Velkommen til Lørn.tech en lærings dugnad om teknologi og Samfunn med Silvija Seres og venner.

Silvija Seres: Hei og velkommen til Lørn. Mitt navn er Silvija Seres, tema i dag er helseteknologi. Og min gjest er Erik Fosse. Som er professor ved Universitetet i Oslo, og avdelingsleder ved Oslo universitetssykehus, velkommen. Det var forferdelig mange lange titler her. Men du er altså en lege som jobber mye med helsedata og helseteknologi?

Erik Fosse: Ja. jeg leder intervensjonssenteret på oslouniversitets sykehus. Som er en avdeling for å utvikle nye behandlingsmetoder, medisin. Vi holdt på med dette i 20 år.

Silvija: Nye behandlingsmetoder. Robotkirurger, eller hva betyr det?

Erik: Vi driver fremtidens operasjonsstuer, som ser veldig spesiell ut. Med masse teknologi, en blanding av røntgenlaboratorier og operasjonsstuer. Hvor vi i sammen med alle ulike spesialister i helsevesenet hjelper vi til å lage nye metoder. 

Silvija: Det er så mange spesialister i helsevesenet også trenger vi dem enda mer enn før. Men samtidig så snakker vi om tverrfaglighet. Hvordan henger dette sammen? 

Erik: Det er litt av poenget. Fremtidens måte å arbeide på er jo at mange spesialister jobber sammen. I forskjell til at du før hadde generalister som kunne alt. Det blir veldig håpløst når ting blir veldig komplisert. Da må du sette sammen Team. 

Silvija: Og tverrfaglighet mellom medisin og data. Hvordan får man det til? 

Medisinere pleier å si at de ikke kan It. Og It-folka kan i hvert fall ikke medisin. Hvordan klarer du å lage de hybriddyrene som du trenger for å utvikle behandlingen?

Erik: Det er ikke bare samarbeid mellom it-folk og helsepersonell. Det også mellom ulike spesialister i helsevesenet. Det er vel så vanskelig for oss. Hvis du ser på et sykehus er vanntette skott mellom de ulike spesialiteten. 

Silvija: Anestesiologer som jobber med noe, og ørefolka jobber med noe annet? 

Erik: Ikke bare sånn, men du har også flere spesialister som jobber med samme organ. Kardiologer og hjertekirurger, som jobber med hjerte begge deler, men på forskjellig måte. Så alt dette må jo jobbe sammen. I tillegg da jo mer og mer i teknologi vi blir avhengig av. Så jo mer blir vi også avhengig av folk som kan teknologien. Og da må ingeniører og datafolk inn i bildet. 

Silvija: Så teknologiens hovedrolle her er på en måte og lage plattform for bedre samarbeid og samhandling. Eller er det å erstatte rutineoppgaver, eller er det og se data i dimensjoner vi ikke kan se selv. Hva skal man med teknologi? 

Erik: Dette kan du sammenligne med den industrielle revolusjonen. Når du går fra en håndverker som gjorde alt selv, manuelt. Og til en industribedrift hvor man har ulike stoppesteder og spesialister på hver ting. Hvis du ser en moderne fabrikk, så er det mange spesialister som jobbe med hver sin ting når de setter sammen en bil for eksempel. Og litt på samme måten må du se på hvordan helsevesenet jobber. Selv om det føles langt fra samlebånd, så er det litt av det samme. At når du innfører teknologiske metoder i en produksjon eller en drift. Så må du begynne å tenke industrielt. Det vil si at det er spesialister på ulike ting som jobber sammen.

Silvija: Jeg tror at folk tenker at medisin er vanskelig i seg selv, og It er vanskelig i seg selv. Og kombinasjon blir helt uoverkommelig for hvermansen. Samtidig så kjøper vi Apple Watch og Fitbit og putter inn chipper under huden hvis vi har diabetes. Og så leser vi de data. Og vi leser ting på Internett. Som vi i utgangspunktet ikke har mulighet til å forstå. Sånn som skriverier om vaksiner. Og så begynner vi å selv diagnostisere. Så begynner vi å lage våre egne forebyggingsplaner. Og vi begynner til og med å behandle oss selv. Rollen av lege og sykepleiere, ikke minst i denne fremtiden vår. Hva skal vi gjøre selv. Hva skal de gjøre for oss? 

