![Invånare i en otiilgänglig by i östra turkiet står vid sina bostäder och betraktar sjukvårdspersonal med vaccintionsutrustning. Höga snötäckta berg i bakgrunden.](https://varldenom.com/wp-content/uploads/2024/06/turkiet.jpg)
![](/wp-content/themes/varldenom/assets/images/the-economist-logo.png)
Ur, The Economist, Technology Quaterly, 27 mars 2024, översatt av InPress. ©2024 The Economist Newspaper Limited. Alla rättigheter förbehållna.
![Sammanfattning](/wp-content/themes/varldenom/assets/images/vo-world-icon.png)
Vad handlar artikeln om?
Ai förändrar hälso- och sjukvården radikalt, genom att hjälpa:
1. läkare att ställa diagnoser.
2. patienter att förstå sina symptom eller ge stöd att hålla sig friska.
3. företag att utveckla behandlingar.
4. hälso- och sjukvården att bli bättre.
Skeptiker brukar fnysa åt alla som sätter upp orealistiskt höga mål. Det gör de oftast rätt i. Ibland kan det dock vara värt att titta närmare även på ambitioner som kan tyckas orimligt höga.
Chan Zuckerberg Initiative, CZI, inrättades 2015 av barnläkaren Priscilla Chan och hennes make Mark Zuckerberg, Facebooks grundare. Initiativet stöttar forskning med målet att alla sjukdomar ska kunna förebyggas, botas eller behandlas. Satsningen har – förstås – ett tydligt teknikfokus. Men det var först 2020 som Chan-Zuckerberg började lyfta fram potentialen hos artificiell intelligens, AI. I dag, fyra år senare, är det svårt att tänka sig att AI inte skulle stå i fokus i den här typen av projekt.
![Mark Zuckerberg och Priscilla Chan talar på en scen](https://varldenom.com/wp-content/uploads/2024/06/Chan.jpg)
På biomedicinområdet har andelen forskningsrapporter som hänvisar till AI ökat exponentiellt under en längre tid. Den utvecklingen började långt innan ”grundmodeller” som OpenAI:s olika GPT:er (generative pre-trained transformers), Metas Llama och Gemini från Google blev det stora samtalsämnet (se diagram). Givet de stora datamängder som produceras inom biomedicinsk forskning är det ganska självklart att AI tidigt började tillämpas inom det här fältet. De framsteg som hittills gjorts utgör dock bara en försmak av den utveckling som är på gång i dag.
Hälso- och sjukvården integrerar nu både AI-system som har samma kraft som grundmodellerna och LLM-modeller, large language models eller stora språkmodeller. De genererar trovärdiga texter med olika stilnivåer, besvarar komplexa frågor på ett mycket övertygande och användbart sätt och skapar bilder baserat på inmatade beskrivningar.
Det finns tillämpningar för de här systemen i nästan alla delar av sjukvården. Systemen kan hjälpa forskare att göra bättre val när de redigerar gener. De är oerhört bra på att göra data från helt olika källor begripliga. De kan ge förslag på nya mål inom läkemedelsutveckling, och hjälpa till att skapa små och stora molekyler som kan utvecklas till läkemedel. CZI arbetar nu med att bygga en AI-driven ”virtuell cell” som man hoppas ska revolutionera olika delar av det biomedicinska forskningsfältet.
Och effekterna märks inte bara av på laboratorienivå. Med hjälp av AI kommer man nu att kunna ställa olika typer av diagnoser på ett helt nytt sätt. Allt fler operationer utförs med robotkirurgi. När chattbotar och bärbara tekniska hälsomätare samarbetar får patienterna tillgång till hälsoinformation och blir motiverade att följa sina behandlingsprogram. På det här området finns goda innovationsmöjligheter. Sannolikt blir hälso- och sjukvårdssystemen därmed betydligt effektivare.
![](https://varldenom.com/wp-content/uploads/2024/06/DemisHassabis.jpg)
Foto: Duncan Hall
Fattigare länder kan vara de som gynnas mest. I dessa länder gör en tidigare generation av AI redan skillnad inom hälso- och sjukvården. En fördel är att AI kan förstärka relativt enkel utrustning och göra den mycket mer kraftfull. På så sätt kan den användas i fler sammanhang och utanför den kliniska miljön. Smarta stetoskop kan hjälpa användarna att hitta viktiga detaljer. En mobil kan användas som en ”tricorder”, som mäter hjärtfrekvens, temperatur, andning och syremättnad i blodet – allt på en gång. När man kan tillhandahålla tillförlitlig vägledning för sjukvårdspersonal på olika platser i världen – och på deras modersmål – innebär det ett framsteg som är okomplicerat, men som också helt förändrar spelplanen.
En bred användning av de här verktygen och motsvarande anpassning av hälso- och sjukvårdssystemen så att hjälpmedlen kan utnyttjas maximalt bör skapa förutsättningar för mycket bättre vård. Och det kan i sin tur göra miljontals, kanske flera miljarder, människors liv bättre.
