Gå til indhold
FORSIDEN | LÆS OP | REN TEKST | PRINT | SITEMAP |
Header

Sygehus LillebæltpilPresserumpilNyhederpilSupercomputere skal hjælpe med at stille diagnosen lynhurtigt

Supercomputere skal hjælpe med at stille diagnosen lynhurtigt

I et nyt, stort projekt vil Sygehus Lillebælt ved hjælp af kunstig intelligens forsøge at få et hurtigere og mere præcist svar på, hvad en akutpatient fejler. En hjælp, der kan få afgørende betydning for patienterne.

Tekst: Søren Hygum Hansen, Sygehus Lillebælt
Foto: Charlotte Dahl, Sygehus Lillebælt


De første timer er kritiske. Når en patient ankommer dårlig og plaget af smerter til akutafdelingen, er det afgørende og ikke sjældent vitalt, at lægerne i løbet af kort tid finder frem til, hvad patienten fejler.

I en nær fremtid kan kunstig intelligens – i form af supercomputere, der kan foretage avancerede opgaver på et splitsekund - være en væsentlig hjælper i svaret på det spørgsmål.
- Det kan blive revolutionerende i forhold til at finde en diagnose i de patientforløb, der er komplicerede, siger ledende overlæge på Medicinsk Afdeling og Akut Visitations Afsnit på Vejle Sygehus, Ejler Ejlersen.

Helt konkret vil Sygehus Lillebælt i en forsøgsperiode femdoble antallet af analyser, der via én enkelt blodprøve bliver lavet på en patient, som ankommer til akutafdelingen. Fra nu 30 analyser til 150 analyser, der hver især er en indikator på, hvad patienten kan fejle.

Fremhævet som et særligt projekt
Alle de data bliver lagt ind i et meget avanceret computerprogram, der analyserer resultaterne og giver et bud på, hvad patienten fejler. Formålet er kort og godt at kunne lave en hurtigere, mere præcis diagnosticering af den akutte patient, hvilket i mange tilfælde kan betyde forskellen på liv og død.
- Perspektiverne er enorme og kan få en afgørende betydning for mange patienter. En dag vil lægen kunne sige til maskinen: ”Hvad skal jeg gøre ved patienten? Hvilken medicin skal han have? Og hvilken behandling?”, fortæller professor og forskningsleder på Biokemi og Immunologi på Vejle Sygehus, Ivan Brandslund, som er lederen af holdet bag projektet, der bærer navnet ”Desert”.
 

Ivan Brandslund

Professor Ivan Brandslund og reservelæge Eline Sandvig Andersen er to af hovedaktørerne bag projektet.

”Desert” er netop blevet udpeget som et såkaldt signaturprojekt af Regeringen, Danske Regioner og Kommunernes Landsforening, der sammen har afsat 200 millioner kroner til 15 forskellige, kommunale og regionale projekter, som skal give så konkrete erfaringer med kunstig intelligens, at projekterne potentielt siden skal udbredes til hele landet.

Projektet fra Sygehus Lillebælt har fået 8,7 millioner kroner til arbejdet, og de penge skal blandt andet bruges til over syv måneder at følge - og bearbejde data fra 9000 akutte patienter.
- Det er et meget spændende projekt, og for patienterne kan det få en stor betydning. Vi får potentielt et bedre grundlag til at kunne sige, at denne her patient skal vi være mere opmærksomme på. Eller omvendt kan vi hurtigere konstatere, at patienten ikke er alvorligt syg, og derfor behøver patienten slet ikke at blive indlagt, siger ledende overlæge på Akutafdelingen på Kolding Sygehus, Poul Henning Madsen.

Et værktøj at støtte sig til
Forenklet beskrevet vil metoden betyde, at en bioanalytiker på akutafdelingen eller hjerteafdelingen via sygehusets rørpost-system sender blodprøven til undersøgelse. Undersøgelsen vil blive foretaget ved hjælp af en lang række maskiner, der analyserer prøven i forhold til 150 biokemiske værdier, som hver især kan give en kraftig indikation på en sygdom eller lidelse. I sidste ende bliver de mange svar fra prøven kombineret i én stor computer, som udregner, hvad patienten med stor sandsynlighed fejler. Et svar, der ikke altid er givet, hvis patienten ankommer til akutafdelingen med mange symptomer, der giver flere, meget forskellige indikationer på, hvad der kan være galt.
- Som læge kan det nogle gange være svært hurtigt at afklare, hvad patienten fejler, fordi det er så komplekst, og fordi patienten måske har smerter mange steder. Ved hjælp af kunstig intelligens kan vi forhåbentligt give et mere sikkert og hurtigere svar i løbet af få minutter, siger Ivan Brandslund.

Ejler Ejlersen peger på, at man skal se kunstig intelligens som et supplement til den vurdering, som lægen altid foretager baseret på egen viden og egne erfaringer.
- Det er et værktøj, som vi kan støtte os til, når vi som læger træffer en beslutning. For i sidste ende er det stadig lægen, der træffer beslutningen om, hvad der skal ske. Men på den her måde kan vi forhåbentligt hurtigere stille en korrekt diagnose, og det er vigtigt, for vi ved, at de første timer efter ankomsten til sygehuset er afgørende, siger han.

Computeren skal fodres
Men for at sygehuset overhovedet skal kunne bruge kunstig intelligens som en støtte til diagnosticering af akutte patienter, skal computersystemet først fodres med data om symptomer og diagnoser.

Det vil ske henover syv måneder, hvor folkene bag indsamler i alt halvanden million analyser fra 9000 patienter – og blandt andet sammenholder det med data om alt fra, hvad patienten reelt fejlede og til, hvad patienten i nogle tilfælde siden døde af.

Alle de gigantiske mængder data danner grundlaget for den viden, som systemet skal bruge til at sammenligne nye analyser med.
- Vi skal nu bruge de kommende måneder på at teste systemet og undervise maskinen, så den med tiden ved hvilke tal og værdier, der er koblet til hvilke sygdomme. På den måde får den en form for facitliste at gå ud fra, siger Ivan Brandslund. 


Siden er sidst opdateret 14-10-2019.
Kontakt: Anna-Esther Nielsen - OUH



Sygehus Lillebælt | Telefon 76 36 20 00 | Send sikker e-mail til Sygehus Lillebælt