Erik: Dette er en veldig interessant utvikling. Fordi du har legekunsten som er en eldgammel tradisjon. Alle samfunnet har hatt medisinmenn og noen som jobber med helse. Dg det er som en integrert del av samfunnet. Så dette har en lang historie. Og selv det vi dag kaller skolemedisin er jo preget av mye overtro. Det er mange sider ved den profesjonen, og forsåvidt sykepleierene og alle de andre som er tilknyttet helsetjenesten. Også har du denne relativt nye verden vi har kommet inn. Hvor alt er digitalt. Og vi har jo bare så vidt sett starten på dette. Og det gir enorme muligheter, både til å endre måten vi ser på helse. Og som du sier hvordan pasienter selv kan ta ansvar for helse. Og kan gjøre det med ganske stor presisjon. Fordi at jeg kan få tak i kunstig intelligens og råd som er ganske gode og basert på vitenskap. Jeg vil si at vi er midt inne i en situasjon hvor er veldig gammel tradisjon i menneskenes historie. Dette med medisinmannen, helsevesenet møter en helt ny teknologi, som er som et paradigmeskifte. Jeg pleier å sammenligne innføringen av digitale teknologier med innføring av da bilen kom og erstattet hesten for hundre år siden. Og det er kanskje enda mer gjennomgripende. Hvis vi tenker etter, så var det også ganske gjennomgripende for samfunnet. Når vi bygde veier på kryss og tvers. Og jo bredere og finere veier vi bygger, jo tryggere er det. Akkurat det samme som å bygge brannmurer i It-verden. Så det er både en teknologi som krever helt spesielle infrastruktur, som har forandret vårt land. Men også forandret vår økonomi. Og som samtidig krever kanskje ny lovregulering, for det er ganske mange muligheter å misbruke dette på. Det er tankekors. Hvis jeg skal sammenligne med bilen og dataverdenen. Så er det jo tankekors at nå er det over hundre år siden hesten ble erstattet med bil. Men fortsatt lever vårt samfunn med at den teknologi dreper ca 100 mennesker i året i Norge. Vi betaler en ganske høy pris. Og den drepte mange fler, hvis du går noen tiår tilbake. Det er litt av det samme problemstillingene. Her har vi en veldig potent teknologi, som vi bare aner konturene av. Vi begynner også å ane konturene av hva den kan misbrukes til. Og potensen på negativ side. Hvordan man kan manipulere presidentvalg for eksempel. Så dette er du en uhyre spennende tid. Og oppi dette kommer helsevesenet som jeg sier er en sånn gammel tradisjon. En slags piller i den menneskelige sivilisasjon. Dette med helse har jo alltid vært det. Og forbundet med veldig mye, både religiøsitet og overtro. Og etterhvert naturvitenskap. 

Silvija: Jeg har lyst å bare spille inn to ting veldig kort. Det ene er dette med legens rolle og egentlig prioriteringer i helsevesenet. Det blir et større dilemma og diskusjon med en gang når veldig mye mer kan fikses. Og det kommer behandlinger, men det blir veldig dyre behandlinger. Og hvordan skal vi klare den diskusjonen med gode år av livet. Og da kommer det til at jeg tror at dere leger trenger å hjelpe oss og politikere med å sette de riktige premissene i dette supereffektive dyret som medisin vår blir i fremtiden. 

Jeg er matematikknerd, og en av de tingene som fikk meg forelska i informatik er fullstendighetsteorien. Som sier veldig grovt at «hvert analytisk system som er komplett nok til å analysere verden må ha en Orakel». Vi må definere premissene, og det er visse inkonsistenser som kommer til å være der. Jeg tenker dere må være og Orakler for oss, som hjelper oss å tolke all den helsedataen. Alle de mulighetene en grunnleggende, menneskelige og Norsk måte. Og hvordan rigger dere til at alle leger klarer å bruke disse verktøyene. Og får de til å forstå hva AI kan gjøre for dem og ikke?

