LØRN Case #C0684
Nødvendig IT infrastruktur for presisjonsmedisin i Norge
Hvorfor er det så stor forskjell mellom klinikk og forskning når det kommer til tilgang på våre helse data, for burde ikke de legene som møter oss i hverdagen ha tilgang på like mye data som de som forsker? Og når vi har et offentlig helsesystem i Norge hvor alle har tilgang til likt helsevesen, burde ikke Norge bruke sin mulighet til å lage verdens beste stordata av vår helsedata? I denne episoden av #LØRN snakker Silvija med underavdelingsdirektør hos Universitetets Senter for Informasjonsteknologi (USIT) på Universitetet i Oslo, Gard Thomassen, om at man må ha et målbilde, og så må man ta seg dit med prøv og feil metoden, raskt.

Gard O Sundby Thomassen

Under Avdelingsdirektør

USIT

"Vi som skal hjelpe til med dette for forskere må forsøke å være oppdatert om mulighetsrommet, se muligheter på tvers, samt forsøke å utnytte løsninger bredt."

Dette er LØRN Cases

En LØRN CASE er en kort og praktisk, lett og morsom, innovasjonshistorie. Den er fortalt på 30 minutter, er samtalebasert, og virker like bra som podkast, video eller tekst. Lytt og lær der det passer deg best! Vi dekker 15 tematiske områder om teknologi, innovasjon og ledelse, og 10 perspektiver som gründer, forsker etc. På denne siden kan du lytte, se eller lese gratis, men vi anbefaler deg å registrere deg, slik at vi kan lage personaliserte læringsstier for nettopp deg. 

Vi vil gjerne hjelpe deg komme i gang og fortsette å drive med livslang læring.

En LØRN CASE er en kort og praktisk, lett og morsom, innovasjonshistorie. Den er fortalt på 30 minutter, er samtalebasert, og virker like bra som podkast, video eller tekst. Lytt og lær der det passer deg best! Vi dekker 15 tematiske områder om teknologi, innovasjon og ledelse, og 10 perspektiver som gründer, forsker etc. På denne siden kan du lytte, se eller lese gratis, men vi anbefaler deg å registrere deg, slik at vi kan lage personaliserte læringsstier for nettopp deg. Vi vil gjerne hjelpe deg komme i gang og fortsette å drive med livslang læring.

Vis

Velg ditt format

Varighet: 53 min

Ta quiz og få læringsbevis

Du må være medlem for å ta quiz

Ferdig med quiz?

Besvar refleksjonsoppgave

Du må være medlem for å gjøre refleksjonsoppgave.

Hvem er du, og hvordan ble du interessert i innovasjon/forskning?

Ansvarlig for å levere avansert IT-støtte til forskning på UiO. Da jeg startet i denne jobben var det som prosjektleder med ansvar for å bygge opp et IT-system, nå TSD-tjenester for sensitive data, som skulle kunne håndtere sensitive data for forskere på UiO.

Hva er det viktigste dere gjør på jobben?

Sørger for at UiOs forskere og mange flere får gjort de forskningsprosjektene de planlegger, og kanskje litt mer. Akkurat nå blir dette manifestert gjennom det at vi kunne lage Koronastudien.no på under 24 timer fra vi fikk klarsignal fra forskere.

Hva fokuserer du på innen teknologi/innovasjon?

Mulighetsrommet det gir. Vi som hjelper til med dette må forsøke å være oppdatert på mulighetsrommet, se muligheter på tvers, samt forsøke å utnytte løsninger bredt. Teknologisk må vi også være kompetente.

Hvorfor er det spennende?

Nettopp fordi at man kan realisere ting som kanskje tidligere ikke var mulig å gjøre enten på grunn av penger, sikkerhet, personvern eller volum.

Hva synes du er de mest interessante kontroverser?

– Distansen mellom det å utrede et problem og å løse problemet

– Mangelen på vilje og evne til å gjennomføre satsninger

– Evnen til å få prosjekter til å koste ekstreme mengder penger uten at man klarer å forklare hvorfor det er så dyrt

Dine egne relevante prosjekter siste året?

– Digitalt dynamisk samtykke

– Ny lagring i TSD

– Ny regneklynge i TSD

– Bruken av REST API og løse koplinger for å nærme seg det å være en IT-platform, og for å gi brukere mer selvbetjening

Dine andre favoritteksempler på lignende prosjekter, internasjonalt og nasjonalt?

Computerome i Danmark.

Hva tror du er relevant kunnskap for fremtiden?

IT og personvern. Men det viktigste er kunnskapen om at man skal og bør jobbe, og jeg tror det blir et klasseskille mellom de som evner å jobbe (dvs. legge bort sosiale medier) og de som ikke evner det.

Hva gjør vi unikt godt i Norge av dette?

På forskningssiden er det mye – der er vi en av de aktørene som har kommet lengst i verden. På klinikken, derimot, er vi ikke kommet så langt.

Et favoritt sitat?

«Everybody’s got a plan, until they get punched in the mouth» – Mike Tyson.

Viktigste poeng fra vår samtale?

Man må ha et målbilde og ta seg dit ved å prøve og feile.

Hvem er du, og hvordan ble du interessert i innovasjon/forskning?

Ansvarlig for å levere avansert IT-støtte til forskning på UiO. Da jeg startet i denne jobben var det som prosjektleder med ansvar for å bygge opp et IT-system, nå TSD-tjenester for sensitive data, som skulle kunne håndtere sensitive data for forskere på UiO.

Hva er det viktigste dere gjør på jobben?

Sørger for at UiOs forskere og mange flere får gjort de forskningsprosjektene de planlegger, og kanskje litt mer. Akkurat nå blir dette manifestert gjennom det at vi kunne lage Koronastudien.no på under 24 timer fra vi fikk klarsignal fra forskere.

Hva fokuserer du på innen teknologi/innovasjon?

Mulighetsrommet det gir. Vi som hjelper til med dette må forsøke å være oppdatert på mulighetsrommet, se muligheter på tvers, samt forsøke å utnytte løsninger bredt. Teknologisk må vi også være kompetente.

Hvorfor er det spennende?

Nettopp fordi at man kan realisere ting som kanskje tidligere ikke var mulig å gjøre enten på grunn av penger, sikkerhet, personvern eller volum.

Hva synes du er de mest interessante kontroverser?

– Distansen mellom det å utrede et problem og å løse problemet

– Mangelen på vilje og evne til å gjennomføre satsninger

– Evnen til å få prosjekter til å koste ekstreme mengder penger uten at man klarer å forklare hvorfor det er så dyrt

Dine egne relevante prosjekter siste året?

– Digitalt dynamisk samtykke

– Ny lagring i TSD

– Ny regneklynge i TSD

– Bruken av REST API og løse koplinger for å nærme seg det å være en IT-platform, og for å gi brukere mer selvbetjening

Dine andre favoritteksempler på lignende prosjekter, internasjonalt og nasjonalt?

