Stærkt belastede patienter med depression og overvægt lades i stikken


  Ny viden om psykiatri fra Medicinsk Tidsskrift   

Om os | Om nyhedsbrevene | Annoncer | Betingelser

Forskningsprojekt: Avanceret talegenkendelse skal forhindre selvmord

Den innovative virksomhed Corti AI, der er en platform for kunstig intelligens til brug i sundhedsvæsenet, arbejder på at udvikle en algoritme, som kan identificere selvmordstruede borgere, der ringer 112 med en psykiatrisk problemstilling.

”Projektet bygger på avanceret talegenkendelse, kombineret med data fra akutberedskabets patientjournaler,” fortæller firmaets direktør Andreas Cleve.

"Vor kunstige intelligens lytter med på tusindvis af båndede samtaler, som robotten oversætter til data. Den sammenligner og analyserer i realtid og kan genkende mønstre, så vi kan høre, om der er lighedspunkter med tidligere opkald og dermed komme frem til, hvad det kan dreje sig om for den enkelte patient. I dette tilfælde, om borgeren er i risiko for selvmord.”

Fremtidens beslutningsstøtte

”Det grundlæggende er, at en computer ikke har nogen forståelse af indholdet, men den kan huske alt, hvad den nogen sinde har hørt, og det gør den god til at lytte til samtaler uden forbehold. Den sammenligner blot matematisk for at se, om folk bruger de samme udtryk, og er god til at finde mønstre i samtalerne. Vi tror, det er fremtidens beslutningsstøtte,” siger Andreas Cleve.

”Generelt skal man tænke på, at når vi mennesker beskriver vor egen krop, så bruger vi vort sprog til at beskrive symptomerne. Men der er ingen objektiv sandhed, når du beskriver symptomer, og du vil aldrig få et objektivt svar. Du siger at du har ondt i maven, men hvor ondt – det handler om den pågældende person. Det er her, udfordringen ligger.”

Det nye projekt, der skal søge at finde selvmordstruede borgere, er ikke opstået ud af det blå. Corti og Hovedstadens Akutberedskab har siden 2018 med stor succes brugt kunstig intelligens til at opspore hjertestop hos borgere, der ringer 112. Nu fortsætter de samarbejdet.

Mangler kvalitative studier

”Vi byggede en robot, som lytter efter ord og vendinger, der kan tyde på hjertestop. På et splitsekund sammenligner den alarmopkaldet med mange millioner andre opkald, den tidligere har lyttet til, og kan derved hjælpe med at vurdere, om der er tale om hjertestop,” siger Andreas Cleve.

Disse erfaringer skal videreudvikles i et pilotprojekt, der skal søge at opspore selvmordstruede borgere, der ringer til akuttelefonen. Det er samtidig et forskningsprojekt, der ledes af professor Michael Eriksen Benros, Psykiatrisk Center København, der er ekspert i præcisionspsykiatri. 

Andreas Cleve er begejstret for det kommende samarbejde med Michel Eriksen Benros, som han kalder en af de mest ambitiøse forskere og klinikere indenfor det psykiatriske område:

”Det inspirerende ved Michael Eriksen Benros og hans teams forskning er, at han bruger Big Data og inddrager nye teknologier som kunstig intelligens. Vi har hidtil prøvet at forklare komplicerede ting ved at forenkle dem og udelukkende set kvalitative studier. Vi synes, at der mangler studier, der ikke er kvalitative.”

Understøtter læger og sygeplejersker

”Vi startede Corti AI i 2016 ud fra den hypotese, at en naturlig konsekvens af udviklingen af sundhedsvæsenet globalt, er at man får brug for langt flere læger og sygeplejersker. Bliver det ved, er der ikke nok personale. Derfor prøvede vi at træne en kunstig intelligens til at lytte med på patientsamtaler, for at understøtte læger og sygeplejersker og sætte dem i stand til at træffe informerede beslutninger,” siger Andreas Cleve.

Men det slutter ikke her. Andreas Cleve ser store perspektiver i arbejdet med kunstig intelligens som en beslutningsstøtte inden for en lang række sygdomsområder, hvor sundhedsfaglige skal træffe kritiske beslutninger ekstremt hurtigt. Han mener, at Danmark kan blive førende på området.

 

Nyheder fra Medicinske Tidsskrifter

Hæmatologisk Tidsskrift

Propatienter

Topup nb

OPEN

Hallo