Erik: Jeg tror helsearbeiderne er vell så uforberedt på dette som resten av samfunnet. For dette er jo en teknologi som er veldig ny. Og vi lever også i våre tradisjoner. Så det du peker på der er en av de store utfordringene som kommer til å skje. Men det er klart at Ja, menneske kan kjøpe apper, du kan kjøpe alt mulig rart etter hvert. Og diagnostisere hudforandringer, måle ditt eget blodtrykk. Undersøke deg selv. Det kan du helt sikkert gjøre. Men det er klart at vårt ansvar er jo å få denne teknologien som en del av det etablerte helsevesenet. Og for oss kommer dette til å forandre veldig mange arbeidsprosesser. Det som det kommer til å starte med bildeanalyse. Alt som har med bilder og gjør i helsevesenet. Og det er jo veldig mye. Det er patologsnittene, når patologene sitter og kikker i mikroskopet når du ser i snitt for snitt. Det sitter da patologer, de tar en vevsbit ut også skjærer de den opp i skiver, også sitter patologen og ser på skive etter skive og analyserer de. Og det er klart at det er en diagnostikk som kommer til å bli automatisert. Det foregår mange prosjekter på dette. Også her i Norge. Et prosjekt på Radiumhospitalet som heter «Do more». De forsker og på dette, hvordan du kan ta ett høyoppløselig kamera, ta bilde av hvert snitt. Sette det sammen i et digitalt format også kan maskinen analysere dette i alle dimensjoner også. Ikke bare i snitt for snitt. 

Silvija: I hvertfall vise frem de mistenkelige mønstrene som mennesket kan se på? 

Erik: Ja. Men de kan også gjenkjenne det. Derfor bli og menneskenes rolle i neste fase å kontrollere det maskinen foreslår. Et annet område som er kommet veldig lang, kanskje det som er kommet lengst. Er jo røntgendiagnostikk. For det er jo igjen en masse bilder. Og hvis du i dag for eksempel har en mistenkelig diagnose, så vil du blir sendt til en CT eller MR undersøkelse å CT betyr «computer tomografi» og det er egentlig at du er inne i ett veldig avansert digitalt røntgenapparat. En MR er da magnetfelt som lager bilder. Felles for de er at det er jo bare digre datamaskiner. Så du putte da inn i en datamaskin som da sender ut noen signaler inni kroppen din, og får tilbake noen signaler. Og de datasignalene de får tilbake er jo digital alle sammen. Også gjør den maskinen disse signalene om til et analogt bilde, som en radiologg skal sitte og se på. Ikke bare et bilde. En sånn maskin snitter jo igjennom deg. Så det er kanskje 50 bilder som han skal sitte og se på. Også vet vi i helsevesenet at leger bare mennesker, så de utøve skjønn. Så før vi sender ut et svar fra vårt sykehus så må to radiologer se på bildene. En sånn granskning kan ta mange timer. Det kan ta 3-4 timer. For de kan jo ikke overse noen ting. Og det er klart at hvis du da bare beholder det digitale formater og heller analyserer signalene, så vil du antagelig få en mye mer nøyaktig diagnose. Men det er også veldig komplisert. Det er enorme datamengder og fare for å gjøre ting feil.

Men jeg er ganske sikker på at det også er et av de tidlige områdene, hvor handlinger som i dag utføres av leger, vil gradvis bli overtatt av datamaskinene. Det er jo nettopp en sånn analyse av disse bildene. Det tredje bildeområde som er stort i medisinen. Det er jo videobilder. All endoskopi, altså når vi kikker ned i spiserøret, eller opp i endetarmen. Og ser etter polypper eller forandringer. Så skal jo legen prøv å finne alle små endringer i tarmveggen. Alle undersøkelser viser at leger oppdager omtrent 75% av forandringer når de gjør en sånn undersøkelse. Men de overser 25%. På min avdeling har våre ingeniører utviklet en algoritme basert på «Deep Learning». For å analysere disse bildene i tarmen når du endoskoperer, og de dettekterer eller oppdager enda flere polypper en leger allerede nå. 

