Ambulansepersonell må på kort tid avgjøre hvilken behandling pasienten trenger og hvor den skal gis. Noen ganger kan behandling skje på stedet, andre ganger kreves transport til nærmeste akuttmottak, og i enkelte tilfeller til et større sykehus med spesialisert behandling. Forskning viser at AI har potensial til å bidra ved diagnostikk og til å forutsi hvordan en sykdomstilstand kan utvikle seg. For at teknologien skal tas i bruk i praksis, kreves det at personellet har tillit til den og opplever at den faktisk er til hjelp.
Studiene viser at ambulansepersonell ser på AI som en mulig støtte – men ikke som en erstatning for deres egen kliniske vurdering. Det finnes en tydelig skepsis til å fullt ut stole på AIs anbefalinger, både innen ambulansetjenesten og blant personell på sykehus. Derfor understreker ambulansepersonellet viktigheten av selv å være involvert i utviklingen av nye teknologiske løsninger, slik at de blir nyttige i reelle arbeidssituasjoner.
En annen utfordring er tilgangen til data. Dokumentasjonen av skader som ambulansen rykker ut til, er ofte vanskelig å samle inn, tidkrevende og mangler felles standarder. For å trene pålitelige AI-modeller kreves store mengder godt strukturerte data, noe som gjør at AI-basert beslutningsstøtte i ambulansetjenesten fortsatt ligger et stykke fram i tid.
Samarbeid mellom norsk og svensk ambulansetjeneste har vist seg å være særlig verdifullt. Selv om landene ligner hverandre, er helsesystemene organisert på ulike måter – noe som gir nye perspektiver og lærdommer.
Til tross for disse forskjellene peker resultatene i samme retning: AI kan bli en viktig støtte i fremtidens ambulansetjeneste, men menneskelig kompetanse og skjønn vil fortsatt være avgjørende.
Kontaktperson:
Ann-Chatrin Linqvist Leonardsen
Prodekan forskning og utdanning og Professor i digital helse og sykepleie. Hun er også professor i anestesisykepleie ved Universitetet i Sørøst-Norge, samt forsker ved Sykehuset Østfold.
Leonradsen er prosjektleder for delprosjektene for akutt sykdom, traume og hjerneslag i KONTIKI-prosjektet sammen med Camilla Hardeland ved HiØ og Glenn Larsson fra Sverige.
Prosjektet omtalt over inngår i Interreg prosjektet : Kontiki – Kunstig intelligens (AI) som beslutningsstøtte for pasienter og helsetjeneste.
Prosjektet Kontiki er et Interreg-prosjekt med fokus på bruk av kunstig intelligens for utvikling av beslutningsstøtteverktøy innen helsetjenesten
Kontiki – Kunstig intelligens (AI) som beslutningsstøtte for pasienter og helsetjenester
Annen aktuell lenke:
Kunstig intelligens og beslutningsstøtte i helsetjenesten (Dagens Medisin)