Computerome i Danmark.

Hva tror du er relevant kunnskap for fremtiden?

IT og personvern. Men det viktigste er kunnskapen om at man skal og bør jobbe, og jeg tror det blir et klasseskille mellom de som evner å jobbe (dvs. legge bort sosiale medier) og de som ikke evner det.

Hva gjør vi unikt godt i Norge av dette?

På forskningssiden er det mye – der er vi en av de aktørene som har kommet lengst i verden. På klinikken, derimot, er vi ikke kommet så langt.

Et favoritt sitat?

«Everybody’s got a plan, until they get punched in the mouth» – Mike Tyson.

Viktigste poeng fra vår samtale?

Man må ha et målbilde og ta seg dit ved å prøve og feile.

Vis mer
Tema: Helse- og velferdsteknologi
Organisasjon: USIT
Perspektiv: Forskning
Dato: 200502
Sted: OSLO
Vert: Silvija Seres

Dette er hva du vil lære:


Infrastruktur Smitte appen til FHI Pasientdata Personvern Covid-19 Digitale tvillinger

Mer læring:

iGen Homo Sapiens og Homo Deus Fooled by Randomness

Del denne Casen

Din neste LØRNing

Din neste LØRNing

Din neste LØRNing

Flere caser i samme tema

#C0160
Helse- og velferdsteknologi

Jan Biti

CEO

Cofounder

#C0152
Helse- og velferdsteknologi

Berit Løkensgard Strand

Professor

NTNU

#C0221
Helse- og velferdsteknologi

Jonathan Romm

Prof

Arkitekthøyskolen Oslo

Lytt #C0684

Video for Case #C0684

Tekst for Case #C0684

Velkommen til LØRN.Tech - en læringsdugnad om teknologi og samfunn med Silvija Seres og venner.

 

 

Silvija Seres: Hei og velkommen til LØRN i samarbeid med BIGMED. Mitt navn er Silvija Seres og temaet i dag er Big Data og gjesten min er Gard Thomassen som er under avdelingsdirektør ved universitetets senter for informasjonsteknologi ved UiO. Velkommen Gard. 

 

Gard O Sundby Thomassen: Tusen takk, veldig hyggelig å få prate litt her.

 

Silvija: Vi har snakket med medisinfolk i BIGMED, jurister i BIGMED og vi har snakket med et par mennesker som var i grenselandet mellom IT og dyp medisin, mens du er teknolog først og fremst. Du jobber med nettverk, med datalagringsverktøy også prøver du å finne nødvendig IT-infrastruktur for presisjonsmedisin i Norge. Er det riktig forstått? 

 

Gard: Ja, det stemmer rimelig bra det. Jeg er utdannet med det som i gamle dager het kansient informatikk med fokus på algoritmer og hvordan man løser vanskelige problemer raskest mulig. Også har jeg en doktorgrad i bioinformatikk og var en av de første i Norge til å jobbe med gensekvensering på norsk jord av kreftgenomer på radiumhospitalet. Så i 2012 begynte jeg på Universitetet i Oslo for å bygge infrastruktur for forskere. På en måte var jeg en av de som trengte dette som jobbet på radiumhospitalet også var det et skrikende behov og da fikk jeg lov til å løse mitt eget problem på mange måter. Så det er det vi holder på med. Nå er jeg med i en governments-posisjon der jeg prøver å bestemme litt mer. Har ikke fingrene så dypt på tastaturet når det gjelder å utvikle koder og systemer.

 

Silvija: Nei, for et sånt tilbakevendende tema i alle samtaler om BigMed da som jobber med stordata og presisjonsmedisin er problematikken rundt datadeling. Forskerne sier at de kunne kommet så mye raskere til mål og kommet så mye lenger hvis de bare fikk dele data så mye mer enn det de gjør i dag. Samtidig så vet vi at helsedata er noe av det mest sensitive vi har og disse personvernhensyn har også blitt ekstremt synlige nå i diskusjonene rundt coronasporing og BigData problematikken relatert til corona. Så vi kommer til å snakke om det også. Før vi setter i gang Gard, med datasikkerhet stilt opp med dataeffektivitet for helseforskning og samfunnsstyring så håper jeg du kan si litt mer om hvem du er. Vi pleier å spørre gjesten om å fortelle noe personlig om seg selv også. Jeg ser du er i oppklaringskavaleriet. Det høres forferdelig romantisk ut. Hva er det? 

 

Gard: Du, det er befalsskolen for kavalieret. Altså det er landstritskreftene til Norge og der holdt vi på med å bli utdannet til å bli de som går bak fiendens linje for å finne ut hva de gjør som en slags spionering. 

 

Silvija: På hest? 

 

Gard: Nei, det var nok i gamle dager man hadde hest. Vi brukte apostlenes hester og fallskjerm osv. Men det som var viktig var å lære seg å stole på seg selv og være selvstendig for vi kunne ofte operere både to og tre uker uten at vi så eller snakket med noen andre og uten radio mot våre befal. Så det var en veldig god opplæring i å bli selvstendig og i å kunne ta ansvar i egne handlinger.  

 

Silvija: Også liker du jakt og fiske?

 

Gard: Ja, jeg er jo en friluftsmann. Vokst opp i nord-Norge med fjell, fiske og hav rundt meg og vært i speideren i mange år og drevet med svømming på konkurransenivå også er jeg veldig aktiv. Så jeg driver med litt jakt, fisking og skiløping også har jeg noen barn jeg må ta meg litt av og kone man må være selskapelig med. Så man har en tavel hverdag oppi det hele, men synes det er utrolig spennende å jobbe med brytningspunkt, helse og IT. Fordi man ser at det man gjør faktisk har en implikasjon for menneskets ve og vel. Det er utrolig deilig, for det gjør at man føler seg fornøyd når man går hjem fra jobb. 

 

Silvija: Si noen setninger også om usit, det er altså denne avdelingen ved siden av ifi som jeg alltid har beundret veldig. 

 

Gard: Ja, usit er altså universitetets senter på UiO og det er 120 høykompetente mennesker. En av Norges største in-house IT-organisasjoner. Vi begynner vel å bli slått av NAV og skatt og noen flere. Vi har ikke bare gjort ting for UiO tradisjonelt sett, men vi har utviklet mange av de kjernesystemene som i dag drifter universitet- og høyskolesektoren. For eksempel felles studentsystem, Samordna opptak, Kristin og en hel del andre research i Norge. Systemer som er helt essensielle for at utdanningsnorge skal virke når det gjelder høyere utdanning. Mye av dette overført nå til det nye direktoratet unit, for IT-høyere utdanning, men veldig mye av dette stammer fra UiO og usit. 

