Minna Lerner, sjukhusfysiker, scannade hjärnan ovanför med tre olika metoder.

- Det är input som skapar output och användbara metoder för strålbehandling.

En metod är sCT, där s står för syntetisk och CT för Computed Tomography, det vill säga datortomografi, ofta kallad skiktröntgen.

Som en del av planeringsprocessen inför en strålbehandling används en MR-kamera bestående av en mycket kraftfull magnet. Med radiofrekvent strålning kan detaljerade bilder av kroppens inre strukturer skapas. En datortomografi, CT, använder röntgenstrålar och en dator för att skapa tvärsnittsbilder av kroppen. Röntgenstrålarna skickas genom kroppen från olika vinklar och datorn kombinerar dessa bilder till en tredimensionell bild. Båda är bildtekniker som visualiserar kroppens inre strukturer, men de fungerar på olika sätt och används för olika ändamål.

Mottagningen har dock börjat med att skapa syntetiska CT-data med hjälp av en AI, tränad på tidigare data av speciella MR-sekvenser och CT-skanningar. Med denna AI-modell och en MR-skanning kan en del av patienterna därmed slippa CT-skanning.

- Det går snabbare att få fram en bild eftersom patienten endast behöver komma en gång, säger Per Munck af Rosenschöld och berättar att metoden utvecklats som ett Vinnova-projekt tillsammans med ett privat företag i Helsingborg, Spectronic Medical AB.

CT- och MR-data används för att rita in patientens tumör och riskorgan. Riskorgan kan vara till exempel vara hjärta, lungor, ryggmärg, ögon, som helst inte ska bestrålas under behandling. Tidigare ritades allt manuellt av läkare, men dessa AI-modeller är nu utvecklade tillsammans med RaySearch AB i Stockholm, berättar Per Munck af Rosenschöld.

RaySearch Laboratories AB är ett medicinteknikföretag som utvecklar innovativa mjukvarulösningar för förbättrad cancerbehandling. Det godkändes i maj i år för att användas tillsammans med TrueBeam. Genom olika dataprogram hjälper företaget cancerkliniker med att samla in, strukturera och analysera data. Foto: RaySearch.

- Faktiskt så har spelindustrin varit till hjälp, eftersom stor efterfrågan har drivit på utvecklingen av datorer och grafikkort till rimliga kostnader. Dessa kan användas för hanteringen av bilddata och optimering av strålbehandlingar.

Den tredje metoden är GE AIR som står för General Electric's AIR (Adaptive Iterative Reconstruction) och är en teknik som används för att förbättra bildkvaliteten och samtidigt minska skanningstiden som patienten utsätts för under en MR-skanning.

- Den modellen arbetar på bruset i bilderna och det innebär att patienterna inte behöver ligga stilla så länge när vi skannar med vår MR-kamera, säger Munck af Rosenschöld.

Blandade kvalifikationer gynnar patienten

För att mottagningen ska kunna erbjuda strålbehandling krävs en personalgrupp med olika kompetenser och yrken som läkare, sjuksköterskor, röntgensjuksköterskor, ingenjörer, labbinriktade biomedicinska analytiker, kemister, apotekare, undersköterskor och sjukhusfysiker, en yrkesgrupp Per Munck af Rosenschöld själv tillhör.

- Vi är en teknisk del av sjukhuset och det är en fördel att här ha ingenjörer och sjukhustekniker som är vana vid att ta in ny teknik. I många verksamheter är naturvetare långt från patienterna men inte hos oss, säger Munck af Rosenschöld.

Som forskare handleder han fyra doktorander och fyra postdocs som arbetar med att förbättra strålbehandlingens precision och minska biverkningar. Flera av projekten använder deep-learning/AI-modeller.

Parallellt med arbetet på Sus odlar Per Munck af Rosenschöld sina danska kontakter.

- Jag arbetade under flera år i Danmark och har många vänner och samarbetspartners där. Framförallt på Rigshospitalet i Köpenhamn, i Herlev och i Aarhus.

Niclas Feldt:

Även hos Region Skånes Förvaltning Digitalisering, IT och MT som Arbeidsliv i Norden besöker är behovet av olika kvalifikationer stort när AI-strategin formuleras.

- Den mest spännande utvecklingen händer i gränslandet mellan olika kompetenser. AI är så stort och så komplext att det är extremt värdefullt att samla olika perspektiv när vi skriver vår strategi. De tekniska lösningarna måste fungera i praktiken, säger Niclas Feldt, verksamhetschef för avdelningen.

Förutom personal från HR samt jurister, tekniker och ekonomer har även experter på dataskydd och integritet deltagit när Region Skåne har skapat den nya AI-strategin. Den är färdig och väntar nu på godkännande från högre instans.