Silvija: Men det du snakker om er at denne hybridløsningen, menneskemaskin er ett veldig effektiviserende verktøy. Vi må vite hvordan vi bruker det. Også må vi vite hvordan vi bruker det? 

Erik: Ja. Vertfall nå. Hvordan det blir om 50 år er vanskelig å vite. Hvis du går 50 år tilbake, så var ikke no digitalisert engang. Tenk deg det perspektivet. Vi aner jo ikke hva som skjer om 50 år. Men det jeg uttale meg om er at i de neste 5-10 årene så vil de tingene jeg snakket om bli gradvis automatisert. Også vil vi hele tiden ha en sånn menneske-maskin. Hva skal menneske gjøre, hva skal vaskemaskin gjøre. Vi vet jo egentlig ikke hvor pålitelig sånne algoritmer vil være på sikt. For de vil jo stadig forandrer seg, ut fra hva de lærer og ser. Dette er både fryktelig spennende og litt skremmende, at jeg tror egentlig ikke vi vet hva som kan skje både av positive og negative ting i denne digitale kunstigintelligens verden. For du aner ikke helt hvordan og algoritmer vil utvikles over tid. Hvor stor kontroll vi egentlig har over det. Det er en debatt i avisene nå om personvern, og bruk av data i helsevesenet. Og det er jo bare for en bruk som er fryktelig enkel. Men det vi trenger er jo at man begynner å tenke litt på framtidsperspektivet, og hvordan egentlig skal håndtere data for å lære opp kunstig intelligens og kontrollere det. Å standardisere bruken av det. 

Silvija: Og rettferdiggjøre det for alle på en måte. Jeg tror det kan bli veldig forskjellsbehandling mellom de som vet og har full mulighet og de som ikke gjør det. 

Erik: Sånn vil det alltid være i overgangsfasen. De som tar det i bruk får ett fortrinn, og de andre gjør det ikke. Men på sikt så vil jo dette endre hele samfunnet. Og hele måten vi arbeider på. Jeg tror ikke vi aner egentlig hva dette kan bety for eksakt diagnostikk, skreddersydd behandling av pasient. Hvor vi kan ta i bruk enorme datamengder for hver enkelt pasient. Og ta veldig gode beslutninger. Men samtidig er det et enormt potensialt for at dette kan gå helt galt av sted. Data kan komme på avveie, det kan skje feilbehandlinger osv. Og vi aner egentlig ikke hvordan disse maskinene har kommet fram til det de skulle. Denne fremtiden som vi er nødt til å ta taki nå. Den må vi begynne å tenke på. Både lovgivere. De som tolker lovene. Datasikkerhet, hva slags metoder skal vi ha for å sikre at vi får ut det det gode potensiale, og redusere skadevirkningene. Akkurat på samme måte som da bilen kom: Hvor høy promille skal vi kjøre med? Det er lurt at alle kjører på samme side av veien. Hvor bred vei skal det være? Skal du ha midtrabatt? 

Silvija: Det må lages etikk rundt etterhvert. Som norsk kjøreetikk VS Saudi Arabisk kjøreetikk.

Men jeg tenker at det dere sier om at vi må lære fort, og så må vi ta noen posisjoner som er både retningsgivende, men også det ganske raske. Også må vi justere. Men det kommer ikke til å være noen opplagte svær. Verken nå eller om 5 år. 

Erik: Nei. Og derfor kan man ikke lage rigide regler for noe som helst. Men det som er viktig er å være oppmerksom på dette. Og de som er ansvarlig, Storting, regjering. De som driver helsevesenet og forsåvidt alle andre etater i samfunnet. De må være oppmerksom på dette, og både pushe teknologien å legge forholdene til rette, så vi får ut gevinstene. Og samtidig være både skeptisk og optimistisk på samme tid. Det tror jeg er helt avgjørende. 

