Kunstig intelligens kan forbedre den globale helsen og redde liv

Over hele verden er det millioner av mennesker som ikke har tilgang på vanlige helsetjenester som å gå til legen, og dette har store konsekvenser. Men kunstig intelligens kan faktisk være med på å forbedre den globale helsen og redde liv. 

– Kunstig intelligens kan være et viktig redskap for å forbedre den globale helsen og tette ulikhetsgapet, sier Miriam Stankovich, som har en ph.d. i utviklingsøkonomi og er ekspert på  regulering av ny teknologi som kunstig intelligens. 

Hun jobber for DAI, en av de største internasjonale utviklingsvirksomhetene i verden, som blant annet lager utviklingsprogrammer for det amerikanske utviklingsfondet USAID og Verdensbanken. 

Kunstig intelligens kan være vanskelig å forstå, fordi det finnes forskjellige typer. Noen typer bygges  opp av algoritmer, mens andre typer kunstig intelligens er selvlærende. Felles for alle er at de bygger på store mengder data som blir analysert, forklarer Stankovich. 

Kunstig intelligens kommer til å spille en stor rolle i fremtidens helsevesen. I Danmark bruker de allerede kunstig intelligens til å hjelpe de ansatte på alarmsentralen. Når man ringer 112 tar kunstig intelligens telefonen og skal vurdere risikoen for et hjertestopp, og mer er på vei – også i utviklingslandene. 

– Det fine med denne teknologien er at den gjør det mulig for utviklingslandene å hoppe over noen trinn, og raskere forbedre millioner av menneskers helse, sier Stankovich. 

Kunstig intelligens kan redde spedbarn

En av de farligste periodene i et menneskeliv er de første 30 dagene – spesielt hvis du blir født i et utviklingsland. Selv om barnedødeligheten har falt med 61 prosent globalt siden 1990, som er en stor fremgang, har dødeligheten blant nyfødte ikke falt like mye. 

I 2020 mistet 2,4 millioner barn livet i løpet av den første måneden, og rundt 80 prosent av tilfellene var i Sentral- og Sør-Asia og sør for Sahara. 

En av dem som jobber med å inkludere kunstig intelligens i helsevesenet, som kan komme utviklingslandene til gode, er Mozziyar Estemani. Han er forsker på North Western University i Chicago, og jobber med en ultralydskanner som sammen med kunstig intelligens kan forutse mulige komplikasjoner i forbindelse med en graviditet. 

– I dag trengs det både tungt utstyr og utdannede radiologer for ultralydundersøkelse av gravide. Og det er et problem i mange utviklingsland, hvor det både mangler utstyr og leger, sier han. 

Derfor jobber han på en liten håndholdt skanner, som kobles sammen med en smarttelefon, slik at gravide kan skanne seg selv gjennom graviditeten. 

– Hvis det er noe som ikke ser riktig ut, vil skannerne og smarttelefonen gi beskjed til den gravide kvinnen om å oppsøke legehjelp, sier Estemandi. 

Og den nye skanneren er mye billigere enn de store ultralydskannere på sykehuset. 

– Da jeg startet på medisinstudiet for over tjue år siden kostet en skanner mellom 140.000 og 200.000 kroner. Den håndholdte skanneren koster rundt 7.000 kroner i dag, også trengs det en smarttelefon, sier han. 

Altså er utstyret for det første billigere, og for det andre kan de brukes av den gravide kvinnen selv, også i områder langt unna sykehusene. 

Nettopp nå samler forskere data i USA, Zambia og Sør-Afrika for å forbedre teknologien. Forskere samler inn amatørbilder som kvinner selv har skannet under graviditeten. Amatørbildene kan nemlig brukes til å lære opp den kunstige intelligensen til å gjenkjenne mulige komplikasjoner i fosteret. 

Behandler data på få sekunder 

Men kunstig intelligens kan brukes til langt mer enn ultralydundersøkelser. Det kan for eksempel være med på å diagnostisere pasienter og hjelpe leger med å finne ut hva de forskjellige symptomene kan være uttrykk for. 

– I Gambia og Zambia blir kunstig intelligens brukt til å identifisere sykdommer som tuberkulose, som ikke er synlig for det menneskelige øyet, fordi vi mennesker ikke kan behandle så store mengder data i løpet av få sekunder, sier Stankovich. 

Kunstig intelligens kan være med på å effektivisere legers arbeid, noe som kan bli avgjørende fordi det mangler leger globalt. Faktisk har 40 prosent av alle verdens land mindre enn 10 leger per 10.000 innbyggere. 

Det er altså for få leger til å behandle mange mennesker, og det betyr at mange ikke får behandlingen de trenger.

Allikevel vil klinisk erfaring og kunnskap om den spesifikke pasienten være avgjørende. Kunstig intelligens kan ikke erstatte leger, forklarer Stankovich. 

– Kunstig intelligens er et fantastisk verktøy, men det skal behandles som et verktøy, for det kan ikke arbeide alene, sier hun. 

Skal bygge på lokal data 

Datainnsamlingen er et viktig ledd i utviklingen av kunstig intelligens. Uten data er det ikke noe å analysere. Data er byggesteinene i kunstig intelligens, og dataene skal samles inn lokalt i det landet det skal brukes. 

– Hvis du tar et kunstig intelligensverktøy som er utviklet i Silicon Valley, og begynner å bruke det i India eller Zambia, vil det ikke fungere, sier Stankovich. 

For det er stor forskjell på mennesker, og når det for eksempel kommer til bildegjenkjenning er det avgjørende at det ikke er bilder fra hvite mennesker som brukes på å diagnostisere mennesker med en annen hudfarge eller omvendt, forklarer hun. 

Det samme gjelder ved diagnostisering av kvinner, fordi tilgjengelig data ofte kommer fra undersøkelser av menn. 

– Kunstig intelligens er bare så intelligent som dataen den er bygget opp av. Derfor er det viktig å være bevisst på hvilken data som blir brukt – og hvilken bias den har, sier Stankovich. 

Det understreker nettopp at kunstig intelligens er et redskap som skal brukes som en hjelp til helsepersonalet, det skal altså ikke arbeide på egen hånd og alene avgjøre diagnose eller behandling. 

Strøm og internett 

Når vi snakker om å bruke kunstig intelligens i utviklingsland er det noen helt konkrete betingelser som må være oppfylt, som først og fremst handler om tilgang til strøm. 

– Hvis vi prøver å rulle ut kunstig intelligens i land der regjeringen og mennesker sliter med tilgang til elektrisitet, kommer det ikke til å ha noe effekt, sier Stankovich. 

De siste tallene fra 2021 viser at 675 millioner mennesker ikke har tilgang til strøm, hovedsakelig i Afrika og Asia.

Med tilgang til strøm er det ofte også mulig å få tilgang til internett, og det er avgjørende siden det er mye data som skal samles inn og lagres. 

– Det er noen basale ting som må være på plass før kunstig intelligens på alvor kan styrke global helse, sier Stankovich. Men vi beveger oss mot en verden hvor det blir mer likhet innen helse.