Det anses inte bara vara ett humanitärt genombrott, utan också ett kunskapsteoretiskt sådant: det här är en helt ny typ av kunskap. Artificiell intelligens kan hitta samband och kopplingar i olika typer av datamängder som är för stora och invecklade för att kunna redas ut av människor. Och det utan hjälp av befintliga modeller för vilken typ av orsak som får en viss typ av verkan. Demis Hassabis, en av grundarna av DeepMind, som nu är en del av Google och en nyckelaktör inom AI, menar att den här kapaciteten förändrar hur människor uppfattar tillvaron.
Det saknas dock inte invändningar. Grundmodeller som driver ”generativa” tillämpningar som ChatGPT, har en del stora nackdelar. Tidigare kallade forskarna det för hallucinationer och numera är benämningen mytomani – AI hittar helt enkelt på saker.
De flesta AI-system levererar svaga resultat när man tränar dem på dåliga eller osammanhängande data. Om dessa data innehåller systematiska fel, som ofta är fallet med hälsodata, kan det vara svårare att få tag på bra data om minoriteter, låginkomsttagare och marginaliserade befolkningsgrupper, och då kan resultatet inte i samma utsträckning appliceras på hela populationen. Det kan vara till men för de underrepresenterade grupperna. Modellernas ”indeterministiska” natur, de svarar inte alltid på samma sätt på samma stimuli, medför filosofiska och praktiska problem för tillsynsmyndigheterna på det medicintekniska området. Blodtrycksmätare och termometrar ger en rakare bild av verkligheten.
![Fem läkare promenerar och samtalar i en ljus korridor på ett svenskt sjukhus](https://varldenom.com/wp-content/uploads/2024/06/sjukhus.jpg)
Detta till trots växer marknaden för AI-produkter och AI-tjänster för hälso- och sjukvården snabbt. Stora AI-företag har varit ivriga att köpa upp specialiserade sjukvårdsleverantörer, medan hälso- och sjukvårdsföretag köper AI.
Analysföretaget Research and Markets uppskattar att under 2023 lade hälso- och sjukvårdssektorn cirka 13 miljarder dollar på AI-relaterad maskinvara, som specialiserade chip och de enheter de ingår i, och programvara som tillhandahåller diagnostik, bildanalys, fjärrövervakning av patienter, med mera. Företaget tror att till 2028 kommer den siffran att ha ökat till 47 miljarder dollar. Analytiker hos CB Insights beräknar att investerarna satsade 31,5 miljarder dollar i riskkapital på hälso- och sjukvårdsrelaterad AI mellan 2019 och 2022. Av de 1 500 företag som levererar AI till hälso- och sjukvården har mer än hälften grundats under de senaste sju åren.
![](https://varldenom.com/wp-content/uploads/2024/06/diagram.png)
Det råder ingen brist på felsatsningar inom digitaliseringen av hälso- och sjukvården. Men AI har alla förutsättningar att kunna uppfylla förväntningarna. Enklare och mer användarvänliga gränssnitt bör göra AI-baserade system för hantering av data och hjälp med tidsbokning mer populära bland läkare, patienter och vårdgivare. Hälso- och sjukvårdssystemen behöver definitivt höja produktiviteten när kostnaderna ökar och befolkningen åldras. Det kräver anpassning och utveckling. Sjukvården beräknas behöva nästan ytterligare 10 miljoner anställda till 2030 – motsvarande cirka 15 procent av alla som i dag arbetar inom sjukvården globalt. Artificiell intelligens kommer inte att räcka för att lösa problemet. Men den kan bidra.
AI kan komma att spela roll på fyra sätt. För det första kan AI hjälpa läkare att ställa diagnoser, vilket redan sker. Det här stödet är viktigt, givet att 800 000 amerikaner dör eller drabbas av funktionsnedsättningar varje år på grund av felaktiga medicinska beslut. För det andra kan patienterna ta hjälp av AI för att förstå sina symptom eller som stöd och motivation för att hålla sig friska. För det tredje kan AI-analysverktyg och ”dataknådning” hjälpa företag att utveckla nya behandlingar på ett snabbare och mer tillförlitligt sätt. Och slutligen kan AI bidra till hälso- och sjukvården i stort.
Bristen på personal och kunskap hindrar i dag hälso- och sjukvårdssystemen från att fungera med full kapacitet. Artificiell intelligens kan bidra på båda fronterna. Det stödet kan kanske bli så omfattande att det leder till en genomgripande omställning. Skulle en sådan omställning innebära att år 2100 kan alla sjukdomar förebyggas, botas eller behandlas? Inte i sig. Men den här utvecklingen får alla högtflygande mål att verka lite mer rimliga. Debatten om hur AI kan påverka samhället präglas av rädsla och oro, ibland helt utan grund. AI kan erbjuda den globala hälso- och sjukvården många positiva möjligheter.
![](https://varldenom.com/wp-content/uploads/2024/06/CoverMaj24.jpg)
Denna text publicerades ursprungligen i det tryckta magasinet Världen Om juni 2024. Översättare: Helen Gustafsson
Läs fler artiklar från samma nummer här.
Så här jobbar Världen Om med kvalitetsjournalistik: Vi väljer ut artiklar. analyser, data och intervjuer från The Economist som täcker in geopolitik, vetenskap, livsstil, affärer och kultur. The Economist har funnits sedan 1843 för att "stärka kampen för intelligent upplysning i syfte att motverka okunskap som hindrar framsteg och utveckling."