Vi kan ikke dure i vei med KI uten kritiske spørsmål

I DM 16. januar skriver Linstad om kunstig intelligens (KI) i helsevesenet. Hun er bekymret over at Norge sakker akterut og påpeker at våre naboland allerede bruker KI i mammografiscreening, «.. som kan bety at danske og svenske kvinner får raskere og sikrere diagnostisering enn norske kvinner. Samtidig får radiologene i disse landene større avlastning gjennom ny teknologi». 

Jeg støtter bekymringen fullt ut, men vi kan ikke dure i vei uten kritiske spørsmål. Det må legges mye bedre til rette for å gjennomføre gode studier slik at Norge kan bidra i arbeidet med å framskaffe kunnskap og KI kan innføres i helsevesenet på en trygg, kunnskapsbasert og kostnadseffektiv måte.

Store potensielle gevinster

Det tok tre år med søknader og dokumentasjon før Kreftregisteret v/FHI i november 2024 kunne starte AIMS (Artificial Intelligence in Mammography Screening), en randomisert kontrollert studie. Mål: undersøke om KI sammen med radiologer er like bra eller bedre til å tyde screeningbilder enn dagens praksis med to radiologer.

AIMS er designet på bakgrunn av studier utført med retrospektive data fra 1,3 mill screeningundersøkelser fra norske kvinner hvor vi blant annet har sammenlignet KI risikoscore og evne til å lokalisere kreftsvulstene korrekt med radiologenes resultater som fasit. Studiedesignet i AIMS er unikt internasjonalt fordi radiologene ikke gis tilgang til KI-resultater i primærtydingen. Vi får dermed kunnskap om hva KI klassifiserer som suspekt, finner av brystkreft, og hvordan vi kan spare radiologressurser. Tydevolumet kan trolig reduseres ned mot 50 prosent, men slike beregninger hviler på antakelser om samme etterundersøkelsesrate ved bruk av KI og én radiolog som ved bruk av to radiologer uten KI. Hvis andelen øker fra dagens 3 prosent til 3,5 prosent, vil fortjenesten forsvinne og resultatet være at KI krever mer radiologtid.

Både fordeler og ulemper med KI

I Malmø er det utført en studie hvor KI ble brukt som beslutningsstøtte, altså at radiologene hadde tilgang til KI i primærtyding. Dette har fordeler, men også ulemper som automasjonsbias der radiologene stoler blindt på KI. Der vurderes nå obligatorisk gjennomføring av testsett der radiologene må vise gitte resultater for å kunne tyde alene med KI; sikkerheten ivaretas med intervensjoner som framtvinges på bakgrunn av kunnskap fra studier.

I Københavnregionen innførte de KI i tydingen i løpet av to måneder, som del av en omorganisering av brystsentrene. De evaluerer innføringen fortløpende og resultatene er gode. Men kun seniorradiologer får tyde alene med KI. Dette har ført til problemer med å sikre yngre og uerfarne radiologer det volumet de trenger for å bli seniortydere.

Det er ulike måter å innføre KI på. Paradokset er at innføring av KI i Mammografiprogrammet hadde vært mye enklere enn det er å bruke studier for å innhente kunnskap vi trenger for en trygg, kunnskapsbasert og kostnadseffektiv innføring. Lovverk og infrastruktur må styrkes for at de gode KI-studiene kan gjennomføres enklere. Slik kan vi innhente forspranget nabolandene våre har fått.

Solveig Hofvind oppgir ingen interessekonflikter med tanke på KI-algoritmer