 

Silvija: Du, Gard, vi skal snakke litt om hvordan du jobber med BigMed ved å tilrettelegge for god samarbeid og sam forskningsinfrastruktur i fredstid, men før vi gjør det så har jeg veldig lyst til å dra deg inn i coronatid. For der har du nå sentral rolle i forhold til coronastudien.no. Kan du fortelle litt om hva det er og hvordan det kan brukes? 

 

Gard: Ja, sentraliteten a rollen kan vi vurderes, men vi har det som tilbyr som kalles e-infrastrukturen for å løse de utfordringene som forskerne hadde. Da snakker vi om en forsker som kan mye om hvordan sykdommer spres i samfunnet og han har da en doktorgrad i dette, Arne Sørås på Oslo universitetssykehus. Når han så coronaen komme så tenkte han, at her må vi kartlegge hvordan folk beveger seg, hvordan de opptrer, hvordan det sosiale og arbeidsmessige liv er. Kombinert med om de blir syke eller ikke. De hadde tidligere brukt våre tjenester, så de visste hva vi sto for. De tok kontakt og trengte to ting. Det ene var et digitalt dynamisk samtykke som da var godt nok for de som blir syke i studien kunne hente ut journaldata hvis man vil. I tillegg må det være sånn at man kan nå mennesker raskt. Så når folk hadde samtykke på vår løsning, hvor man bruker signaturløsningen til difi- altså bankID signatur- så får du et spørreskjema hvor du svarer på en del spørsmål om hvordan du føler deg, om du er i noen av risikosonene, alder og kjønn etc. men aller viktigst, hvordan oppfører det. Hvor mange møter du, tar du bussen, tar du t-banen, har du hjemmekontor etc.? De fikk veldig raskt over 150.000 svar og det var en veldig spennende prosess. Vi måtte jobbe blant annet med posten som leverer for difi for å optimalisere prosessen så det skulle gå fort nok. Og når som barnehagene skulle åpne opp igjen så var det ny runde med spørreskjema for da er det viktig å vite hvem som er syke, hvor flink man har vært til å isolere seg? Alt dette før barnehagen åpner. Så skal man selvfølgelig stille litt andre spørsmål igjen om et par uker når barnehagen har vært åpen, og skolen har vært åpen. Dette her har de ikke sett noen andre har gjort. Verken i Kina, eller i Italia hvor det har vært veldig mange syke. Så veldig spennende. Litt av utfordringen er at man ikke kan teste seg så mye i Norge, så det blir vanskelig å si om de som har vært syke faktisk har hatt corona eller om det er influensa. Datagrunnlaget blir enda bedre om man faktisk hadde visst hvem som har hatt corona. Fordi corona opptrer så forskjellig hos hver person så er det vanskelig å si. Dette blir et av de mest spennende datasettene i etterkant sånn som vi ser det. 

 

Silvija: Gard, jeg skal mene noe om dette her uten å kunne nok om det. Jeg har fokusert hele min coronatid på livslang læring og digitalisering, så jeg hadde ikke så mye tid til å fokusere på sporingsappen. Annet en at jeg ikke helt skjønner hvem som skal eie de data og hva de skal med de dataene og derfor har ikke jeg registrert meg. Jeg sitter hele tiden med den følelsen at du hører på sjefsepidiologen i Sverige og andre som sier at ingen vet hva som er den riktige strategien. Samtidig så burde vi nå begynne å ha nok data til å kunne simulere forskjellige strategier, også se om vi kan kjøre halvblinde og ikke helblinde inn i den fremtiden vi går inn i. Burde man kjøre skoler i to skift, burde man sette opp minibusser for skolebarna, burde man la folk jobbe to dager i uka fra kontoret og tre dager hjemmefra? Det er så mye vi kunne ha kjørt simulering på, på denne nye simuleringen av samfunnet vårt som er beriket med coronadata. Hvorfor gjør vi ikke det? 

 

Gard: Jo, det gjøres i høyeste grad. Professor Arnoldo Frigessi i BigInsightUiO som også er med i BigMed gjør mye av dette med folkehelsa. Det er da ikke forskning, men på en måte styringsregnestykker for regjeringen og epidemiologene i Norge. De bruker i dag to kraftige servere på universitetets senter her på UiO. I tillegg bruker de 1400 computekjerner på det nasjonale anlegget i Trondheim som driftes av universitetene på oppdrag av unit sigma. De skifter parametere hele tiden. Hva skjer, hvis, om så? Dette rapporterer de tilbake igjen. Man får ikke høre om så mange av de ulike senariene. For her sitter da Regjeringens rådgivere og sier, vi velger å gjøre sånn fordi vi tror det blir best for helheten. Jeg vet ikke noe om resultatene til Frigissi er eller hvordan han velger ut hva som er best for helheten. Det jeg vet, er at de kjører ganske hardt på våre systemer og hadde vært helt lost uten at vi tilbød regnekraft til dem. Både i de nasjonale systemene, og lokalt på UiO. Når det gjelder selve smitteappen så må jeg si at jeg ikke er en ekspert der, men litt av ideen der er at man trøkker det live. Hvem møter jeg, når møter jeg dem, hvor møter jeg dem, hvor lenge møtte jeg dem? Det som da er interessant er det som skjer fram til du faktisk er syk. Det er veldig få mennesker i dag som husker alle du møtte de siste 14 dagene eller tre ukene før en eller annen dato. Hvis du skulle spurt meg på en vanlig dag uten coronasituasjonen, hvem møtte du forrige uke? Så hadde det vært ganske blankt. Så appen kan rett og slett hjelpe deg med til å si hvem du burde ta kontakt med. Kan du ringe Nils fra Fredrikstad som du møtte og si ifra om at du har blitt syk og jeg møtte deg. Kanskje du skal være litt ekstra forsiktig framover. Det er mye av tanken i smitteappen. Så kan man agregere disse dataene til anonymitet. Mange kan diskutere rundt om anonymiteten egentlig er anonym. Man kan jo lett finne ut hvor jeg er for det er jo bare å finne ut hvor jeg sover hver natt så er det ikke så mange i dette bygget her. Også kan man forske på de anonyme dataene i etterkant.  

