Teknologirådet la i desember frem en ny kortrapport om kunstig intelligens og helsedata på Stortinget.
Kunstig intelligens og norske helsedata
– Kunstig intelligens er en av de mest lovende teknologiene for å forbedre helsetjenesten fremover, og det forskes mye på feltet. Men uklart regelverk og usikkerhet rundt hva som er lov, gjør at det ikke blir tatt i bruk, sier Tore Tennøe, direktør i Teknologirådet.
– Teknologirådets ekspertgruppe har forslag til hvordan maskinlæring kan brukes på sensitive helsedata uten å gå på akkord med hensynet til personvern, datasikkerhet og pasientenes integritet, fortsetter Tennøe.
Se opptak av møtet «Maskinlæring på norske helsedata» 19. mai 2020
Hvordan kan vi bruke kunstig intelligens i helsetjenesten?
Overordnet handler kunstig intelligens om å gjøre maskiner i stand til å løse oppgaver som tidligere var forbeholdt mennesker, og de siste årene har teknikker som gjør at maskiner kan lære selv blitt dominerende.
Maskinanalyser av medisinske bilder kan nå bidra til raskere og mer presise diagnoser, som å tolke vevsprøver av prostatakreft, eller finne polypper og svulster i tarmen. Ved hjelp av maskinlæring på pasientjournaler kan man finne hvilke tidligere pasienter en ny pasient likner mest på, og foreslå den behandlingen som antakelig vil virke best. Maskiner kan også finne nye varianter av en sykdom som bør behandles forskjellig, for eksempel har svenske forskere funnet fem undergrupper av diabetes type 2.
I forbindelse med lanseringen ble rapporten også omtalt på NRK Dagsnytt den 18. desember.
Trenger store mengder oppdaterte data
Pasientjournalen gir et rikt bilde av hver pasient, og inneholder en stor variasjon av informasjon som medisinske bilder, prøvesvar, målinger, diagnoser og behandlinger over tid. Innbyggerne kan dessuten frivillig supplere med egne målinger som aktivitet, hjerterytme og vekt.
– De store mengdene data som daglig produseres i sykehusene og av innbyggerne selv, vil bli den viktigste kilden for nye algoritmer, og tilgang på disse dataene er avgjørende for å forbedre helsetjenesten ved hjelp av maskinlæring, sier prosjektleder Hilde Lovett.
– Men denne måten å bruke pasientdata på er ikke uproblematisk. Helseopplysninger er sensitive og må vernes godt, presiserer hun.
Dette er bakgrunnen for at rapporten tar for seg problemstillinger rundt personvern, datasikkerhet og forskningsetikk, og kommer med følgende anbefalinger:
Helsemyndighetene bør:
- endre regelverket slik at sykehus og andre helseinstitusjoner er i stand til å bruke helsedata til utvikling og bruk av maskinlæring, samtidig som de ivaretar hensyn til personvern og forskningsetikk.
- etablere en sentral reservasjons- og samtykketjeneste, slik at alle innbyggere blir informert og involvert i hvordan data om dem brukes.
- legge til rette for at maskinlæring i hovedsak gjøres på helsedata som er lagret lokalt. Dette vil være smidigere og mer brukernært enn å benytte sentrale registre, og dessuten styrke datasikkerhet og personvern.
- utrede datafond etter modell av britiske data trust, for å sikre at samfunnet får verdier tilbake fra norske helsedata, og dessuten sikre integriteten til innbyggerne
