Robert Wachter: A Giant Leap

Jeg er på jakt etter gode bøker om hvordan kunstig intelligens vil kunne føre til store og disrpuptive endringer i helsetjenestene. En god bok i min verden må være balansert, og verken henfalle til ukritisk KI-optimisme, men den må heller ikke underslå muligene og bare se problemer. Og så må den ikke være for utdatert, noe som ikke er så enkelt når teknologiutviklingen går raskt.

Finnes det noen slike balanserte og oppdaterte fremstillinger av KI i helsetjenestene? En meget god kandidat er Robert Wachters bok "The Giant Leap", med undertittelen. "How AI Is Transforming Healthcare and What That Means for Our Future". Robert Wachter er lege og sjef på medisinsk avdeling på universitetessykehuset ved University of California, San Francisco (UCSF). Boken kom i februar i år og er sånn sett helt oppdatert.

Digitaliseringens skuffelser

Wachter er ikke noen tradisjonell teknologioptimist. Han har tvert omit skrevet en bok før om hvordan digitaliseringen i helsesektoren stort sett ikke har levd opp til forventningene, og begynner også denne boken med å beskrive alt som ikke har lykkes, og hvordan helsesektoren ligger etter stort sett alle andre når det gjelder digitale arbeidsprosesser. Så hvis vi skal tillate oss å være optimister nå skyldes det i hvert fall ikke erfaringene så langt.

Robert Wachter trekker frem to ting som ikke levde opp til forventningene i forrige digitaliseringsbølge, fra rundt 20 år siden og til ganske nylig. Det ene handlet om innføring av elektroniske pasientjournaler (EPJ på norsk, EHR på engelsk) som skulle være navet i et datadrevet digitalt helsesystem. I Norge ble det kalt "en innbygger, en journal", men det har vært ganske likeartede satsinger i mange land, og også i USA. Selskapet Epic som er den dominerende aktøren på journalmarkedet i USA, på godt og vondt, får en grundig omtale i boken. Men hovedpoenget er at i stedet for å automatisere datadeling og frigjøre arbeidskraft, har disse systemene ført til at helsepersonell bruker mye mer av tiden klistret til en skjerm, i stedet for å se på pasientene sine i øynene. For primærlegene har den elektroniske postboksen vært en minst like stor tidstyv, og noe de bruker kvelder og helger på for å å ta igjen ubesvarte henvendelser.

Den andre store skuffelsen er hvordan visjonene og løftene fra de store it-selskapene om å digitalisere helsesektoren ikke er innfridd. Mest spektakulært er kanskje IBMs mye hypede KI Watson som skulle grave alle verdens pasientjournaler og finne svarene, men som ble solgt, sterkt nedsatt i pris, til et oppkjøpsfond i 2022. To ganger har Google lansert Google Health, og forlatt det igjen, i 2012 og i 2021. Microsoft Health Vault ble igangsatt i 2007 og oppgitt i 2021. Amazon har hatt Amazon Haven og Amazon Care, og gitt opp begge, i løpet av forbløffende kort tid. Apple har holdt en lavere profil på helse, men har hatt Apple Health Records, og muligens finnes i en aller annen form fortsatt.

Det er annerledes med KI

Wachter mener det er annerledes denne gangen, på grunn av KI. De rigide gamle pasientjournalsystemene trenger entydelige kategorier og klare data, men mye helsedata kan være notorisk ustrukturert og komplekst.Og sortering og analyse av det som er ustrukturert er noe KI trives langt bedre med. 

Når forfatteren beskriver hvordan den langsomme digitaliseringen plutselig blir avbrutt av noen store sprang, tyr han til et sitat fra "The Sun Also Rises" av Ernest Hemingway. Der får en av karakterene spørsmålet om hvordan han gikk konkurs, og svarer: "Gradually, then Suddenly". Og slik kan det være både når noe går kritisk galt, og når et etterlengtet teknologisk gjennombrudd kommer. Digitalisering i helsesektoren også, mener Wachter. Etter masse ikke-innfridde forventninger. treghet og skuffelser, kan KI vøre trengs for å oppnå en kjedereaksjon av endringer. En transformasjon av helsetjenestene.

