AI inom vården: transparens och utbildning

av Mark Aiello med April Crehan

Alla frågetecken som finns kring AI inom vården gör det svårt att kunna tillämpa det på bästa sätt. Som en paneldeltagare uttryckte det vid ett rundabordssamtal om Life Sciences nyligen: Ju mer vi vet, desto mindre skeptiska är vi mot utvecklingen av AI-tillämpningar.

Med andra ord behöver vi alla mer utbildning för att kunna integrera de senaste AI-tillämpningarna inom vården på ett framgångsrikt sätt. Vi kan bidra till att minska osäkerheten som råder kring föreskrifterna genom att utbilda myndighetstjänstemän och regleringsorgan. Vi måste utbilda allmänheten för att ny utrustning och nya metoder lättare ska accepteras. Och så måste vi naturligtvis kontinuerligt utbilda oss själva.

Utbilda regleringsorgan

De flesta förtroendevalda har ingen större erfarenhet av maskinintelligens eller medicinsk forskning. Ändå övervakar de regleringsorganen som styr tillämpningen. Hur kan vi förvänta oss att offentliga organ ska fatta beslut om regelverk och finansiering om de inte är ordentligt insatta i vad de reglerar och finansierar?

I USA arbetar grupper som TechCongress och American Association for the Advancement of Science redan med att få in personer som är kunniga inom teknik och forskning i kongressen. Och vi behöver en politik som baseras på kunskap så att den underlättar, och inte hindrar, implementeringen av ny teknik.

Genom att bredda förståelsen för AI skulle de som arbetar med AI-tillämpningar kunna bidra till att undanröja ett hinder, nämligen bristen på föreskrifter för användningen av AI inom vården. Partnership on AI är en organisation som samlar forskare, bransch- och samhällsorganisationer. En central del av organisationens fyra pelare är att säkerställa ”att viktiga intressenter har kunskap, resurser och möjlighet överlag att engagera sig”.

Denna strävan efter att utbilda andra om AI utgör en del av en global trend mot ökad transparens inom vården. Allmänspråkliga sammanfattningar av resultaten från kliniska prövningar är ett bra exempel på det. Principen om att anpassa tekniska och vetenskapliga texter för allmänheten finns redan i den kliniska forskningen (närmare bestämt i de allmänspråkliga sammanfattningar som tillhandahålls deltagarna och allmänheten efter att en studie har avslutats), men dessa ”översättningar” kan användas till så mycket mer. Att förklara en teknisk fråga på ett lättbegripligt sätt gynnar både myndighetstjänstemännen som du vill utbilda, allmänheten och patienterna som påverkas.

Utbilda allmänheten

Eftersom vi har en grundläggande rädsla för det okända är det extra viktigt att utbilda allmänheten om just AI. Amerikaner är i allmänhet rädda för att AI ska orsaka mer skada än nytta, och siffror för Europa visar på en liknande blandning av entusiasm och oro. (Rädsla påverkar även den som implementerar ny teknik.) Genom att utbilda allmänheten om vilka risker som är realistiska kan vi minska rädslan. Det skulle i sin tur öka möjligheterna att implementera AI-tillämpningar som kan rädda liv.

Allmänheten, och i synnerhet patienterna, både behöver och förtjänar att få information om de senaste nyheterna och trenderna inom klinisk forskning. Enkla förklaringar av komplexa ämnen gynnar både forskare och lekmän. Vetenskapliga artiklar som det rapporteras om i New York Times citeras till exempel oftare. Enkel tillgänglighet till resurser och utbildning ökar sannolikheten för att patienter och vårdgivare ska fatta välgrundade beslut. Tydliga förklaringar och förväntningar kan också göra att studiens krav följs i större utsträckning. Det innebär i sin tur bättre resultat för både forskare och patienter. Allmänspråklighet ökar förståelsen hos personer med olika kulturell bakgrund och språknivå, vilket gör att forskare får tillgång till mer varierade data, så att AI-designer kan skapa robustare system.

Utbildning av allmänheten och myndighetstjänstemän skapar en god cirkel. Väljare (oavsett om de är patienter eller inte) som förstår aktuell forskning brukar vara mer intresserade av och engagerade i ett användbart regelverk och finansiering. Det ökar förstås sannolikheten för att den förtroendevalda ska bry sig mer om det. Och transparens och utbildning kan även hjälpa oss att förstå våra kollegor och forskning inom andra områden.

Utbilda oss själva

Alla som kommer i kontakt med kliniska prövningar vet att man alltid kan lära sig något nytt. Utbildningsmöjligheter som rundabordssamtalet vi nyligen anordnade är gyllene tillfällen för dem som utforskar mötet mellan medicin och AI att dela med sig av sin kunskap.

Hur mer kan vi använda våra egna erfarenheter för att snabba på forskningsprocessen och införandet av AI inom våra områden? Vi har redan hittat sätt att gemensamt sträva mot branschstandarder kring AI. Hur kan vi dela med oss av våra framgångar och misslyckanden för att förbättra andras arbete?

Att dela med sig av kunskap är känsligare än att författa allmänspråkliga sammanfattningar, bland annat på grund av sekretessen. Ändå är viljan att dela med sig av resultaten, med hänsyn till sekretessen, antagligen det bästa sättet att driva på den medicinska innovationen.

Hur kan delning av data och samarbete innebära fler resultat för alla på ett snabbare och enklare sätt? Läs vår artikel där vi berättar mer om det.