- Vi satsar på de projekt som är väsentliga för regionen. Inte på någons favoritprojekt. Kortsiktigt finns många enskilda konkreta fall, men långsiktigt handlar det om att få ihop en lärande plan.  Strategin ska gälla ett antal år framåt och har fokus på nyttan. Inriktningen är det vardagsnära AI, säger han.

Och Johan Åhlén, AI-chef, supplerar med den retoriska frågan:

- Var finns det mest att vinna?

 Och fortsätter:

- Vi är rädda om skattebetalarnas pengar. Därför vill vi gärna applicera AI där det så snabbt som möjligt får ekonomisk effekt.

Istället för att själva uppfinna hjulet på nytt, vill Region Skåne ta del av vad andra redan lyckats med inom AI. Ett exempel man tittar på är från NHS, engelska National Heath Service, som genom ett AI-pilotprojekt lyckats minska andelen uteblivna besök med 30 procent.

- Det handlar om riktade åtgärder med hjälp av AI, allt från extra påminnelser till att i särskilt utvalda fall erbjuda patienter gratis transport. Räknar man på det hela ser man att det blir jättevinster att förebygga att patienterna inte missar sina besök, säger Johan Åhlén.

Strålningskliniken vid Universitetssjukhuset Sus, Lund, där strålbehandlingen utförs.Foto: Region Skåne © Bengt Flemark.

Ett annat exempel är att kunna meddela förmodad väntetid på sjukhusens akutavdelningar till patienter som söker vård där. För dem utan mycket akuta tillstånd kan det innebära att de slipper stanna i onödan i avdelningens väntrum.

Och så givetvis egna exempel, som det på strålbehandlingsmottagningen på Skånes universitetssjukhus.

Patientperspektiv – för alla

Som förvaltningens chefläkare arbetar Ulrika Pahlm med patientsäkerhetsfrågor och verksamhetssäkerhet. Hon ser möjligheterna för personalen att med hjälp av AI slippa repetitiva och tråkiga arbetsuppgifter samt att få hjälp med komplexa analyser.

- Vi har redan svaret på varför vi ska göra det här. Nu gäller det att förstå nyttan i alla led och hur vi med hjälp av AI kan leverera bättre vård till patienterna.

Ulrika Pahlm anser att AI ligger helt rätt i tiden och poängterar att de som får igenom beslutet först kommer lyckas tidigare och att det därför är viktigt att satsa på AI nu.

- I vården har vi mer jobb än vad vi kan hantera. Vi behöver öka tillgängligheten. Men som vi vet är all förändring svår. Vi har gjort saker och ting på samma sätt i generationer. Nu måste vi tänka nytt och agera därefter, säger Ulrika Pahlm och får medhåll av Niclas Feldt:

- Den nya tekniken kan väcka oro och rädsla och många har en bild av att nu kommer AI och tar mitt jobb. Istället försöker vi visa på hur vi kan tillvara den nytta AI och människor tillsammans kan skapa.

Budskapet är väsentligt att förmedla till både personal och patienter, menar Ulrika Pahlm, som när det kommer till förändringsarbete brukar säga:

- Vi gör det för patienterna och patienterna är vi, våra vänner, släktingar, grannar och kollegor.

Livrem och hängslen

En stötesten för utvecklingen av AI inom regionen är att det i Sverige inte får ske en samkörning av data mellan de 21 regionerna.

- Integritetsaspekten på nationell nivå erbjuder inga riktlinjer, så varje kommun och region lägger tid och resurser på att tolka lagar och kommer inte sällan fram till olika bedömningar. Tills vidare kan vi alltså inte dela data mellan regionerna. Här är det otroligt starka livremmar och hängslen. I Finland och Danmark har de kommit mycket längre. Det hade vi också kunnat om inte de stränga sekretessreglerna hindrat oss, säger Niclas Feldt.

Reglerna hindrar dock inte Region Skåne från att etablera samarbeten för utvecklingen av AI och här har AI Sweden en väsentlig roll.

- De är spindeln i nätet, säger Johan Åhlén.

Nya kompetenser nödvändiga

En förutsättning för effektiv AI är digital mognad hos personalen och förvaltningen Digitalisering IT och MT på Region Skåne har bland annat nyligen genomfört en digital mognadsmätning tillsammans med Ängelholms sjukhus.

- Vi behöver se vad vi ska jobba med för att tillse att vi erbjuder rätt kompetensutveckling, säger Niclas Feldt.

Avdelningen kommer även rekrytera ny personal med AI-kompetens och har äskat pengar för den utgiften.

 - Vi är en attraktiv arbetsgivare och räknar med att få många både interna och externa sökande till de tjänsterna, säger han.