Wachter argumenterer også med at det i et helsesystem som strever med manuelle og byråkratiske prosesser, raskt økende kostnader og mangel slitne ansatte, trenger ikke KI å være perfekt for å gi gevinser - den må bare være en del bedre enn dagens måter å gjøre ting på. Og så sier Wachter noe annet viktig: I stedet for å bruke KI til å gå løse på de aller vanskeligste og mest komplekse oppgavene først, for eksempel å stille krevende diagnoser når det er et sammensatt sykdomsbilde, tar han til orde for at man må begynne men de enkle tingene der KI-produktene allerede finnnes, og de får rask effekt. Han nevner blant annet disse oppgavene:

• Digitale notatassistenter (digital scribes) er KI som både kan lytte til og transkribere muntige beskjeder og informasjon fra samtaler, men også sortere og koble denne informasjonen til eksisterende informasjon i journaler og registere. Dette er et område der det både finnes norske og internasjonale løsninger som har fått stor utberedelse.
• Håndtering av innboksen. KI kan skrive  utkast til svar, og legen kan redigere og bygge videre, men slipper å skrive hver melding helt fra bunnen av. Også her er det løsninger som har kommet langt og er i bruk.
• Radiologi og patalogi. Billedanalyse er noe KI har særlig gode forutsetnigner for å effektivisere, og det er mange år siden KI-eksperter som Geoffrey Hinton begynte å spå at jobbene raskt ville forsvinne innenfor disse fagområdene. Det har ikke skjedd enda, og det vil nok trengs mennsker til å tolke og vurdere, og ta beslutninger, også i fremdiden, men mulighetene for tids- og pengebesparelser er store. 
• Klinisk beslutningsstøtte og diagnostikk. Også her har nok forventningene vært urealistiske, men den siste tidens fremskritt i språkmodellene gjelder selvfølgelig også KIenes evne til å analysere helseinformasjon, og fungere som sparringspatner for helsepersonell.
• Administrative oppgaver. Noen av de mest tidkrevende arbeidsprosessene handler om å dokumentere, kategorisere og sette riktige koder på helseinformasjon, slik at de riktige pengene kommer til riktige oppgaver. 

Robert Wachter jobber i et amerikansk helsetstem der leger og sykehus må kommunisere med pasientenes forsikringsselskaper som dekker kostnader som følger av inntgåtte avtaler. Men selv om systemene er uliike, må et norsk og europeisk helsevesen også sørge for å dokumentere og få betalt for det som blir gjort. Og dette er også arbeidsprosesser som egner seg godt for KI-verktøy.

Flere muligheter kommer

På andre områder vil digitalisering og automatisering ta lenger tid, i følge Wachter. Ikke fordi teknologien står i veien, men fordi det handler om mennesker, om komplekse kontekster, om vanskelige samtaler med pasieter og pårørende, om sammensatte diagnoser og om etiske, juridiske og regulatoriske rammeverk som nå navigeres, og som krever menneskelig vurderingsevne. Helsesektoren skla fortsette å prioritere og fordele ansvar og oppgaver, også i en situasjon med mer og bedre KI.

Men også på disse områdene vil KI komme inn og spille en viktig rolle som støtteverktøy og samarbeidspartner. En interessant betraktning Robert Wachter gjør i boken er å slå fast at mens folks skepsis til økt bruk av KI er ganske stor på mange andre samfunnsområder, så viser meningsmålinger av innbyggerne er langt mer positive til økt bruk av KI i helsetjenestene. Kanskje er det fordi digitaliseringen i helsetjenstene har kommet kortere enn på mange andre samfunnsområder, og at gevinstene derfor er mer opplagte? Eller kanskje er det fordi liv og helse er så viktig at vi ikke kan la være å utnytte de mulighetene som ligger der. 

Vi går uansett inn i en spennende tid når det gjelder innovasjon og omstilling i helsetjenestene. Der den største utfordringen ikke er å få frem nye teknologiske muligheter, men om ledere, medarbeidere og rammebetingelsene i helsesektoren er godt forberedt på å ta i bruk de nye mulighetene.