Silvija: Helt enig. Kan ikke du si veldig kort om et par av disse prosjektene som du nevnte for meg. Det ene er bio-sensorer, og de minimalt invasive behandlingsmetoder. Bare gi oss noen setninger som gjør at vi forstår hva det er. 

Erik: Minimalt invasive behandlingsmetode vil jo si at du erstatter kirurgi med svære snitt, med at du nå bruker røntgenveiledet teknikk. Altså at du bare putter et lite kateter inn i blodåren, også kan du reparere både hjerte ventiler og tette blodårer osv, bare gjennom et bittelite snitt i lysken på pasienten. 

Silvija: Og dette er nå mulig fordi robotene som styrer kan være mere presise eller fordi verktøy er annereleds eller?

Erik: Roboter betyr veldig lite medisinen foreløpig. Det som har vært revolusjonerende er bruk av bilder. At du trenger ikke å åpne opp pasienten for å se, for du kan se enten med hjelp røntgengjennomlysning. Sånn som du gjør når du ser sånn kateter teknik som jeg nettopp nevnte. Som har overtatt store deler av hjertekirurgien i Norge. Det gjøres nå med Kateter teknik. Før så måtte vi sage opp brystbeinet og operere pasientene i noen timer, og de hadde en 3-4 måneder ekavalisens. Nå kan du åpne ett tett kransarterie med et lite hull i lysken. Stikke inn et tynt kateter, Åpne opp hele greia. Og pasienten reise hjem dagen etter å fortsette livet. Det er jo forskjellen. Da bruker vi røntgenbilder og se på. Også har du jo all kikkhullskirurgien hvor vi video. Du putter inn et kamera, og så er det kamera som veileder også har du instrumenter å operere med. Igjen, akkurat det samme. Store operasjoner som før nesten ikke var mulig, gjøres nå på denne måten. Og pasientene er på sykehuset en dag eller to. For eksempel å fjerne store deler av leveren, for pasienter som har kreft. Det gjøres rutinemessig som dagkirurgi med eller mindre. Da jeg begynte min karriere i kirurgien så var det å få spredning av kreft i leveren dødsdom. Vi hadde ingen behandling på 70-tallet. I dag har vi behandling som er noen små snitt i magen. Og de reiser hjem igjen etter to dager,

Silvija: Men bare hjelpe oss med bilde i hodet. Jeg tenker fortsatt skalpeller, men det kan du ikke gjøre. Hva verktøy må man bruke for å få disse micro operasjonen? 

Erik: Akkurat nå vi gjør kikkhullskirurgi, så må du skjære litt et lite hull i huden. 

Silvija: Så stikker du inn rør? 

Erik: Ja. Også arbeider du igjennom det. Så pasienten får bare noen bittesmå hull rundt omkring i magen eller brystkasse eller i kneet. 

Silvija: Vi er tomme for tid. Men jeg må høre om bio-sensorer. 

EF :Bio sensorer vil si at vi etterhvert kan bruke ulike måleinstrumenter som enten sitter inni Pasienten, eller som du går med på utsiden. Og det er det en liten overgang fra den teknologien som du kjøper i sportsbutikken. Som måler blodtrykk, eller puls, Skritteller osv. Men det som skjer dag er at du for eksempel kan ha sensor på huden som måler blodsukkeret. Det er jo veldig viktig for folk med sukkersyke. Jeg jobber jo veldig mye med å plassere sensor på hjertet på hjerteoperasjoner. Så når vi er ferdig med operasjonen så kan vi overvåke hvordan hjertet trekker seg sammen og hvordan hjertet arbeider helt direkte. 

Silvija: Alle disse hormonene vi har susene rundt, om det er serotonin, dopamin eller hva det nå måtte være. Har de også kjemiske markører som man kan lese etter hvert? Jeg tenker dette er også ganske nyttig for folk med psykiske type utfordringer.

