Kunstig intelligens kombineret med mængder af data om vores helbred åbner helt nye muligheder for behandlinger. Men hvem bestemmer, hvad sundhedsdata må bruges til?
Sundhedsdata indsamlet fra millioner af mennesker er blevet en vigtig ingrediens i udviklingen af nye sundhedsløsninger.
Data anvendes til udvikling af kunstig intelligens, der derefter kan bruges til udvikling af apps, der henvender sig til private forbrugere med individuelt tilpassede kostråd, motionsplaner, fertilitetskontrol og meget mere. Kunstig intelligens anvendes også til udvikling af løsninger til den professionelle sundhedssektor indenfor diagnostik, øjensygdomme, kræftbehandling og mange andre felter.
Løsninger fra Skyen har gjort det muligt at indsamle og behandle ekstremt store datamængder, og har samtidig tilvejebragt de enorme computerkræfter, der skal bruges for at kunne udvikle og anvende kunstig intelligens.
Hele området tiltrækker milliarder af dollars i investeringer, og udviklingen går stærkt.
Kunstig intelligens udgør et af de mest lovende områder inden for udviklingen af digitale sundhedsløsninger. FDA arbejder derfor målrettet på at udvikle et nyt regelsæt, der kan fremme innovation inden for dette felt. // Scott Gottlieb, chef for U.S. Food and Drug Administration (FDA), Health Law | STAT, June 2018
I den ene ende af skalaen, hvor der er fokus på apps til private forbrugere, er udviklingen på få år gået fra at være en uoverskuelig jungle af tilbud med begrænset funktionalitet og pålidelighed, til at være et vigtigt supplement til den formelle sundhedssektor.
Inden for denne kategori er Apple den førende spiller, og Apples løsninger har været med til at give personlige sundhedsapps et seriøst image.
I den anden ende af skalaen er der fokus på at udvikle løsninger, der henvender sig den professionelle gren af sundhedssektoren, og her er Alphabets sundhedsdivision, Verily, en af de dominerende spillere.
Løsningerne i den professionelle sektor retter sig især mod to hovedområder, diagnosticering ved hjælp af billedanalyse og gennemførelse af kliniske forsøg i forbindelse med godkendelse af ny medicin. (En ekstremt kostbar, kompliceret og datatung disciplin).
Udviklingstempoet i den professionelle sektor kan illustreres ved udviklingen i antallet af godkendte sundhedsløsninger, der anvender kunstig intelligens, AI.
I perioden frem til udgangen af 2016 havde den amerikanske Food and Drug Administration, FDA, endnu ikke godkendt en AI-baseret sundhedsløsning. I 2017 blev der godkendt to løsninger. I 2018 godkendte FDA to nye løsninger om måneden. Stigningstakten fortsætter i 2019, hvor FDA nu vil strømline proceduren for godkendelse af AI-baserede sundhedsløsninger for at kunne følge med.
Udviklingen i godkendelsen af nye AI-baserede sundhedsløsninger afspejler, at kunstig intelligens for alvor er ved at rykke ud af udviklingsafdelingerne og ind på hospitaler og klinikker.
Mange løsninger kan opvise en imponerende funktionalitet, og både personlige og professionelle sundhedsløsninger baseret på AI har åbnet et perspektiv om automatisering inden for diagnosticering, behandling og dokumentation.
Anvendelse af data, kunstig intelligens og innovation skal sikre en dybtgående omstilling i sundhedssektoren inden for forebyggelse, tidlig diagnose og behandling af kroniske sygdomme inden 2030. // Den britiske regerings ‘Grand Challenge Policy Paper’, offentliggjort maj 2018.
Men samtidig med at AI-løsningerne bevæger sig fra science fiction til almindelig science, kommer AI-løsningerne også i direkte berøring med almindelige mennesker og med den formelle sundhedssektor.
Dette sammenstød med virkeligheden skaber udfordringer over et bredt felt, der handler om alt fra tab af arbejdspladser til datasikkerhed og etik.
Da sundhedsdata er det råstof, som AI-løsningerne bygger på, bliver ejerskabet til og kontrollen over sundhedsdata et helt centralt spørgsmål, både for de virksomheder, der udvikler AI-løsninger og for dem, der ønsker at anvende løsningerne.
Den aktuelle status for dette helt centrale spørgsmål om ejerskab til sundhedsdata er, at det sejler. USA har ét sæt regler. EU har flere forskellige og ofte modstridende regler. Inden for EU har medlemslandene desuden nationale regler.
For de virksomheder, der udvikler nye, AI-baserede sundhedsløsninger, er usikkerheden om anvendelse af sundhedsdata en forretningsmæssig risiko.
For den formelle sundhedssektor er usikkerheden om data en barriere for at tage nye, attraktive løsninger i brug.
For den private forbruger betyder usikkerheden om anvendelsen af persondata, at man reelt befinder sig i en jungle, hvor lovgivningen på papiret kan give nogle rettigheder, men hvor det i praksis ofte er uoverskueligt og i de fleste tilfælde urealistisk at gøre brug af dem.
Den nye generation af AI-baserede sundhedsløsninger er udsprunget af den globale infrastruktur i Skyen. Landegrænser er ikke en naturlig del af denne infrastruktur, og det revolutionerende potentiale fra de nye AI-sundhedsløsninger fra Skyen er netop, at løsningerne i deres natur er globale.
Når først en AI-løsning fra Skyen til analyse af røntgenbilleder eller øjenscanninger er udviklet, vil den kunne bringes i anvendelse hvor som helst i verden, og vil kunne anvendes i nærmest ubegrænset omfang uden væsentlige ekstraomkostninger. Apples løsninger til overvågning af hjertesygdomme via Apple Watch fungerer ligesom de fleste andre sundhedsapps per definition i et globalt univers.
Det er nemt nok at sige, at borgerne skal have ejerskab til deres sundhedsdata, og at borgerne selv skal kunne bestemme, hvad deres sundhedsdata skal kunne bruges til. Hvem går ikke ind for det?
Men hvem skal fastlægge og håndhæve regler, der skal gælde globalt, og hvilke konsekvenser vil reglerne kunne få for udviklingen af nye, AI-baserede sundhedsløsninger, der rummer et stort potentiale for forbedring af folkesundheden?
Udfordringen er, at teknologiudviklingen inden for sundhedssektoren i hastigt tempo bevæger sig uden for rækkevidden af den regulatoriske tradition, der har været gældende i de sidste 100 år eller mere.
Henvisninger og baggrund: 24-04-2019
Pejlinger 