Watson – digital helse for fremtiden?

Hver av oss kan produsere så mye som 300 millioner bøker med helsedata gjennom livet. Nå skal ny teknologi utnytte dette i både forskning og medisinsk behandling. Hvordan vil dette påvirke våre holdninger til og håndtering av egen helse i fremtiden?

Av Sigrid Bratlie Thoresen

Vi er på besøk i IBMs lokaler på Kolbotn for å møte Watson. Han er IBMs nye vidunderbarn, en superdatamaskin oppkalt etter selskapets grunnlegger. Vi kikker oss rundt, men ser ingen gigantiske datamaskiner og blinkende lys. Hvor er han? Han er overalt, i «the cloud», eller skyen, som man kaller det.

Watson er en slags tankeplattform som sammenstiller og analyserer data. Han lærer over tid, fordi han bruker nyvunnen kunnskap til å forbedre analysene. Omtrent som et menneske ville gjort. Men Watsons store fortrinn er at han kan fordøye enorme mengder informasjon på ekstremt kort tid. Mye mer enn det er mulig for et menneske å håndtere. Dette demonstrerte han elegant da han overlegent slo to tidligere stormestere i det populære quiz-showet Jeopardy i 2011.

 

Forsker og kliniker

Det er store forventninger om at Watson skal bli en medisinsk stjerneforsker. I tillegg til å gjøre dataanalyse kan han også holde styr på faglitteraturen. Det publiseres nå så mange forskningsartikler at det er estimert å ta ca. 20 timer hver dag for en legespesialist å holde seg oppdatert innen sitt felt.

For tiden holder Watson på å utdanne seg til lege. Nærmere bestemt kreftspesialist. Han vil bruke sin stadig økende kunstige intelligens til å stille presise diagnoser og finne persontilpasset behandling ved å sammenligne kliniske data, genundersøkelser, billeddiagnostikk og personens sykehistorie med den enorme mengden tilgjengelig helseinformasjon i skyen. Han kan også matche pasienten opp mot mulige kliniske studier.

I USA har enkelte sykehus allerede aktivt tatt i bruk Watson i sitt daglige virke, slik som ved MD Anderson Cancer Center i Texas. Legene fôrer Watson med kliniske data, og Watson returnerer sannsynlighetsberegninger for diagnoser og forslag til tiltak. Det er en kontinuerlig og gjensidig læringsprosess. Allerede nå har Watson vist seg minst like treffsikker, og til tider mer treffsikker, på diagnostikk enn legene.

Også i Norge ønsker IBM å satse på Watson i helseforskning og klinikk. Hvorvidt dette kan bli en realitet avhenger av om det er mulig å forvalte pasientdata i tråd med våre juridiske bestemmelser. Vi har nemlig strenge krav til personvern og deling av data, spesielt når det kommer til sensitive helseopplysninger.

 

Lommelege?

På sikt er det ikke usannsynlig at Watson kan bli din personlige lommelege. Vi finner stadig flere måter å registrere og analysere våre egne vitale mål. Det finnes flust av elektronikk og «apper» som måler puls, antall skritt, blodtrykk og kaloriforbrenning, for å nevne noe. Også medisinsk ekstrautstyr kan kobles direkte til smarttelefonen for enda mer avanserte analyser. For eksempel kan man måle hjerteaktivitet med en EKG-monitor, gjøre analyser av urinprøver, eller måle blodsukkeret hvis man har diabetes. Til og med seksuelt overførbare sykdommer som HIV og syfilis kan oppdages på stedet dersom man har riktig tilbehør til telefonen.

Ideen er at Watson analyserer dine helsedata fortløpende, og integrerer dette i en egen «journal». Dersom han oppdager avvik fra normalen, vil han gi deg et varsel, og eventuelt komme med råd. For eksempel kan han anbefale deg å ta en tur til legen hvis du har unormalt høyt blodtrykk, eller han kan minne deg på å ta medisinene dine hvis du har glemt dem.

 

Digital helse i en menneskelig verden

Det virker kanskje ikke dumt å ha noen til å holde øye med ens personlige helsetilstand. Liv kan reddes dersom man oppdager sykdom tidlig. Men helsedata er svært sensitive. Og verdifulle. Hvem skal ha tilgang, og hvor blir de av? Skal teknologiselskaper ha tilgang til våre helsedata, fortløpende oppdatert? Den lovmessige reguleringen av ”apper” er vag. Det er heller ikke uvanlig at telefoner kommer på avveie. Her er det mange utfordringer for personvernet.

Samtidig er det også viktig å reflektere over hvor mye informasjon vi ønsker. En menneskekropp og dens fysiologi er dynamisk, og avvik fra «normalen» trenger slett ikke være illevarslende. Kan det å bli gjort oppmerksom på ethvert blodtrykksfall, hjerterytmeforstyrrelse eller svingning i kroppstemperatur føre til overdreven sykeliggjøring?

For sykdom, som med så mye annet, er det ofte mye usikkerhet og ulike grader av risiko. Dette er noe Watson tar i med i beregningen, ved å estimere sannsynligheten for ulike diagnoser. Men å forstå risiko er vanskelig, og som regel er det legens oppgave å veilede pasienten i denne sammenhengen. Diagnostisk usikkerhet, spesielt formidlet uten en leges innsikt og medmenneskelighet, kan for mange være angstskapende. Er det dermed en god idé å tilby ufiltrerte data rett til pasienten? Kanskje Watson hører bedre hjemme på legens kontor som en hjelpende hånd, enn i rollen som stedfortredende allmennpraktiker.

Dette belyser også en av de store utfordringene med kunstig intelligens; hvordan integrere følelser, etikk og moral i teknologien? Dette er i stor grad relevant i helsetjenesten, hvor Watson, med sin enorme kapasitet til å fordøye ny informasjon, kan bli en nyttig samarbeidspartner. Men ettersom tilgjengelig medisinsk informasjon øker i hurtig tempo, kan medisinsk personell som ikke selv makter å holde tritt bli nødt til å akseptere Watsons råd uten å forstå meningen eller betydningen av dem. Her er tillit nøkkelordet. For å kunne komme med meningsfulle råd som er i tråd med våre etiske retningslinjer blir Watson derfor nødt til å ta hensyn til nettopp etikk og menneskelige verdier. Det er kun på den måten et tillitsforhold kan bygges opp mellom maskin, lege og alle oss potensielle pasienter. Fremtiden vil vise hvorvidt dette lykkes.