Forum för Health Policy har bjudit in läkaren Jonathan Ilicki att dela med sig av sina insikter och erfarenheter avseende AI i sjukvården. Denna rapport belyser hur AI skulle kunna öka patientsäkerheten och avlasta vårdpersonal, samt vilka risker AI innebär i vården. Rapporten syftar till att väcka diskussioner om AI:s roll i att transformera vården.

Rekommendationer

Stora språkmodeller, LLM, har potential att automatisera och avsevärt förbättra tre kärnaktiviteter inom sjukvården: kommunikation, tillämpning av generell kunskap och dokumentation. Med tanke på de utmaningar som vården står inför och den snabba utveckling vi redan har sett, så kommer LLMapplikationer att bli vanligare och spela en allt viktigare roll inom sjukvården. Vårdgivare kommer dock behöva ställa om för att framgångsrikt anamma denna teknologi och implementera den i sjukvårdens centrala processer, där de kan skapa mest värde. För att framgångsrikt dra nytta av LLM kommer det att vara viktigt för sjukvårdssystem att:

1. Räkna på potentialen. Det är lätt att avfärda LLM som en ny hype. Tiden som kan sparas genom att enbart automatisera dokumentation är dock så betydande att enbart det motiverar en djupare analys. Att räkna på den potentiella nyttan kan både klargöra om det är värt att utforska det vidare, samt vägleda implementeringsplanen och utvärderingen av införandet.

2. Digitalisera vårdprocesser så att LLM kan tillämpas integrerat i vårdprocesserna. Det kommer att vara utmanande att dra nytta av LLMsystem utan annan stödjande digital infrastruktur. Detta innebär att exempelvis börja använda digitala journalsystem (istället för pappersjournaler), eller att säkerställa en sammanhängande digital infrastruktur för att underlätta kommunikation med patienter. Digitalisering, gjord på rätt sätt, kan i sig också frigöra tid.

3. Öka kunskapen om LLM för att identifiera och hantera risker. Forskning och utveckling går framåt i rask takt, men kliniker och beslutsfattare 58 måste ha en grundläggande förståelse för att kunna vägleda utvecklingen av ny kunskap och nya LLMapplikationer.

4. Utveckla interna kompetens för att vägleda utveckling och implementering av LLM. I takt med att mjukvara blir en allt mer central del av sjukvården måste vårdgivare kunna ha kompetens för att kontrollera vissa aktiviteter. Viss teknisk kunskap krävs för att förstå och hantera vissa av riskerna med LLM. Vissa vårdgivare kommer att behöva utveckla nya kompetenser, inom exempelvis datavetenskap och användarupplevelse (UX) för att kunna hantera detta.

5. Investera tid och resurser på förändringsledning. Att förändra arbetssätt inom sjukvården är utmanande. För LLM kan omfattande utbildning behövas då de förväntande nyttorna är avhängande att klinikerna använder en ny typ av mjukvara. 6. Utvärdera implementeringar och sprid lärdomar. Många LLM-applikationer utvecklas raskt och kommer att vara högt kontextuella. Utvärderingar från olika vårdgivares 59 implementationer kommer därför att vara väldigt relevanta för andra vårdgivare med liknande sammanhang – och ibland mer relevanta än rigorösa simuleringar med begränsad extern validitet. Ju fler vårdgivare som delar med sig av sina lärdomar om att implementera LLM, desto mer kan andra vårdgivare undvika att upprepa samma misstag och istället skörda samma framgångar.

Rapport: Jonathan Ilicki – Språkmodeller i sjukvården