 

Silvija: Dette her trigger meg litt til å tenke på, veldig mange av de forskerne vi har snakket med i BigMed jobber med bestemte sykdommer, bestemte pasientgrupper. Vi snakker om makrohelse nå vs. mikrohelse på individnivå og på la oss si på mindre gruppenivå. Likevel er det samme grunnleggende problematikk som ligger under. Det er at vi etterhvert har enorme mengder data som kan hjelpe oss med å forske mye mer effektivt på fremtiden, men det er som regel vanskelig å bruke de dataene. Helsedata er noe av det mest intime datasettene vi har og vi har en ekstrem paranoja om at det skal bli misbrukt. Dette er et tilbakevendende tema i alle samtaler vi har med folk vi har innen heltech også. Noe av det jeg ikke skjønner. Vi har et offentlig helsesystem og noe av de helsedataene kan misbrukes på. Det ene er at noen kan få vite at jeg har en sykdom som jeg ikke vil at resten av verden skal vite. Dette mener jeg er en ganske dårlig strategi uansett, det er det mye bedre å være åpen om, men det er jo personlig valg. Det andre er at det kan brukes mot deg av forsikringsselskaper eller av helseleverandører ut ifra at de kan prise deg forskjellig eller at de prioriterer deg opp eller ned osv. Vi har et offentlig helsesystem her i Norge hvor alle har tilgang til helsa under relativt godt forståtte prioriteringsparametere. Burde ikke vi bruke en Norges mulighet som ligger i dette her at våre helsedata egentlig ikke kan misbrukes så lett som feks. i USA. Som nettopp lager verdens beste BigData i helsa. 

 

Gard: Jo, absolutt. Det kan man si. Det er flere utfordringer med det her. En av de grunnleggende utfordringene er at i forskningen i Norge så er det sånn at man som oftest må ha en hypotese når man jobber med personidentifiserbare data. For å kunne få lov til å gjøre forskningen. Først når man i hypotesen vet hvilket område du beveger deg inn i så kan du få en etisk godkjenning. Det er litt en utfordring i det vi kaller dataminding hvor du kanskje ikke alltid vet helt hvilke sammenhenger eller funn du er på jakt etter fordi du arbeider med forskjellige modeller på datasettet. Så kan du si at den vanlige mannen i gata vil være ganske åpen på å tilby sine data for forskning, men ofte med en fotnote om at man ikke skal rote bort disse dataene. Du kan forske så mye på dem, men jeg vil ikke at noen hackere skal finne dem, eller at noen forsikringsselskaper skal finne de. Så er det den utfordringen at mye av disse dataene ligger i pasientjournaler. Altså vi har veldig mange register i Norge, og dette jobbes det med i helsedirektoratet for å gjøre dataene tilgjengelig. Veldig mye av sykehistorien min ligger i journalene. En utfordring med journalene er at veldig mye av dataene er fritekst. Det er ikke vanlig norsk, det er en blanding av norsk, engelsk, latin, feilstavelse og forkortelser. Hvilket gjør at helheten er veldig vanskelig å lese maskinelt, og veldig vanskelig å anonymisere. Man kaller av og til pasientjournaler for dødehavsruller. Så det å kunne hente ut dette her og masere det krever enten et veldig bredt samtykke som tradisjonelt sett ikke har brukt i Norge. Eller det krever en enorm vaskejobb. I all BigData så ser man 70-80% av jobben før man kjører maskinlæringen eller AI biten. Det er å faktisk klargjøre datasettene. Så det er utfordringer rundt dette, men selvfølgelig bør det gjøres mer. Jeg er forkjemper av dette. Når man blir lagt inn på sykehuset så er jeg implisitt samtykke at du kan bruke mine data til å helbrede meg. Hvis naboen min blir lagt inn på akkurat det samme i morgen, så her man ikke lov til å bruke mine data til å helbrede naboen. Jeg vil gjerne når jeg har levert selvangivelsen at det skal komme opp et popup vindu på skjermen min som sier, hei du, har du lyst til å samtykke til at neste gang du blir lagt inn på sykehus, så kan vi bruke dine data til å helbrede naboen hvis han eller hun skulle ha like symptomer. Det må man gjøre på forhånd fordi hvis man prøver å samtykke i det øyeblikket man blir lagt inn på sykehuset så kommer det masse juridiske utfordringer. For eksempel det at, tror jeg at jeg må samtykke for å få like god behandling som jeg burde ha, eller er legen litt mer negativ hvis jeg ikke samtykker. Så det er sånne utfordringer man må ta inn over seg. Vi sitter på en gullgruve av data og har rotet det litt til for oss. Samtidig så er det en del IT-messige systemutfordinger, for eksempel Oslo universitetssykehus er såpass tynt på sidene i de operative systemer at det er ikke trivielt å hente ut pasientdata. Da legger man såpass mye lass i systemet hvis man skal hente ut en tre-firehundre, la oss si noe tusen pasientjournaler. Da man må kjøre på natten i stilleperioder og stilleperioder er stort sett julaften. Det er ikke så ofte. Så det blir også en kapasitetsgreie, at man må tåle det her. Så det er utfordringen i flere plan, men IT-teknisk så er det ikke så veldig vanskelig så lenge man vet hvordan problem man skal løse og hvor dataene er. Det er noen små hindre slik som med kapasiteten for å få lov til å kjøre uthentingene, men det finner man veier rundt. I neste runde når man fornyer systemene så vil det være muligheter å hente ut dataene maskinelt på en helt annen måte enn det vi gjør i dag. Så det er spennende muligheter, krevende muligheter, men det krever en del ting. Jeg tror noe av det som kreves mest er en visjon på hvordan man ønsker dette her og en samsnakking om personvern, juss, pasientorganisasjonen ikke minst. Der har BigMed vært flinke å ha med pasientorganisasjonen og teknikkerne som skal løse dette her. I dag så føler jeg at man er på fem ulike veier og man finner ikke noe veikryss hvor man snakker sammen på en god måte. Til dels i forskningen, ja. I klinikken er det sånn at man fokuserer for mye på det daglige og det er helt naturlig fordi man kurerer mennesker, men visjonen mangler, og den mangler også for presisjonsmedisinen i Norge. Det finnes mange utredninger og mye papirarbeid, men det finnes ingen tydelig plan. Hvor går man for en god presisjonsmedisin i Norge? 

 

Silvija: Men, jeg lurer på om ikke veien blir litt sånn mens man går? Bare man går ganske bestemt. For mye av dette her finner vi ikke ut. Akkurat som den problematikken med datadeling, hvis vi begynner å dele bestemte begrensede grupper av data for veldig godt forståtte grupper. La oss si bare forskere. Så begynner vi å se hvilke problemstillinger som oppstår også kan vi begynne å åpne dette videre. Så det jeg savner er en slags datadirektorat på samme måte som vi hadde oljedirektorat som forvaltet oljerikdommen på en veldig fremtidsrettet måte. Noe som forvalter datarikdommen vår, ikke bare med fokus på personvern, og ikke bare på bunnbredde. Lage disse nye trafikkreglene og roller sånn at alle skjønner at disse dataene kan jeg få tak i som grüner for det kan jeg bygge et helt nytt gründerselskap på. Disse dataene skal jeg få tak i som lege fordi da kan jeg behandle pasientene mine veldig bra på tvers av alle institusjoner de har vært innom osv. Vi har så mange sånne datasett, men de er så veldig siviliserte og alle har sine egne protokoller.   

