Genom att surfa vidare godkänner du att vi använder cookies. Jag förstår

En smartare it-nyhetssajt

Så kan AI stödja diabetesvården

Personer med typ-2-diabetes kan svara olika på olika typer av läkemedel. Med hjälp av maskininlärning som använder data från ungefär en miljon olika patientprofiler ska det bli lättare att para ihop rätt läkemedel med rätt patient.

– Det är viktigt för oss att vi rör oss från att betrakta personer med typ-2-diabetes som en grupp, och istället börjar närma oss det som vi kallar för precision medicin där vi tittar på individen för att försöka para rätt läkemedel med rätt person, för att minimera komplikationer, säger Damon Tojjar, forskare på Diabetescentrum vid Lunds universitet.

Hur fungerar ert AI-verktyg?

– Vi använder den data som vi redan har för alla patienter och analyserar den. Det handlar om labbprover från patienten, men också annan information där kön är en viktig del, precis som längd eller vikt och andra parametrar som kan påverka hur ett läkemedel tas upp och bryts ner hos en viss individ. Detta har vi studerat i drygt nio år och sammanställt världens största databas som vi har tränat våra algoritmer på. Utifrån den har vi ungefär en miljon olika patientprofiler, och det är en siffra som växer i takt med att systemet är självlärande. Det vi gör är att para rätt patient med rätt läkemedel och ger en rekommendation till den läkare som använder sig av Easy Diabetes, som verktyget heter. Därefter får man en möjlighet att tillsammans med patienten komma överens om vilket läkemedel man tycker passar bäst. Man får alltså ett antal initiativ där man får de högst rankade som första förslag.

Läs mer: Snabbare vårdcentral med AI 

Varför är det olika medicin för olika patienter?

– Det är rätt naturligt. Det kan handla om könsskillnader, skillnader i vår etniska bakgrund som syns i våra gener, vi kan ha olika enzymnivåer av olika slag och tar upp olika läkemedel på olika sätt. Vi vet idag från utvecklingsprogrammen av de här diabetesmedicinerna att de har olika effekter, och vi vet idag att det är långt ifrån alla som svarar på en viss behandling även om den har haft goda effekter i stora drag. Även inom oss själva kan vi förändras med tiden, exempelvis skillnader i mängden fett eller muskelmassa vi har, och det måste man ta hänsyn till när man sätter in de här läkemedlen för att få den bästa effekten och minska biverkningar.

Läs mer: Så kan AI hjälpa sjukhusen 

Läs mer: Fabians krig mot cancer 

Hur har appen tagits emot?

– Den har tagits emot väldigt väl. Vi har 44 olika svenska kliniker runtom i Sverige som använder sig av den inom ramen för en klinisk studie. Där jämför vi användare med vårt beslutsstöd mot handläggning utan det. Under Vitalis presenterar vi spännande data som visar hur bra det faktiskt går när man får stöd från vår AI-plattform, som alltså är ett komplement till läkarbesöket, och vi har fått ett varmt mottagande från läkarkåren och inte minst från patienterna. Man räknar på ungefär två besök per år för dessa diabetespatienter, och de är alltså själva i drygt 360 dagar med sin egen handläggning och behandling, och då kan de få stöd i vår app. I och med att den är synkroniserad med beslutsstödet så samlas den här datan och görs tillgänglig för patientens läkare eller sköterska. Men patienten får också feedback på hur de sköter sin behandling och om de ska göra vissa justeringar. Just den här feedbacken innehåller också maskininlärning och AI för att bättre lära känna den enskilda patienten och förutse förändringar och faror i förtid. Det gör att patienten får en betydligt tryggare tillvaro och betydligt bättre resultat i sin diabetes.

Läs mer: VGR öppnar virtuell mottagning 

Hur ser framtiden ut?

– Vi fokuserar i första hand på diabetes, och vårt fokus är att visa dessa fantastiska data som vi ser och försöka få ut det här i all verksamhet runtom i Sverige så att vi kan få världens bästa diabetesvård. Sen är det ju förstås så att en person med typ-2-diabetes inte bara har diabetes i många fall. Drygt 60 procent av dessa har även högt blodtryck, och givetvis kan man tänka sig att samma behov finns inom andra sjukdomsområden, och dessa data finns redan i plattformen. Tillsammans med samarbetspartners i Sverige kan vi få möjligheten att visa nyttan även inom andra sjukvårdsområden, där högt blodtryck kan vara en av dem.

Läs mer: 2025 är vården i mobilen 

15 maj 2018 Reporter Tim Leffler it i vården Foto Fredrik Kron, Adobestock

Rekommenderad läsning

Jelly Beans

Kvittot ger klimatavtryck

22 mar 2021 digit

En ny app kan visa upp din klimatpåverkan baserat på dina kvitton. Maskininlärning läser av kvittot och kontrollerar livsmedelstyp, vikt och ursprung, och räknar därefter ut koldioxidavtrycket på din handling. 

Granö Puff Vanlig
podcast

Teknik, hållbarhet och HPE

16 jun 2020 ledarskap

För att driva ett teknikbolag krävs en djup teknikkunskap och en god portion nyfikenhet. Det menar Anna Granö, Sverigechef HPE, som egentligen drömde om att bli barnläkare, men är idag glad över att det blev industriell ekonomi. Lyssna på Voisterpodden, tillsammans med Kalle Hultenheim, vd Atea Sverige och Voisters Lisa Nore.

slutet av biltunnel med grönska på andra sidan.jpg

Hitta rätt med ML

1 nov 2019 digit

Forskare vid MIT har hittat ett sätt för uppkopplade enheter att dela sina positioner även i miljöer med dålig GPS-mottagning. Lösningen bygger på maskininlärning, ML, och kan bli ett genombrott för den snabbt växande efterfrågan på lokaliseringslösningar.

riksdagshuset-fran-luften.jpg (1)

40 miljoner till AI

10 maj 2019 digit

I fjol satsade regeringen 20 miljoner på vidareutbildning inom AI, och i år ytterligare 20 miljoner. Målet är att underlätta arbetsmarknadens behov av fördjupade kunskaper inom AI, och bidra till livslångt lärande. På så sätt ökar Sveriges konkurrenskraft och förmåga att hantera samhällsutmaningar.

felicia-doktor-hg_2.jpg

Almi investerar i hälsa

9 nov 2018 it i vården

Det enorma intresset för hälsa och kost återspeglas i mängder av tips på nätet. Med HealthGoing.com vill Felicia Provender samla kvalitetsmärkt vägledning grundad på forskning. Med stöd från Almi Invest är målet att bli den ledande sökmotorn för en sundare livsstil.

spelar-sackpipa-vid-havet.jpg

Musik ska byggas av AI

9 nov 2018 digit

Ett system för maskininlärning övervakat av en forskare på KTH har hittills producerat 100 000 nya folkmusiklåtar. Målet med projektet är att lära datorer komponera och en del av resultatet finns redan på ett album utgivet av en irländsk folkmusikgrupp

ssab-utvecklas-med-ai.jpg

Big data på SSAB

6 nov 2018 digit

Nu ska stålindustrin utveckla sina redan omfattande mätprocesser med hjälp av AI, big data och maskininlärning. Bakom forskningsprojektet Swedish Metal finns Sandvik och SSAB och målet är en mer konkurrenskraftig och hållbar ståltillverkning.

glad-kvinna-i-vaxthus.jpg

AI hjälper psykologer

19 sep 2018 it i vården

En ny algoritm ställer psykologiska diagnoser genom att analysera vilka ord patienten använder för att beskriva sitt mående. Forskningen och innovationen har utnämnts till Startup of the year i entreprenörstävlingen Venture Cup. Nu testas Worddiagnostics på tre kliniker i Malmö.

cool-snubbe-med-motorcykel2.jpg

AI bäst på hjärtsjukdom

7 sep 2018 it i vården

En diagnostisk modell som utvecklats med AI och maskininlärning har bättre kunnat förutsäga risken att drabbas av hjärtinfarkt än en modell som konstruerats av medicinska experter. Det visar en ny studie och resultaten öppnar för nya möjligheter att använda AI för diagnos och behandling av en rad olika sjukdomar.