Inom en inte alltför avlägsen framtid kommer det sannolikt att behövas allt färre läkare. AI kommer att vara överlägset bättre på att ställa diagnoser som dessutom kommer att vara betydligt säkrare. Argumentet att en läkares tränade öga inte går att ersätta kommer inte att hålla längre.
Dermatologer som tar en bild av en hudförändring kan låta AI jämföra miljoner bilder med tillhörande diagnoser. Vid genomförda tester på hudcancer har AI-baserade diagnoser har visat sig ge bättre resultat än hudläkare vid bedömning av maligna hudförändringar.
AI:s förmåga att ställa diagnoser kan snart omfatta allt fler sjukdomar. En sjuksköterska kan ta anamnes och mata in symtom och medicinlista i systemet. AI analyserar informationen, ställer uppföljande frågor och jämför med miljontals diagnoser – på bara några sekunder.
När det handlar om autoimmuna sjukdomar som är bland de mest feldiagnostiserade, kan AI även identifiera sällsynta indikatorer som kan vara relevanta i dessa fall.
Tyska Norddeutsche Rundfunk, NDR, sänder en programserie: Abenteuer Diagnose som i 15 minuters avsnitt skildrar olika fall med patienter som går från läkare till läkare, lämnar blodprov, genomgår MRT-röntgen, lämnar nya blodprov, men ingen lyckas ställa en säker diagnos. Tills någon läkare plötsligt minns att han eller hon har läst om ett mycket sällsynt fall med exakt samma symtom. Och då visar det sig ofta att det är en autoimmun reaktion som är enkelt att behandla. Hade man använt sig av AI hade diagnoser sannolikt kunnat ställas betydligt snabbare och korrektare. Eller åtminstone ge läkaren mer information för att själv kunna ställa diagnos.
Tidskriften Forskning & Framsteg har en liknande artikelserie, där läkare bland annat skildrar hittills okända diagnoser. I nummer 2/2025 berättas om en nytränad AI-modell som är bättre än mänskliga experter på att upptäcka äggstockscancer.
– Det råder brist på erfarna läkare som kan bedöma misstänkta fall av äggstockscancer, särskilt på mindre orter. Vi ville undersöka om en AI-modell kunde bidra till en mer effektiv och träffsäker bedömning, säger Elisabeth Epstein, professor vid institutionen för klinisk forskning och utbildning, Södersjukhuset vid Karolinska institutet till Forskning & Framsteg.
Samma tidskrift rapporterar också i februari 2025 om att AI kan sålla fram allvarliga fel ur EKG-kurvor mer korrekt än människor när det normalt krävs flera dygn för att hitta rytmrubbningar på hjärtat. I framtiden kommer patienterna att slippa vänta på svar eftersom det tack vare AI kommer att kunna ges samma dag.
Bland de potentiellt negativa följderna av ökad AI-användning är att den kräver stora mängder patientdata, vilket väcker frågor om dataskydd och patientintegritet. Det finns risk för dataläckage och missbruk av känslig information. Dessutom kan ett överdrivet beroende av AI leda till att läkare tappar förmågan att ställa diagnoser självständigt, vilket kan bli kritiskt vid tekniska fel eller i områden med begränsad teknologisk infrastruktur. Och när AI-system ställer felaktiga diagnoser uppstår komplexa juridiska frågor om vem som bär ansvaret – läkaren, sjukhuset, eller utvecklaren av AI-systemet?
Det finns således mängder av positiva, men också negativa följder av den AI-revolution som nu äger rum. Hursomhelst så går utvecklingen inte att stoppa och AI används redan nu överallt i samhället i större och mindre utsträckning. Inom en överskådlig framtid kommer läkaryrket högst sannolikt att genomgå en verkligt omvälvande förändring där inte enbart medicinsk utbildning räcker utan även gedigen AI-kompetens måste ingå i läkarens utbildning. Utvecklingen kan också komma att medföra att betydligt färre läkare behövs. Eller – vilket vore mycket välkommet – att läkarna får mer tid med sina patienter.
Merit Wager