 

Gard: Ja, altså for det norske registerdata som lenge har vært ansett som gullgruven for Norge, så har det vært vesentlig utfordringen. Du har omkring 17 måneders ventetid hvis du skal ha data fra mer enn ett register. Det er det helseregisterplattformen med helsedirektoratet skal få til nå og løse raskere og bedre tilgang. Det er da registerdataene. Det finnes veldig mange andre registre som journaldataene. Jeg er helt enig med deg at man må ha en bedre måte å få tilgang på disse dataene. Hvem er disse dataene egentlig sine? Jo, i følge EU kommisjonen så kan du egentlig ikke eie disse dataene, men du eier retten til å kontrollere dem. Så de helsedataene som finnes om meg er det jeg som privatperson som eier til å kontrollere, men i dag har jeg fint lite innsikt. Jeg vet knapt hvilke dataer som er om meg og som er i de forskjellige plassene. Forhåpentligvis i helseanalyseplattformen kan jeg finne ut av det. Det jobbes med det i kjærnejournaler osv slik at jeg kan se mine vaksiner osv. Men der sånn burde man kunne få gi dataene fra seg enklere som enkeltperson til å dele dem. Også det muliggjørende plattform er et begrep som unit direktoratet i høyere IT bruker for sin helseanalyseplattform. Det er det, hvordan kan du enkelt flytte og hente disse dataene uten at det krever for mye håndarbeid, og for mye problemer i datasikkerheten. Der har vi gjort veldig mye på universitetet fordi vi har prøvd å løse lignende problemer for caser i kanskje noe mindre skala. Der kommer problemet ditt inn, når vi snakker om silofisering. Altså pasientjournaler lever av å til en viss grad å være en silo. Så uansett om man går videre med en journal for å løse alle problemene så vil det være utfordringer å ta data ut og ha gode grensesnitt mot en journal. Der har forskere på universitetet lenge sagt at man må bryte opp mer. Å gjøre det litt mer som de større kall det plattformselskapene. At man har data, man har metoder for å hente data og levere data, og ikke minst at man har metoder for å styre hvem som får gjøre hva. Det er der nøkkelen er. Styring til hvem som kan gjøre hva, med hvilke data. Det er vanskelig å få til på en god måte uten at man må re-tenke hele måten helsevesenet bygger data. Da snakker vi store kostnader, men det finnes måter å gjøre dette på. Man kan titte på andre land feks Kina. Vi skal ikke kjøpe journalsystemer av dem, men vi kan se på hvordan de har løst disse problemene. De har laget IT-systemene for helsevesenet som skal skalere det for ikke bare 5,7 millioner som vi er i Norge, men for 1 milliard mennesker. Disse systemene har disse tingene. Løse koblingen. Man kan koble inn, ta ut komponenter og man kan styre en komponent om hva den får lov til å lese og hva den får lov til å skrive.   

 

Silvija: Det som fascinerer meg der, er hvor effektivt det er også at de kan samkjøre helsedata for en milliard mennesker for eksempel data de får ut av å analysere bildene våre og lese av det de kan av helsa vår fra bilder og andre sensorer. Jeg synes det er veldig spennende hvordan dere snakker om disse muliggjørende plattformer. Det er der også noe av den kjerneproblematikken kommer inn, hvor veldig ofte når vi lager budsjetter for det vi lager i dag så tenker vi kostnader. Alt har en stor kostnad når det skal bygges særlig når man vet akkurat hvor verdiene kommer fra, men hvis man tenker på hvilke verdier dette muliggjør. Både i forhold til ny forskning i forhold til bedre folkehelse og i forhold til bedre offentlig helseapperat generelt som er det største by far utgiften på våre statsbudgetter. Så burde det være masse penger for å gjøre dette her, ikke i dag, men i går. Hvordan rigger vi det? 

 

Gard: Ja, veldig godt poeng det du sier om hvordan du henter ut verdien, men det har litt med finansiering å gjøre. BigMed viser litt av det problemet i finaniseringssentivene. Vi kan se på hva vi i tsd leverer for medisinsentikk på Ullevål som er største del av BigMed konseptet. Der får vi inn pasienter enten med arvelig sykdom, rare sjeldne sykdommer eller arvelig kreft. Hvis det da gjelder sjeldne, rare sykdommer vil man for to-tre år tilbake siden satt legen nesten i det blinde. De kunne se på fenotypene, altså hvordan ser dette mennesket ut, hvordan kan de snakke, ulike sånne ting, så kan de gjette på hvilke gener skal vi sjekke? Så gikk man inn og sjekket noen få kjente mutasjonspunkter i noen få gener og man brukte månedsvis, kanskje årevis på å kanskje finne en diagnose. Så har man gått over til seksjonssekvesering og genomsekvensering hvor man sjekker alle ca 4 milliardene basebar i pasienten. De kan altså hente ut informasjon hvilke mutasjoner denne pasienten har som avviker fra normalen. Det kan man i dag hente ut på to til tre uker. Vi kan presse det ned til kanskje en uke hvis det haster. Da er sannsynligheten en helt annen, mye høyere for at du faktisk får en diagnose og du kan begynne å ta hensyn til dette og vite at usikkerheten blir borte for den stakkars pasienten. Kanskje han måtte gå i årevis og være så å si en educated guess fra legen. Det er helt fantastisk progresjon. Altså fra åresvis til fjorten dager eller tre uker så sitter vi og ser på alle mutasjonene i genomet. De kan pin-pointe er dette noe vi aldri har sett før eller har vi sett dette før i verden? Selvfølgelig er det interessant å kunne dele dette. Vi har en pasient som ser sånn og sånn ut i genomet sitt, og det er en ekstrem verdiskapning. Så er det det med insentivet. Får de faktisk penger til dette her? Det er jo helt skremmende spør du meg. At universitetet i Oslo som er et forskningsuniversitet drifter kritisk infrastruktur for den største medisinsk-genetisk-analyseplattformen som brukes i klinikk i hverdagen. Hos oss så kjører de gjennom en seks tusen eksom i året og de er i ferd med å flytte alt over på genom. De har en halv petabyte med data og de er helt avhengige av at regnekraften hos oss fungerer. For å gi pasientene et bedre liv og for noen nyfødte som kan berge hjernefunksjon hvis de vet raskt nok hva som er feil. Så er det helt fantastisk. Det er en av de tingene vi verdsetter mest med arbeidet vårt. At vi faktisk kan bidra til dette.   

 

Silvija:  Kan ikke du si litt mer om de konkrete prosjektene som du gjør for BigMed. Du snakker om ganske mye forskjellig. Alt fra digitalt samtykke til data til forskjellige platformer for datadeling. 

