VIKING – Veien til kunstig intelligens i klinisk nevrofysiologi

Søknadssammendrag

Prosjektsammendrag

Nevrologiske sykdommer og lidelser er et globalt helseproblem. I Norge alene utredes omtrent 60 000 pasienter hvert år med nevrofysiologiske undersøkelser. Slike undersøkelser fordrer tolkning av legespesialist. Det er økende press på helsevesenet og ressursbruk, og et behov for å finne måter å avlaste legespesialistene på, jevne ut balansen mellom primær- og spesialisthelsetjenesten, redusere forskjeller mellom helseregioner og korte ned utredningstiden for pasientene. Bruk av beslutningsstøtteverktøy basert på kunstig intelligens (KI) kan møte disse behovene. Vi foreslår å samle nevrofysiologiske data fra både Norge og utlandet i en database som tilrettelegges for trening av slike verktøy. Videre er det viktig å sørge for at både utvikling, testing og implementering av slike verktøy er trygge, etisk forsvarlige og har støtte blant både pasienter og klinikere. Derfor vil vi også gjennomføre 1) en spørreundersøkelse blant 350 brukere og helsepersonell for å kartlegge kunnskap, perspektiver, forventinger og holdninger til innføring av KI verktøy; 2) Gjøre en grundig etisk utredning av hvilke etiske utfordringer som foreligger og hvordan vi best mulig kan møte dem, i samarbeid med brukere og samarbeidspartnere i fagmiljøer for KI og etikk; 3) Samle resultatene og utvikle et brukerorientert veikart for hvordan KI-baserte beslutningsstøttesystemer kan utvikles og implementeres trygt, etisk og effektivt klinisk nevrofysiologi (og andre diagnostiske eller laboratoriebaserte disipliner). Databasen vil holdes oppdatert gjennom periodevis innhenting av data fra [nye og gamle] samarbeidspartnere. Vi har – og forventer – stor nasjonal og internasjonal interesse for å benytte datamaterialet først og fremst for å utvikle KI-modeller. Som eksempel på effekt av KI-baserte utviklingsstøtteverktøy vil automatisert diagnosesetting av nerveklemmingslidelser direkte påvirke om lag 15-20.000 pasienter årlig bare i Norge. Karpaltunnelsyndrom (nerveklemming i håndledd) alene er blant muskelskjelettlidelsene som fører til størst tap av arbeidsdager, og hvor tidlig diagnostikk er avgjørende for god prognose. Resultatene fra spørreundersøkelse og arbeidet med etisk innføring av KI vil informere fremtidige prosjekter, også på tvers av fagdisipliner. Det vil dessuten ha potensiale til å avdekke kunnskapshull hos både helsepersonell og pasienter, som så kan målrettet adresseres både i og utenfor klinikken (f.eks. informasjonskampanjer, kurs og opplæring, retningslinjer for kommunikasjon i møte med pasient). Informasjon om databasen formidles til interessenter og samarbeidspartnere gjennom Hjernerådets nettverk av fagpersoner, og ved fagmøter og konferanser, mens funn fra spørreundersøkelse og etisk utredning formidles gjennom åpent fagtidsskrift, nasjonale fagmøter for nevrologer og nevrofysiologer, til Hjernerådets medlemmer og medlemsorganisasjoner, og gjennom populærvitenskapelig innlegg i tradisjonelle medier.