top of page

Utfordringer med AI i helsevesenet

Kunstig intelligens (AI) fremheves som en banebrytende teknologi som kan transformere helsevesenet, spesielt innenfor områder som har vært utfordrende å diagnostisere og behandle, som kvinners helseproblemer. Tilstander som polycystisk ovariesyndrom (PCOS), endometriose og adenomyose har lenge vært misforstått, underdiagnostisert eller rett og slett ikke diagnostisert i det hele tatt. Dette har ført til at mange kvinner lider i stillhet, med liten eller ingen forståelse fra helsevesenet. AI har potensialet til å endre dette, men det kommer også å bringe med seg utfordringer.


For at en AI-algoritme skal fungere effektivt, må den trenes med et omfattende datasett. Slike datasett inkluderer både input og output-informasjon. I helsevesenet består input av pasientjournaler, SOAP-notater, diagnostiske koder som ICD-10, og medisinske lærebøker som gir retningslinjer for diagnoser og behandling. De riktige outputene er de nøyaktige diagnosene og behandlingsplanene som skal matches med input - og som nå også brukes til å trene AI. Men her er også det som mest sannsynlig vil og er problematisk. Hvis det er slik at kvinnelidelser og sykdommer som PCOS, endometriose og adenomyose ofte blir feildiagnostisert, underdiagnostisert eller aldri diagnostisert, hvor kommer da datasettene som trengs for å trene disse modellene fra? Eksisterer det nok pålitelig informasjon til å utvikle effektive AI-systemer for kvinners helse? Manglende data—et stort problem Kvinnehelse har lenge vært marginalisert i medisinsk forskning. For eksempel er det betydelig mer forskning på tilstander som påvirker menn, som erektil dysfunksjon, enn på kvinnespesifikke helseproblemer som premenstruelt syndrom (PMS). Dette gapet i forskningen reflekteres direkte i datasettene som er tilgjengelige for AI-utvikling. Når tilstander som PCOS og endometriose ofte ikke blir diagnostisert korrekt, betyr det at det ikke finnes tilstrekkelige mengder av nøyaktige data å bruke i AI-systemer. Dette fører til en selvforsterkende syklus der manglende data forhindrer utviklingen av AI-verktøy som kunne ha hjulpet med bedre diagnose og behandling. Risikoen ved eksisterende datasett Et annet problem er at datasettene som finnes ofte inneholder systematiske skjevheter. Hvis AI trenes på data som gjenspeiler de eksisterende skjevhetene i helsevesenet — hvor kvinners symptomer ofte blir ignorert eller feiltolket — vil disse skjevhetene bli forsterket i AI-systemene. Det vil si at en AI, i stedet for å forbedre situasjonen for kvinner, potensielt kan forverre den ved å reprodusere de samme feilene som har plaget helsevesenet i århundrer. AI i praksis: Suksesser og utfordringer

Til tross for disse utfordringene har AI allerede vist sitt potensial innen kvinnehelse. Velkjente apper som Flo og Clue bruker maskinlæring for å analysere menstruasjonssykluser og gi kvinner verdifull innsikt i egen helse, inkludert eggløsning og fertilitet. Disse appene har hjulpet millioner av kvinner med å planlegge graviditet eller oppdage uregelmessigheter som kan indikere underliggende helseproblemer.

På den andre siden har det vært tilfeller der AI har sviktet, som i utviklingen av brystkreftscreeningsystemer. Skjevheter i datasettene, grunnet underrepresentasjon av data fra ikke-hvite kvinner, har ført til feildiagnostisering og ytterligere marginalisering av grupper som allerede står overfor helseforskjeller. Dette understreker hvor avgjørende kvaliteten på datasettene er for å unngå utilsiktede konsekvenser. AI og endometriose Endometriose er et eksempel på et område hvor AI har potensial til å gjøre en betydelig forskjell. Denne kroniske tilstanden rammer opptil 10 % av kvinner i fertil alder, men det tar ofte flere år å få en korrekt diagnose. AI-modeller kan analysere store datamengder fra pasientjournaler, bildediagnostikk og symptomanalyser for å oppdage mønstre som mennesker kan overse. Forskere har for eksempel utviklet algoritmer som bruker bildedata fra laparoskopiske undersøkelser for å forutsi tilstedeværelsen av endometriose med høyere presisjon. Dette kan korte ned diagnosetiden og gi kvinner raskere tilgang til behandling, noe som er avgjørende for å forbedre livskvaliteten deres. Behov for mer forskning og bedre data For å bryte den onde sirkelen av manglende data og systematiske skjevheter er det nødvendig med betydelige investeringer i forskning på kvinners helse. Offentlige midler, private investeringer og samfunnsengasjement må samles for å generere nøyaktige og omfattende data. Initiativer som eks plattformer der kvinner kan registrere symptomer og behandlingserfaringer, kan gi verdifulle bidrag til datasettene AI trenger for å bli mer treffsikker.

Samtidig kan kvinner selv bidra ved å delta i forskningsprosjekter og støtte initiativer som fremmer forskningsmidler til kvinnehelse. Pasienthistorier, samlet på en systematisk og anonym måte, kan bli en del av datagrunnlaget som hjelper AI med å utvikle mer presise og inkluderende løsninger. Ved å engasjere seg i interessegrupper og fremme bevissthet om datainnsamlingens viktighet, kan kvinner være med på å skape et helsevesen som er mer tilpasset deres behov Femtech: Fremtiden for kvinnehelse

Teknologibaserte løsninger for kvinners helse, ofte kalt Femtech, har opplevd stor vekst de siste årene. AI spiller en stadig viktigere rolle i dette feltet, spesielt når det gjelder å utvikle innovative verktøy for å diagnostisere og behandle utfordringer som endometriose, fertilitetsproblemer og menstruasjonshelse. Med riktige investeringer, bedre data og økt samfunnsengasjement kan AI bli en genial ressurs for å forbedre helsevesenet og livene til millioner av kvinner.


 

Hos Womanhood.no er vårt mål å gi deg informasjon, verktøy og kunnskap for at du skal kunne ta de beste valgene for deg selv og andre.


Comments


© 2025 by Womanhood.no

bottom of page