 

Gard: Ja, det er mange konsepter vi holder på med. Et av de prosjektene vi er litt ferdige med som vi har gjort for BigMed er samtykke. Da er vi tilbake igjen til disse medisinske genetikere. Når de får inn et barn hvor det er mistanke om en sjelden sykdom, en rekvisisjon fra en fastlege. Så ønsker vi gjerne for å få best mulig data, så må de ta DNA-prøve fra mor, far og barn. Siden disse er sitter forskjellige plasser i landet fordi de feks er skilt så er det viktig at dette gjøres enkelt og digitalt, med bank-ID og litt sånt. Der har litt av utfordringen vært at vi har laget det, men klinikken har ikke fått lov til å bruke det fordi vi ikke er OS. Nå tror jeg dette endrer seg etter at coronastudien gikk foran og fikk lov å bruke den. Så har vi datadeling og det er i tilfellet hvor man feks har lyst til å stille et spørsmål ut i verden. Er det noen som har sett at bokstaven C i genomet har blitt til en T på posisjon 8 i kromosom 8, hypotetisk sett. Da kan man stille et spørsmål ut i verden i disse systemene. De har forskjellige navn, det mest kjente er local EGA- European Genome- Archive. Da får man en varsling tilbake fra verden at, ja, vi har faktisk sett den. Så kan man få metadata til å vise mer om dette, fordi de har funnet ut at det kobles sammen til en sykdom. Da må du kontakte den og den fordi disse dataene kanskje er koblet til en person, eller du kan få vite at den mutasjonen har vi sett så mange ganger, så det er ikke noe farlig. I tillegg så tilbyr vi deling av data på en sånn måte at du kan ha noen som produserer data f eks sekvenserer. Så har du lyst til å dele brystkreft sekvenseringen med brystkreft miljøet i Bergen, men de skal ikke se tykktarmskreft-sekvenserings biten. Da sørger vi for at dataene kommer inn i et moder forskningsprojekt også deler vi det inn nedover slik at de som skal lese dataene kan lese og har rettigheter til alt. Så har vi jobbet litt med digital beslutningsstøtte, hvor vi har hatt jobbet litt med Watson explorer som er en av Watson produktene som vi har sett på. Så har vi tilbudt virtuelle analyserom for de som driver med natural language processing, rett og slett de som jobber med å se om man klarer å hente ut noe fornuft av pasientjournalene. Da har man fått lov til å hente to- eller firehundre pasientjournaler. Så har vi jo også tilbudt ren regnekraft og også sikre digitale spørresjemaer hvis man har lyst til å gjøre mer sånn selvrapportering. Det ser vi mer og mer i helsevesenet at man er interessert i å vite mer om pasienten og at pasienten selvrapporterer det mens de sitter hjemme med en kopp kaffe og tar det rolig og ikke er stressa. For man blir alltid stressa hos legen. Det ser vi at skjer på gründerstadiet rundt omkring hvor folk gjør dette. Jeg var nettopp i kontakt med en klinikk i Bergen hvor de samler inn mye data på forhånd via et dataverktøy. Så det er flere ting vi holder på med og også ren lagring hvor vi tilbyr lagring eller ren regnekraft. Det kommer litt ann på. Vi prøver å etterleve og det er en av fordelene våre i denne tsd plattformen. Er at vi er som en avansert dataplattform og kan legge på nye produkter veldig enkelt uten at andre ting slutter å virke som du gjerne får i mer monolittiske IT-systemer.  

 

Silvija: Gard, tsd altå tjenester for sensitive data. Det høres ut som det er veldig mye fokus på helse, men kan man bruke dette her for andre type data? Altså for type finans, infrastruktur, sikkerhet? 

 

Gard: Absolutt. Et av de mest spennende ikke-helseprosjektene vi har er noen som forsker på skatteparadiser. En professor med navn Annette Alstadsæter på NMBU altså det som heter Ås. Hun har ekstremt mye god data på hvordan nordmenn gjemmer penger i utlandet. Vi har også hatt et par startup firmaer som har vært her. Vi har et par andre morsomme ting. Vi har en app for luftambulansen som egentlig ikke er forskning, men er laget for å minske antall ganger de trykker på hjerneslag alarmknappen på Oslo universitetssykehus. Vi har også hatt en del tilfeller hvor det grenser opp mot forsvarshemmeligheter, havhemmeligheter og businesshemmeligheter. Vi har også hatt noen som har jobbet med å utvikle data sammen med intel hvor det er mye økonomisk verdi i dataene. De jobber inn i våres systemer med dette her. Så har vi selvfølgelig masse barnehageforskning, utdanningsforskning hvor vi ser på ungdommer under 18 år på video og da blir det fort definert som sensitive data. 

 

Silvija: Noe annet jeg har lyst til å spørre deg om Gard, er at flere mennesker har underveis sagt at vi i denne serien til BigMed har nevnt Canada og Danmark som to land de så opp til. I forhold til at de har klart å lage disse data lakes for blant annet helsedata og hvordan de har klart å komme i gang med deling av data. Har du noen perspektiver der? Er det noe vi kan lære av utlandet og er det noe utlandet kan lære av oss? 

 

Gard: Ja, vi kan starte med det første om hva vi kan lære. Hvis du ser konkret på computer roam og mye av det som har blitt gjort i Danmark- så er det for det første at en visjon og finansiering går hånd i hånd. Bare får å bygge opp IT-infrastrukturen bak det så har de hatt over 15 av mine årsbudsjett for å komme i gang. Det er bare for å komme igang. De har en sentral person som man har valgt å samle seg rundt den visjonen og ikke ha for mange småkonger som krangler. Det har man også kunnet sett i Genomics England. Hvor du hadde en statsminister som hadde en viss selvinteresse med David Cameron. Han hadde visst et barn med en medfødt sykdom og han tok på en måte en pengesekk og ga den til en ansvarlig person, og sa nå styrer du showet og skaper Genomics England. Når det gjelder de forskerne, professorene og legene som var med på å kjempe om småmidlene, og ha den største sekvenseringsmaskinen bare for å være kulest. De forsto at de faktisk måtte jobbe sammen for dette. Hvis ikke så er vi utenfor, så den governments biten er ekstremt viktig. Det ender veldig fort i sånn småkonge imperiebygging. Når det gjelder Canada, så kjenner jeg ikke så veldig til helsebiten. Det jeg vet de har gjort på maskinlæring, er at de har bygget et veldig bra nasjonalt nettverk for dette her. Hvor de også konsortium tankegang som er samarbeidsbundet. Så det jeg ville gjort i Norge er at man må ha en vesentlig finansiering for hvis ikke så blir det vanskelig for alle som er involvert. Også må man tørre å inse at infrastrukturmessig så er vi litt annerledes enn det å drifte et vanlig sykehus. Vi må kunne levere data til systemene på sykehuset og hente data fra sykehusene. Så vi trenger faktisk ikke å være en del av dagens legacy og gamle produkter. Vi kan bygge oss opp litt på siden også kan vi si at vi tar oss av det som er storskala. Det som er småskala kan fremdeles være på sykehusene. Hvorfor sier jeg dette her? Jo, fordi det trengs en helt spesiell kompetanse for å håndere systemer som skal hoste visse data og hvertfall når det skal gå fort nok til å regne på disse dataene. Det å få regne og maskinvare til å virke trengs det en helt spesiell kompetanse som ikke har noe med å få pc’en til legen til å virke, eller journalen til å virke. Her snakker vi om integrasjoner. Så må man ha en tydelig governments som har noen som bestemmer, også får dette her gjøre litt vondt for de som prøver å bestemme litt. Man skal selvfølgelig høre på fagkompetansen, men det er ikke fagkompetansen på genomer, tumorer eller hudkreften som skal bestemme hvor datamaskinene skal være, hvordan skal de se ut eller hvordan dataflyten skal være. Så man må skille på hvem er de faglige bestillerne. Hvilke data trenger jeg som professor. Hvilke data må jeg ha og hvilke oppgaver skal jeg gjøre med disse dataene, og hvem skal løse disse problemene infrastruktur messing? Det har vært et sammensurium i Norge. I tillegg så har det vært sånn at dette har vært et forskningsinitiativ og det er helt klart at når du har en sykehuspartner som leverer klinikk og forskningsinfrastruktur så vil klinikken alltid vinne. Så forskningsinfrastrukturen vil komme som en slags andreklasses passasjer. Her må man sette ut noe som gjør at man faktisk har et mål og skal nå et mål litt på siden av de etablerte strukturene sånn at man ikke blir hefta med tidligere maktkamper og tidligere legacy til systemet. 

