MAS-AI: Model til at vurdere værdien af kunstig intelligens

Brugen af AI vil bl.a. kunne påvirke organisering af behandlingen, patientsikkerhed, behandlingers effekt, patientens oplevelse af behandlingen, ulighed i sundhed, økonomi, personaleforbrug og etik.

Men der har hidtil ikke været nogle modeller, der er udviklet til at evaluere effekt og konsekvenser af at anvende kunstig intelligens, og beslutningstagere og sundhedspersonale er derfor overladt til sig selv i vurderingen af en given løsning.

MÅL

Formålet med projektet MAS-AI (Model for ASsessment of Artificial Intelligence) var at udvikle en model, som kan hjælpe beslutningstagere til at vurdere og udpege AI-teknologier inden for billeddiagnostik. Med en grundig model til evaluering får man overblik over, hvilke AI-teknologier der skaber værdi, så man kan vælge dem til, og teknologier med ingen eller uhensigtsmæssig effekt kan vælges fra.

Modellen blev udviklet med udgangspunkt i følgende trin:

1. En gennemgang af eksisterende guides, evalueringer og vurderinger af værdien af AI inden for det billeddiagnostiske område
2. Interviews med førende forskere inden for AI i Danmark
3. Workshops med beslutningstagere, patientorganisationer og forskere

Med input fra ovenstående udviklede projektet modellen MAS-AI, som kan give administrative og sundhedsprofessionelle ledere overblik over konsekvenserne ved brug af AI-teknologier.

RESULTATER

Projektet har udviklet modellen MAS-AI, der er et MTV-baseret værktøj, der kan understøtte indførelsen af ny teknologi med kunstig intelligens i sundhedsvæsenet.

Modellen er udviklet af en tværfaglig gruppe af eksperter, forskere og patientrepræsentanter, og den består af tre dele:

En tidlig MAS-AI med fire evalueringsområder

1. Sundhedsproblemet og den nuværende brug af teknologi

2. Teknologi

3. Etiske aspekter

4. Juridiske aspekter

En fuld MAS-AI med øvrige fem evalueringsområder

5. Sikkerhed

6. Kliniske aspekter

7. Økonomi

8. Organisatoriske aspekter

9. Patientaspekter

samt fem procesfaktorer, som det anbefales at forholde sig til undervejs i evalueringsprocessen.

En evaluering ved hjælp af MAS-AI kan understøtte beslutningsprocessen i forhold til anvendelsen af kunstig intelligens i sundhedsvæsenet samt øge gennemsigtigheden for alle involverede parter.

PARTNERE

Projektet blev gennemført i samarbejde med Radiologisk Afdeling og Nuklearmedicinsk Afdeling på OUH. Derudover udføres en canadisk validering af MAS-AI i samarbejde med Toronto General Hospital Research Institute og Transform HF, herunder Dr. Valeria E. Rac, som er direktør for Program for Health System and Technology Evaluation.

Dette projekt involverede kunstig intelligens og var derfor også forankret hos Centre for Clinical Artificial Intelligence (CAI-X).

EKSTERN FINANSIERING

Projektet var finansieret af puljen for OUH’s Konkurrencemidler.