Kunstig intelligens og maskinlæring i helsesektoren
Maskinlæring er en teknikk innen kunstig Intelligens (AI), som kan brukes til å løse forskjellige oppgaver. Algoritmene innenfor maskinlæring kan analysere store mengder ulike data med nøyaktige resultater.
Økt bruk av informasjonssystemer i helsetjenesten og digitaliseringen av pasientinformasjon genererer store datamengder. Derfor har helsesektoren mye data som kan være vanskelig å tolke. Da kan maskinlæring være en mulighet for å systematisere og presentere den store mengden informasjon og data på en intuitiv måte.
Maskinlæringssystemene skiller seg ut fra tradisjonelle programvaresystemer. Maskinlæring bruker selvlærende algoritmer som forbedrer seg kontinuerlig. Hver algoritme har sine styrker og svakheter, derfor er det viktig å prøve flere algoritmer for å finne ut hvilke som fungerer best.
I helsevesenet kan maskinlæring brukes innenfor tre områder:
- Tolkning av medisinske bilder (øyesykdommer, radiologi, patologi)
- Prognostikk (demens, metastatisk kreft, hjerneslag)
- Diagnostikk (onkologi, patologi, sjeldne sykdommer)
Helsetjenesten blir mer proaktiv ved hjelp av kunstig intelligens og maskinlæring, likevel er det behov for mer forskning og utvikling før potensialet kan realiseres fullt ut. Utviklingen innenfor tolkning av medisinske bilder har kommet lengst, og det vil skje mye her de neste årene. Det vil ta rundt fem år før prognostikk-området er modent til å ta i bruk maskinlæring. Diagnostikk er det mest kompliserte helseområdet, og det vil ta rundt ti år før løsningene innenfor maskinlæring kan brukes.