 

Silvija: Det er to store overskrifter eller tre overskrifter jeg hører deg si nå når vi snakker om ting som er vanskelig. Det ene er det er mye legacy. Altså det er enorme investeringer som er litt vanskelig å akseptere som sunk cost. Men det er det det er i dataverden. Ting blir utdatert relativt fort og vi må huske at man kan enten beskytte fremtiden fra fortiden eller fortiden fra fremtiden, men ikke begge to samtidig. Så tror jeg du nevnte noe rundt kommunikasjon. La oss si dette er helseproblematikk, la helseekspertene bestemme. Da blir ikke det ikke mulig å komme til optimale avgjørelser. Vi er nødt til å kommunisere tverrfaglig her. Det å få datafolka til å gjøre sin del av jobben, og få helse folka til å gjøre sin del av jobben, om det er forskning eller klinikk. Så må man sørge for at de skjønner at det fremdeles er samme prosjekt, men det angripes fra forskellige vinkler. Det virker kjempeviktig nå.  

 

Gard: Ja, det er ekstremt viktig. Altså de som er professorene og forskerne, de må hele tiden være sikre på at det er de som er hovedpersonene sammen med pasienten. Det er for dem vi skal løse problem. Vi kjøper ikke lagringsløsning for morroskyld. Vi kjøper ikke en sekvenseringsmaskin for morroskyld. Så, kommunikasjonen må være utrolig bra for å skjønne hva er det vi kaller use caser i systemet? Hva skal gjøres med hvilke data, hvor fort og hvor skal dataene leveres? Hvor kommer dataene fra, hva er flyten? Ekstremt viktig kommunikasjon. Så må man ha evne til å stole på hverandre at man har blitt enig om dette her og da er vi tilbake til det du sa. Man tar små seg og det viser seg gjentatte ganger i IT-prosjekter å levere som et fossefall og si at nå går vi tilbake i kroken vår og leverer om tre år. Det funker ikke. Kom opp med et minimum viable product også jobber man ut ifra det. Give or take litt så må man jobbe litt tilbake igjen og litt frem også går man videre. Man trenger ikke starte ut med en samfunnsmessig utredning med 15 ulike scenarier osv. Man vet nogenlunde hva man vil her. Start i det små hvis man har lyst til å konkurranseutsette så kan man heller si til tre ulike konsulenthus, nå får dere prøve dere i parallel også kapper vi hodet av den dårligste også beholder vi den beste i tre år. I stedet for å utrede så lenge at man når utredningen er ferdig, så er man utdattert. Det har vi sett noen gjort i en del tilfeller. Da har de satt det samme anbud ut til flere, så det har blitt en konkurranse, også går det seg til etterhvert om hvem som konkurrerer best og hvem som slår seg sammen om ulike løsninger. Det tror jeg kan være veldig viktig her. Så er det viktig å ta små steg og man kan komme ekstremt langt for små penger hvis man er litt agile. Man trenger ikke å snu himmel og jord og bruke hundrevis av millioner bare for å komme igang. La oss si man hadde et klinisk BigMed prosjekt hvor oppdraget var å levere god nok IT-infrastruktur for massiv lagringer og regnekraft. Med et grensesnitt mot klinikken så kunne man kommet kjempelangt for BigMed prosjektet. Hvis man var frisluppet fra resterende legacy. Det skulle man virkelig kunnet. Da er det viktig å ta med erfaring fra BigMed og ta med erfaring fra tsd for vi har alle gjort en del feil som man kan lære av så man slipper å gjøre de på nytt igjen. 

 

Silvija: Jeg er også litt allergisk mot utredninger. Mitt problem med det er at det fungerer kjempebra i en tid som er relativt stabil. I en verden som har kunnskap fra fem år tilbake fortsatt betyr veldig mye. Den verden vi lever i er nesten ugjenkjennelig etter fem år og det er noe med at den beste måten å lære på nå er å teste litt forskjellige ting, men så være rask på å satse på noe som funker, også akseptere at det kanskje ikke finnes et optimalt valg tilslutt, men at det finnes flere veier og vi valgte et som var godt nok og den tok oss så langt som det gikk ann å komme. I stedet for å vente og grue seg til å begynne så kanskje man velger noe litt feil underveis, men det kommer man til å gjøre. Det er sånn man lærer. Jeg forstår ikke hvorfor det er så stor forskjell på klinikk og forskning innenfor helse. Når det gjelder tilgang til data og vår oppfatning av hvem som burde få lov og ikke burde få lov. Altså jeg skjønner at på forskning så er vi i verdensfronten og nå med corona så viser det seg at vi har et attraktivt klinikkhelsevesen også, men burde ikke de legene som møter oss i hverdagen ha tilgang til like mye bra data som de som forsker?  

