Kunstig intelligens skal gi fysioterapeuter råd
Systemet skal raskt skanne gjennom data på tidligere pasienter og gi fysioterapeuten råd om behandling som har virket. 20 fysioterapeuter skal nå teste det nye systemet til SupportPrim.
Tidligere studier viser at behandlinger som tilbys pasienter med muskel- og skjelettplager kun har liten til moderat effekt. Forskerne bak SupportPrim ved NTNU mener at det kan skyldes at studiene ser på gjennomsnittlige effekter blant pasienter og ikke tar hensyn til ulikhetene til hver pasient. Nå håper de å få fram individuelle behandlinger som har virket hos fysioterapeuter, gjennom en kunstig intelligenstilnærming. Med Case-Based Reasoning får pasient og fysioterapeut input opp på dataskjermen i noe de kaller «SupportPrim-panelet».
-Først bruker pasienten 15 minutter på et spørreskjema som mates inn i systemet. Fysioterapeuten legger inn faktorer ved pasienten sin etter klinisk undersøkelse på 5 til 15 minutter. Så skanner systemet gjennom databasen med pasienter fra ulike fysioterapeuter. Systemet bygger på at man får råd om tiltak basert på hva som har virket hos tidligere, lignende pasienter. All informasjon og råd om tiltak presenteres grafisk og oversiktlig på dataskjermen, forteller Ottar Vasseljen, prosjektleder og professor ved NTNU.
Får detaljer
Professoren understreker at systemet legger vekt på å få fram all relevant informasjon om pasienten, som kompleksiteten bak pasientens plager, og man får støtte til valg om tiltak basert hva som ble gjort med tidligere suksessfulle pasienter.
Fysioterapeuten kan også se hva pasientene syntes var viktigst, og hva behandlende fysioterapeut mente var hovedgrunnen til at behandlingen ble en suksess. I tillegg får du se hvor mange behandlinger pasienten fikk, og hvordan smertene utviklet seg de første tre måneder.
-Systemet gir et utgangspunkt for diskusjon med pasienten foran deg for å ta en felles beslutning - kan dette passe? sier Vasseljen.
Plukker de mest suksessfulle pasientene
Spørsmålene som mates inn, omfatter både biologiske, psykologiske og sosiale faktorer som er av betydning for pasienter med muskel- og skjelettplager. Fysioterapeuten legger inn fysiske funn fra sin undersøkelse, mens pasienten svarer på faktorer som søvnvansker, arbeidsevne, utmattethet, psykisk belastning, bevegelsesfrykt, smertemestring og forventninger om langvarige plager. Fargekoder kommer opp om pasienten på de ulike områdene anses å være i grønn, gul eller rød sone, etter alvorlighetsgrad.
Vasseljen forteller at fordelen med kunstig intelligens er at du kombinerer erfaringene til mange fysioterapeuter - du plukker det beste fra mange hoder.
-Systemet legger vekt på pasienter som har hatt utbytte av behandling. Du får med andre ord lære av suksessfulle pasienter. Det vil også kunne spare pasienter for behandling som andre lignende pasienter har hatt dårlig effekt av, sier han.
Professoren sier at fysioterapeuten ikke skal måtte bla masse fram og tilbake på dataskjermen, det er lagt vekt på at SupportPrim-panelet skal fremstå brukervennlig. Derfor er det lagt stor vekt på grafiske presentasjoner av resultatene, understreker han.
Rekrutterer fra privat praksis
Siden pasienter med alminnelige muskel- og skjelettplager oftest ses hos fysioterapeuter i privat praksis, jakter SupportPrim nå på 40 selvstendig næringsdrivende fysioterapeuter som vil delta i utprøvingen, som deltakere i en studie fra januar 2021. 20 får tilgang til den kunstige intelligensen med én gang, mens 20 andre må skaffe 18 pasienter til kontrollgruppa og får deretter også lov å bruke den kunstige intelligensen. Etter tre måneder skal forskerne evaluere hvordan SupportPrim-panelet har virket.
Tar ikke beslutninger for fysioterapeuten
Vasseljen understreker at det er et beslutningsstøtte-system, og at det ikke skal ta beslutninger for deg. Fysioterapeuten må fortsatt bruke sin kliniske erfaring, men nyutdannede vil nok oppleve at det er ekstra nyttig, mener han.
Her kan du lese om erfaringene da Sørlandet sykehuset testet ut kunstig intelligens på å finne allergier før operasjoner.
SupportPrim-panelet vil være til hjelp når pasienter har uklare, diffuse muskel- og skjelettsymptomer, hvor det er utfordrende å sette diagnose og tenke ut riktig behandling. Vi har også jobbet mye med å innarbeide gode utfallsmål for å måle utbytte av behandling, understreker Vasseljen.
Professoren forteller at de har testet systemet, og nå har i gang en pilotstudie, og ser at systemet allerede nå klarer å matche relativt like pasienter tross begrenset antall pasienter i databasen.
-Systemet er et lærende system der presisjonen vil bli stadig bedre med økende bruk. Slik sett reflekterer det den menneskelige hjerne, vi blir aldri utlært, men vi blir bedre med erfaring, sier han.
Måtte starte på nytt
-Er det dataene på tusenvis av pasienter fra FYSIOPRIM-databasen dere bruker?
-Vi trengte på enkelte områder litt andre data enn det som var lagt inn av fysioterapeutene i FYSIOPRIM-databasen, og noen elementer ble fjernet. Derfor kunne vi ikke bruke disse dataene, og har i ett år jobbet med å få lagt inn nye data. Men vi anvender mye av de samme dataene og kunnskapen fra FYSIOPRIM om hva som er viktig å registrere; mengde og innhold, og brukernes erfaringer.
Han forteller at de nå er oppe i 100 pasienter, men at de ikke er avhengig av big data for å få resonnementer fra den kunstige intelligensen. Når fysioterapeutene som skal prøve ut systemet legger inn sine pasienter, regner SupportPrim med å øke antallet pasienter i databasen til 500-600 på få måneder.
Vasseljen sier at dette prosjektet virkelig trigger ham.
-Jeg tror vi er langt framme her. Vi vil også tilpasse systemet for allmennmedisin, og mange er interessert i arbeidet. Revmatologien, fysikalsk medisin og flere vil også høyst sannsynlig ha god nytte av et slikt system, de har samme utfordring med pasienter med uklare, diffuse muskel- og skjelettsymptomer.