Erik: Utfordringen med å måle kjemiske substanser hvis du har en sensor inni kroppen. Det er jo igjen fordeler og ulemper. Fordelen er selvfølgelig at du kan sikkert måle da, å vite hvordan hormoner eller forskjellige stoffer i kroppen endrer seg. Ulempen er jo at du må sikre at den sensoren måler det samme hele tiden. For det klart hvis du putter noe inni kroppen, så vil kroppen begynner å reagere på det som et fremmedlegeme. Da er faren at når den dekker for eksempel en sensor som skal måle nå kjemisk med fibrin betennelsesceller som kroppen vil gjøre. Vil den da måle det samme? Det er utfordringen for de som utvikler den typen sensor. Med det er mange som gjør det. Det finnes mange av den type sensorer. Det som vi har sett er at de ofte er ting vi bruker i en kort periode for å overvåke pasientene. Du ser for eksempel hvordan ett transplanterte organ har god nok blodforsyning eller noe sånn. Men på sikt er det nok mange utfordringer med det. Dette med blodsukkersensor er akkurat det samme, men det som er genialt der er at man har klart å måle det på utsiden av kroppen. For da får du ikke den reaksjonen. 

Silvija: Finnes det noen sånne «litt inne, litt ute» for eksempel linser i øynene, under tanna. Går det an å bygge inn sensorer der?

Erik: Det er flere som jobber med å utvikle blodsukkersensor i linser for eksempel. Jeg kjenner jo folk som kan telle pulsen din ved å bare vise et videokamera av ditt ansikt. Hvis jeg hadde koblet på den algoritmen kunne jeg fortelle deg hva pulsen din var. For det er en bitte liten endring for vært pulsslag. I din hudfarge, men den er så liten at den kan ikke vi se. Men et høyoppløslig kamera kan se den. 

Silvija: Du kan lukte frykten min rett og slett. 

Erik: Ja. På mange måter kan du det. Og det er det som er litt morsomt. Du har sensorer som er mer sensitive og oppdager ting vi ikke oppdager med våre sanser.

Silvija: Sannhet detektorer rett og slett? 

Erik: For eksempel. 

Silvija: Dette er så gøy at jeg har ikke lyst å la deg gå. Men jeg må. Jeg har spurt deg hva du synes vi skal lese for å lære mer. Du nevner Erik Tabell i «nature medicine» Hva skriver han om?

Erik: Han har skrevet flere bøker om hvordan denne teknologien vil påvirke medisinen i nature medicine. Så er det annen oversiktsartikkel og hvor langt kunstig intelligens har kommet i medisinske applikasjoner. Og da snakker han om det vi forsåvidt akkurat har snakket om. Dette med bilder. Et område som jeg ikke har sagt, som også er det jeg jobber mest med. Er jo beslutningsstøtte. Å bruke kunstig intelligens til å lese journalen. Lese all teksten journalen. Hvis vi gjør en gen test av deg, henter inn all bildeinformasjon og faktisk gjøre da beslutningsstøtte sånn så vi legger gjør. Vi leser jo alt sammen prøver å finne ut av mest mulig av de blodprøvene vi tar av deg. Og ut fra det så skal vi da bestemmer hvordan vi skal behandle deg. Og dette er også noe en datamaskinen kan gjøre. Så det er også en ting som Erik Tobbel og beskriver. Ellers har jeg stort sett nevnt de områdene han nevner. Og alt det jobber jo vi med også. Jeg ser du har rapporten vår fra teknologirådet. Så den må dere også lese.

Silvija: Utrolig spennende område dere jobber i. Teknologirådets forskjellig rapporter om medisiner. Utrolig viktig. Du har også snakket om dette med behov for ny type organisering. Jeg tror vi må ta en ny podcast på det, for det tror jeg er kjempeviktig for å få dette til. 

Erik: Det tror jeg absolutt vi skal diskutere mer. 

Silvija: Men for nå Erik Fosse Professor ved Universitetet i Oslo, og en av de forbildene jeg har når det gjelder overlapp mellom helse og teknologi. Tusen takk for at du kom og lærte oss om fremtiden i helsevesenet.

Erik: Takk skal du ha. 

Silvija: Takk til dere som lyttet.