Bakgrunn:
Universitetssykehuset i Nord-Norge skal gjennomføre et pilotprosjekt for å vurdere bruk av kunstig intelligens (KI) i bildediagnostikk. KI som beslutningsstøtte har i studier vist blant annet forbedring av arbeidsflyt i avdelingen, kortere ventetid for pasienter og redusert dikteringstid for radiologer. Behovene i Helse Nord er redegjort for i radiologirapporten fra november 2022, hvor en tverrfaglig arbeidsgruppe har satt opp prioriteringsliste over hvilke fagområder der KI-verktøy vil kunne være avlastende for radiologer. Hensikten med pilotprosjektet er å få praktiske erfaringer med innføring og bruk av KI-løsninger i klinisk praksis, og å kvalitetssikre at KI-verktøyene fungerer på lokale data. Gjennomføringen estimeres fra mars 2024, med varighet opptil 6 mnd.
Applikasjonene som skal valideres befinner seg på Sectra Amplifier Platform, en skyplattform som er vert og administrator for CE- merkede tredjepartsapplikasjoner. Det planlegges for retrospektiv kvalitetssikring av 3 KI- algoritmer:
- Gleamer Bone View Trauma – Kan påvise brudd på røntgenbilder av skjelettet
- Contextflow ADVANCE Chest CT – Kan påvise 19 sykdomsmønstre på CT av Thorax
- Lunit INSIGHT Chest CT – Kan påvise 10 sykdomsmønstre på røntgen av Thorax
Mål for testperioden er:
- Å få praktiske erfaringer med innføring og bruk av KI- løsninger i klinisk praksis
- Å sikre at programvaren fungerer på lokale data
- Å få erfaringer med brukervennlighet og arbeidsflyt
- Å øke tillit til KI
Prosjektpartnere:
Pilotprosjektet er et samarbeid mellom røntgenavdelingen UNN Tromsø, SPKI, HNIKT og FSR. Validering vil bli gjort av radiologer på UNN Tromsø. Prosjektledere er KI- Radiograf Camilla H. Andersen og Karl Øyvind Mikalsen ved SPKI. Prosjektet er forankret i Helse Nord RHF, Strategi for kunstig intelligens (2022-2025) og i oppfølgingsrapport Kunstig Intelligens innen radiologi (2022).
