AI ska förutse hur sår läker – målet är att optimera sårvården i framtiden
Dimitri Beeckman, professor i omvårdnadsvetenskap, har stora förhoppningar på AIWO-projektet: ”I det långa loppet kan dessa resultat optimera praktiken”, säger han.
AI-projektet AIWO samlar både universitetssjukhus, privata vårdföretag, läkare, sjuksköterskor, professorer och AI-forskare. Tillsammans ska de utforska om AI kan tillämpas inom sårvård, till exempel för att bedöma hur lång tid det kommer att ta för ett komplext sår att läka och om läkningsprocessen går bra.
– AI och teknologi är framtiden för modern sårvård, säger Dimitri Beeckman, professor i omvårdnadsvetenskap vid Institutionen för hälsovetenskaper.
Det regionala utvecklingsprojektet AI.ALL koordineras av Örebro universitet och har ett antal samarbetspartners inom offentlig sektor och industri. Projektet finansieras av Europeiska regionala utvecklingsfonden och Region Örebro län.
Det är välkänt att artificiell intelligens är väldigt duktig på att hantera bildmaterial. Det har även visat sig att AI är bra på att förutspå resultat, baserat på tidigare data. Det nya AI.ALL-projektet AIWO (AI technology for Wound Assessment and Monitoring) ska nu undersöka om de båda styrkorna kan användas i ett gemensamt AI-system och appliceras inom sårvård.
Tanken är att en läkare eller sjuksköterska ska kunna fotografera patientens sår, låta AI analysera bilden och sedan få en uppskattning av hur lång läkningstiden kommer att vara och hur läkningsprocessen går.
– Det främsta målet med projektet är att få förståelse för vad AI kan betyda för vården av patienter med komplexa sår. Det vi behöver i praktiken är verktyg och metoder för att noggrant observera och tolka sår. Det kan vara ett stort steg mot att kunna klassificera sårtyper, uppskatta behandlingslängd och till och med ge kliniska behandlingsrekommendationer. I det långa loppet kan dessa resultat optimera praktiken, säger Dimitri Beeckman, professor i omvårdnadsvetenskap vid Institutionen för hälsovetenskaper och forskningsledare för Svenskt centrum för hud- och sårforskning (SCENTR).
Sårvård är ett mångsidigt kliniskt område, vilket kommer innebära utmaningar i arbetet med att utveckla AI:n, tror Dimitri Beeckman.
– Olika typer av sår har olika läkningsfaser, och samsjuklighet hos patienterna förvärrar dessa skillnader. Det blir därför en utmaning för oss att hitta den riktning som vi bäst kan utveckla AI:n i, inom detta mycket mångsidiga kliniska område. För det andra är vården som ges i olika miljöer, som till exempel hemvård eller specialiserad vård, mycket olika. Varje mottagning har sin egen rutin för datainsamling, och utmaningen för detta projekt är att ha högkvalitativ data tillgänglig för att utveckla meningsfulla AI-algoritmer. Vi behöver ”big data”, men den är nästan obefintlig i dag, säger Dimitri Beeckman.
Tillsammans med AI-forskarna vid AASS och med stöd från samverkansplattformen AI Impact Lab på Örebro universitet kommer projektet att arbeta med att utveckla och träna maskininlärningsalgoritmerna.
Enligt forskarna är kopplingen mellan AI och hälso- och sjukvården extra intressant. Och det märks att fler är intresserade av hur AI kan användas inom vården. AIWO-projektet samlar ett stort konsortium och sker i samarbete med hudkliniken vid Universitetssjukhuset i Örebro, Ghents universitetssjukhus i Belgien, Mölnlycke Health Care, Gnosco, Rikssår och Sårsjuksköterskor i Sverige.
– AIWO-konsortiet består av nationella och internationella intressenter, företag, tvärvetenskapliga branschföreningar inom sårvårdsområdet, kliniker som läkare och sjuksköterskor, forskare och naturligtvis AI-ingenjörer. Att sammanföra denna expertis är unikt i sig. Att dela kunskap, fundera över grundläggande vetenskapliga frågor och tillämpningsområden, utbyta erfarenheter med mera är av stor vikt för att hitta lösningar och skapa stöd för det slutliga genomförandet. Klinik, vetenskap, politik och näringsliv går hand i hand, säger Dimitri Beeckman.
AIWO pågår till och med december och finansieras av AI.ALL-projektet. Syftet med AI.ALL är tvådelat: Dels att ge forskare möjlighet att validera och applicera idéer inom artificiell intelligens genom att arbeta tillsammans med näringsliv och offentlig sektor. Dels att hjälpa näringsliv och offentlig sektor att accelerera sitt användande av AI.
Text: Jesper Eriksson
Foto: Jesper Eriksson och Jan Torbjörnsson/Gnosco