 

Gard: Ja, det kan du si. Da er vi litt tilbake igjen til der vi var. Hvis jeg hadde gitt samtykke til at mine data om mine sykdommer kunne brukes til noen som har noe likt så burde jo da legen fått det og aggregert oversikt automatisk. Altså hvis man ser et problem så kan man se at i Norge har det vært 400 tidligere sånne pasienter, de 300 som ble friske gjorde vi sånn med, kanskje det er smart å gjøre det slik på nytt igjen. Det er sånne beslutninger som man kan gjøre, men da må man endre på hvordan samtykkebiten er for klinikker i Norge. I Norge så er det sånn at man har som behandlende lege kun kan se de dataene som du har hos dine pasienter som du er behandlende lege for. For forskeren så må man først ha en hypotese og søke i regionaletisk komité om du har lov til å ta kontakt med denne kohorten som pasienten var i. Også får du lov å se på dataene. Jeg er fullstendig enig i at man burde få lov til å hente ut og benytte disse dataene. Så spurte du litt om forskjellen mellom klinikk og forskning. Altså forskningen endrer seg ekstremt raskt, og du bytter algoritme og du endrer i parametre. Mens klinikken må være etterprøvbar. Så hvis noen spør hvorfor du fikk den behandlingen for denne mutasjonen i 2020 så må man kunne forklare at man brukte denne algoritmen, basert på disse grunnlagsdataene og ga deg denne behandlingen. Det fikk også naboen din som også var syk for det samme. Så skal man bytte algoritme, og da må det gjennom en ny testprosess. Det føler jeg er ganske betryggende som pasient. Når man skal behandle folk basert på dataene så må man være litt mer i gir i hvilke algoritmer man kjører og hvilke prosesser man gjør. Det er akkurat som at legen får et direktiv fra noen som sier at, for denne sykdommen nå så gir vi ikke denne medisinen lenger fordi det er dårlig. Vi har begynt å gi denne i stedet. Disse stegene må vi ta. Så klinikken må skille på at den er mer en saktegående materie fordi den må fornye seg i kontrollerte steg. Mens forskningen, den er i natur dynamisk og endrer seg hele tiden. Når det gjelder dataene så selvfølgelig, så lenge du har fått lov på noe vis å se dataene så spør du klinikerne for å se nøyaktig de samme dataene. Man kan gjerne ha samme dataleak under. Så kommer teknikerne og sier, kanskje det ikke er så lurt å ha samme dataleak under. For hvis du har en forsker som er litt uheldig om hvordan skriptet deres kjører mot disse dataene, så kanskje lagringsløsningene fryser, også fryser hele klinikken. Det er ikke heldig. Man må på noe vis speile dataene slik at hvis det skjer en eller annen anomalitet i forskningsprosessen til en forsker og dette kjenner vi ganske godt hvis man holder på med det. Det er titt og ofte en forsker er uheldig, det er ikke noe man gjør med vond vilje, men kanskje lagringsløsninger kræsjer. Det har man ikke råd til på klinikker. Derfor må man kanskje skille dette her, men å speile det er teknisk trivielt. 

 

Silvija: Gard, jeg kunne egentlig hørt på deg snakke om data og helse lenge, men vi begynner å gå tomme for tid. Jeg har lyst til å spørre deg om du kan anbefale noe lesing til folk? Enten om BigData problematikk eller om digitalisering og fremtid. 

 

Gard: Ja, altså om man har lyst til å lese litt om hvordan IT-prosjekter bør være, så finnes det mye litteratur om hvordan Spotify og andre organiserer seg, men hvordan framtiden er og hvordan helse og sånne ting kommer til å bevege seg. Kanskje om klasseskille og om hvem som får den presisjonsbehandlingen eller ikke så er ‘Homo Deus’ av Harari veldig interessant. Også er det mange som tror på tilfeldigheter, ‘Food by Randomness’ er en fantastisk bok. Så tror jeg at man har nytte av å få høre om hvor ille det egentlig er med sosiale medier. Mange tror at sosiale medier gjør oss gladere eller mer sosiale og ikke måte på, men all forskning som er gjort av noe særlig vesentlig grad. Den peker på at det stort sett har motsatt effekt. Man blir mer isolert, man blir lettere deprimert. Hvor mange kjenner du som ikke er kjempeglad på nett? Hvis alle er kjempe glad bittelitt så møter man noen som er kjempe glad. Det finnes en bok som heter ‘iGem’. Fantastisk bok som viser mye til data, det er en veldig datatung bok med mye figurer, men den viser et skremmende bilde av hvordan man blir påvirket av sosiale medier. Virkelig en vekker og jeg tror det vil bli et klasseskille i framtiden mellom de som klarer å legge bort sosiale medier og telefonen og de som ikke klarer å gjøre det. Jeg tror vi kommer til å se gjenspeilet av hvem som jobber og hvem som ikke jobber, hvem som gjør det bra på skolen. Det er tydelig statistikk på selvmord, mentale utfordringer etc. Ta en titt, ‘iGem’ heter boka. 

 

Silvija: Igjen et tema vi kunne snakket mye om. Jeg tror det er utrolig viktig å huske at man har to personligheter, og ikke fortape seg i den digitale. For den er langt unna den man egentlig lever med i kjemien sin hverdag. Har du et lite sitat vi kunne hektet på deg? 

 

Gard: Jeg har mange sitater som jeg liker å dra frem. En som dukker opp litt av og til i disse dager er Mike Tyson som sa “Everybody has got a plan until they get punched in the mouth”. Det er jo litt skrivende om dagen, vi har corona og hatt mye rart. Jeg synes også jeg ser det litt i en del av arbeidsstokken rundt omkring. Det er veldig fort at man ikke tåler litt motstand. Det er veldig mange som møter litt motstand, kanskje litt kritikk, kanske noe som ikke virker og da går man litt for fort i kjelleren rett og slett. Man må ha en plan B og en plan C også og evne, hvis man ikke har den så må man finne den. 

 

Silvija: Det går alltid galt underveis også går det bra tilslutt. Det er noe med å huske det. 

 

Gard: Man må i hvertfall tåle det. 

 

Silvija: Gard Thomassen, under avdelingsdirektør ved usit på UiO og mannen som hjelper forskere med god IT-infrastruktur for presisjonsmedisin. Tusen takk for både det gode arbeidet du gjør og for all den inspirasjonen du ga oss her på LØRN. 

 

Gard: Veldig hyggelig, takk takk. 

 

Silvija: Takk til dere som lyttet. 

 

 

Du har nå lyttet til en podcast fra LØRN.Tech - en læringsdugnad om teknologi og samfunn. Nå kan du også få et læringssertifikat for å ha lyttet til denne podcasten på vårt online universitet LØRN.University.  

Quiz for Case #C0684

Du må være Medlem for å dokumentere din læring med å ta quiz 

Allerede Medlem? Logg inn her:

0

C0684 BIGDATA Nødvendig IT infrastruktur for presisjonsmedisin i Norge - med Gard O Sundby Thomassen

1 / 3

Hva er helsedata?

2 / 3

Hvem er USIT?

3 / 3

Hva går coronastudien.no ut på?

Your score is

The average score is 0%

Du må være Medlem for å kunne skrive svar på refleksjonsspørsmål

Allerede Medlem? Logg inn her: