Digital kompetanse, wearbles* og kunstig intelligens

Norge er et langstrakt land og hvor mange bor i grisgrendte strøk der «ingen skulle tru at nokon kunne bu». I noen deler av landet er responstiden mellom 30-44 minutt og med en reisevei på 3 timer til nærmeste sykehus. Lang responstid, lang reisevei, uvær og stengte veier gjør det ofte kinkig for en del å nå frem til nærmeste profesjonelle helsehjelp og mye tyder på at man må se nærmere på hvilket mulighetsrom teknologien kan gi for å bedre noe av dette. Wearbles, bredbåndsteknologi, smartphones og kunstig intelligens kan være en hjelp til selvhjelp – spesielt når det gjelder hverdagslige, helsefaglige spørsmål og tidvis også som et supplement når det står om liv og helse. Men dette krever en profesjonsfaglig kompetanse for å utnytte dette mulighetsrommet og tone ned digitalt utenforskap. Men hva er egentlig wearables mer spesifikt? 
 

“Wearables» er smarte klokker, aktivitetsmålere, klær, smartphone-drevne enheter, o.l. som har smarte sensorer og tidvis også kunstig intelligens (KI) integrert. De har ofte også evnen til å koble seg til tingenes internett eller andre enheter, som for eksempel smarttelefon-drevne EKG-enheter basert på KI og maskinlæring. Mellom 2019 og 2021 ble det solgt cirka 3, 5 millioner smartklokker og aktivitetsmålere i Norge (Knutsson, 2023), og salget de siste to årene ser ikke ut til å ha avtatt. I tillegg har også svært mange her til lands lastet ned en av de over 100 000 helseappene som finnes (Dorsey et al., 2017). Det betyr at store deler av den norske befolkningen er fortrolig med slike helseapper, mange går rundt med wearbles daglig (også med kunstig intelligens integrert), og hvor enorme mengder virkelighetsdata blir generert daglig. Kan denne digitale teknologien og KI være en kime til at man blir mer selvhjulpne rundt hverdagslige helsespørsmål?

På bakgrunn av kunnskapsgrunnlaget og egen brukserfaring med smartklokker siden 1993 nevner jeg i den ferske boken min at dagens wearables og virkelighets- og sanntidsdataene de genererer, nå har et omfang, pålitelighet og en utbredelse som i et folkehelseperspektiv vil være lite fremtidsrettet å se helt bort fra. Og det pågår flere interessante prosjekt både nasjonalt og internasjonalt innen dette området. Samtidig er dette lettere sagt enn gjort da området kan oppleves som et etisk minefelt. Men både i personvernskommisjonens utredning (NoU, 2022) i fjor, i GDPR (EU, 2018) og i den nylig vedtatte EU’s regulativ for kunstig intelligens (EU, 2023) er hovedbudskapet at så lenge årvåkenhet, datasikkerhet og personvern er i førersetet, kan både kunstig intelligens, tingenes internett og smartklokker anvendes i folkehelseforskningen, helsefremmende arbeid og i primærhelsetjenesten. Dette kan også sees i lys av fremveksten av KI og distribuert maskinlæring (Federated learning) i 2017, hvor algoritmen sendes til din smarttelefon, trenes der på dine egne virkelighets- og sanntidsdata på din egen mobiltelefon og det blir dermed opp til deg selv om du vil la andre få tilgang til disse.

Samtidig er det ulike meninger om hvorvidt man kan stole på disse wearbles både i hverdagen og i forskningen, om de skaper både tilsiktede effekter (bedre selvinnsikt, nudging etc.) eller utilsiktede bieffekter (mer stress, FOMO, etc.), og derfor er det viktig å se nærmere på hva wearbles er og hva kunnskapsgrunnlaget viser omkring dette.

Wearbles kan enkelt sagt plasseres i fire kategorier: på-kroppen enheter (festet direkte på kroppen/huden), nær-kroppen enheter (integrert nær kroppen uten direkte kontakt med kroppen/huden), i-kroppen enheter (teknologiske implantater), og teknologiske tekstiler (tekstiler med sensorer, o.l. integrert) (Abd-alrazaq et al. (2023a). I tillegg finner man en spennvidde i hva de er kapable til, fra de enkle og rimelige smartklokkene, til de mer avanserte og kostbare smartklokkene, samt smarttelefondrevne enheter og apper basert på KI og maskinlæring. Dette må man ta høyde for når man vurderer kunnskapsgrunnlaget – spesielt når man vet man at en del enkeltstudier viser motstridende forskningsfunn omkring wearbles. Dette har med at wearbles og apper varierer i kvalitet og det er derfor noe som krever årvåkenhet rundt om man «måler det man tror man måler». Men hva viser de store metaanalysene og systematiske reviewene på aggregert nivå?

En systematisk review og metaanalyse av Zhang et al. (2020) viser at målinger av hjertefrekvens (HR) med smartklokker og aktivitetsmålere er sammenlignbare med kriteriemål for HR som elektrokardiografi (ECG) og bryststropper. En systematisk review og metaanalyse av Nazarian et al. (2021) viser at smartklokke-teknologi har høy diagnostisk nøyaktighet for deteksjon av hjertearytmier og ser viktigheten av at slike digitale enheter kan anvendes til screeningformål i helsevesenet.

Hovedfunnene i en metaanalyse og systematisk review av O’Driscoll et al. (2018) viser at nøyaktigheten av energiforbruk-estimater fra håndledds- og armbårne enheter varierer avhengig av aktivitetstype og at validiteten bedres ved å kombinere det med akselerometre.

I en annen systematisk review og metaanalyse finner at Abd-Alrazaq et al. (2023b) wearbles med bærbar kunstig intelligens (AI) integrert er et lovende verktøy for å oppdage og forutsi depresjon, men det er fortsatt i sin spede begynnelse hvor bærbar AI bør brukes sammen med andre metoder for å diagnostisere og forutsi depresjon.

En systematisk review av systematiske reviews og metaanalyse av Hons et al., (2022) viste bare litt økning i fysisk aktivitet og litt reduksjon i kroppsvekt ved bruk av aktivitetssporere.

En metaanalyse av Hannan et al. (2019) viste at bruk av aktivitetsmålere gir litt hjelp til selvhjelp for å forbedre fysisk form, og er mer effektivt enn å ikke bruke det.

Flere av studiene peker på at wearables muliggjør målinger i sanntid, over lengre perioder og kontekster hvor primærhelsetjenesten ikke når frem, som for eksempel i grisgrendte strøk. Samtidig er det viktig å være klar over at både bruk smartklokker og aktivitetsmålere kan ha flere negative sider, noen av dem er som nevnt ikke alltid like pålitelige og de må derfor anvendes med fornuft.   

Ser man så nærmere på smartphone drevne EKG-enheter som har blitt undersøkt for screeningformål, så har dette vist seg å ha et stort potensial siden de ofte er rimeligere enn en smartklokke, er svært brukervennlige og kan festes på mobilen eller puttes i lommen. Enkelte av disse har FDA-godkjenning for screening av arytmier basert på sin patenterte teknologi inkludert KI og maskinlæring. Dette er spesielt viktig område da hjerteinfarkt er den nest mest utbredde dødsårsaken på verdensbasis (Wegner et al., 2020) , den har høy dødsrate også i Norge, samt at her til lands er det 13.000 tilfeller av hjerteinfarkt årlig (ca. 35 tilfeller. daglig) (NHI, 2022). Hva viser så kunnskapsgrunnlaget rundt slike Smartphone-drevne EKG-enheter.

Lowres et al. (2014) sin studie på oppdrag fra britiske helsemyndigheter finner at slike smartphone-drevne EKG-enheter vil kunne anvendes til screening, være en hjelp til selvhjelp og spare betydelige kostnader i primærhelsetjenesten.

Freedman, et al. (2017) finner at smarthone-drevne EKG-enheter kan anbefales å anvendes til screening formål av arytmier og at store randomiserte studier med denne type teknologi vil kunne styrke kunnskapsgrunnlaget fremover.

Reed et al. (2019) finner i deres RCT-studie at slike smartphone-drevne EKG-enheter fungerer svært godt for pasientgrupper som er i risikosonen for arytmier.

Himmelreich et al. (2019) finner i sin studie at det ble funnet at et 1-kanals EKG-apparat (1L-ECG) drevet av en smarttelefon hadde utmerket diagnostisk nøyaktighet for atrieflimmer/-flutter (AF/AFL) og god diagnostisk nøyaktighet for andre rytmeavvik i en primærhelsetjenestepopulasjon.

Wegner et al. (2020) finner at smartphone-drevne EKG-enheter gir en nøyaktig deteksjon av atrieflimmer.

I sin studie finner Witvliet et al. (2021) flere positive aspekt, samt at når et 1L-EKG er registrert, kan den interne AF-algoritmen klassifisere registreringen som "normal" eller "mulig AF".  Nøyaktigheten av den interne algoritmen sammenlignet med 12L-EKG-vurdering av kardiologer har blitt evaluert i en systematisk gjennomgang og metaanalyse av Wong et al. (2020). For en av de mest utbredte i markedet, fant de at den interne AF-algoritmen kan være et pålitelig verktøy for klinikere når de vurderer 1L-EKG for AF.

Beers et al. (2021) finner at smartphone-drevne 1L-EKGer kan brukes til å måle QTc-intervallet nøyaktig sammenlignet med samtidig innhentede 12L-EKGer i en primærhelsetjenestepopulasjon. Dette kan gi en mulighet for å overvåke effektene av potensielle medikamenter som forlenger QTc-intervallet.

Man ser også at slike smartphone-drevne EKG-enheter (siden de kan puttes i lommen eller festes på mobilen) kan anvendes til mer akutte målinger i grisgrendte strøk og i andre ekstraordinære kontekster (f.eks. til sjøs, i fly, under ekspedisjoner, o.l.) hvor det oppstår situasjoner hvor man har behov for å sjekke folk for arytmi.

Sett under ett kan wearbles med høy kvalitet og anvendt på en fornuftig måte, bidra til at folk flest kan få mer selvinnsikt, bli mer selvhjulpne og få hjelp til selvhjelp i hverdagslige helsespørsmål som en del av en førstelinjeintervensjon. Eksempelvis ser man i metaanalyser at mobile helseapper, med sin enorme utbredelse globalt, kan sammen med smarttelefoner, smartklokker, o.l. bidra til selvhjelp og hjelp til selvhjelp innen flere helseområder (Klimczak et al., 2023).  Og i en metanalyse inne psykologi King, et al. (2017) finner de at selvhjelp som fenomen fungerer: “Overall, the findings suggest that self-help, with minimal therapist input, has considerable potential as a first-line intervention» (s. 664).

Hvordan kan så det å være selvhjulpen eller få hjelp til selvhjelp foregå i hverdagen med kunstig intelligens som sparringpartner? Her viser jeg i boken min hvordan den kraftige KI-baserte språkmodellen GPT-4 er en god sparringpartner og som jeg avdekker er kapabel til å bestå medisinske eksamener, bistå med tolkning av analyseresultat fra laboratorieprøver, analysere helsedata fra smartklokke, m.m. Relaterer man så denne form for kunstig intelligens til wearbles, så er det mye som tyder på at dette til sammen bedrer mulighetene til å være selvhjulpen og få hjelp til selvhjelp betraktelig.

For eksempel kan smartphone-drevne EKG-målinger både gi deg feedback fra algoritmen i den smartphone-drevne EKG’en, man kan så få en ekstra feedback EKG-plattformen (hos leverandør), samt at legger man inn bilde av EKG-kurvene i GPT-4, gir den også en presis tilbakemelding til deg. Og til slutt kan EKG-kurvene digitalt sendes direkte til fastlegen i sanntid for en mer profesjonell vurdering.

Som kunnskapsgrunnlaget viser, er det å være selvhjulpen eller få hjelp til selvhjelp ved hjelp av wearbles generelt og spesielt smartphone-drevne EKG’er med kunstig intelligens, et område man bør rette blikket mot i tiden fremover. Det betyr selvsagt ikke en nedvurdering eller erstatning av eksisterende helsetilbud. Det kan derimot være et godt supplement i vårt langstrakte land hvor mange bur i grisgrendte strøk der «ingen skulle tru at nokon kunne bu» og hvor lang responstid, uvær, stengte veier for ofte gjør det uframkommelig til nærmeste helsehjelp. Wearbles, bredbåndsteknologi, smartphones og kunstig intelligens kan være en utstrakt hånd – spesielt når det gjelder hverdagshelsefaglige spørsmål og tidvis også som et supplement når det står om liv og helse. Det krever at helsesektoren prioriterer profesjonsfaglig digital kompetanse i tiden fremover, slik at de mulighetsrommet dette gir både kan realiseres og håndteres på en etisk og personvernmessig forsvarlig måte.

*Foreløpig blir wearbles brukt som begrep på både norsk og engelsk.