Forskere tester, om kunstig intelligens kan forebygge genindlæggelser i psykiatrienen

Et nyt projekt skal vise, om brug af kunstig intelligens kan forebygge akutte genindlæggelser og på sigt hjælpe med at frigøre mere tid til psykiatriske patienter, siger professor Michael Eriksen Benros.

Genindlæggelser af patienter i psykiatrien er et stigende problem. Ifølge en analyse fra Magasinet Momentum, som udgives af Kommunernes Landsforening, bliver cirka hver fjerde indlagte patient genindlagt inden for 30 dage efter udskrivelsen. Derfor er professor Michael Eriksen Benros fra Psykiatrisk Center København sammen med en gruppe kolleger fra forskningen, klinikken og regionens sundhedsdatateams gået i gang med et projekt, hvor de afprøver, om kunstig intelligens blandt andet kan være en hjælp til at forebygge de hyppige akutte genindlæggelser.

For fåuger siden begyndte den første kliniske testfase af projektet, hvor kunstig intelligens bliver testet som en del af behandlingen på fire sengeafsnit og ambulante klinikker på Psykiatrisk Center København og Psykiatrisk Center Amager.

”I dag er andelen af patientforløb, hvor akutte genindlæggelser bliver nødvendige, alt for høj, og der er for mange uhensigtsmæssige patientforløb. Dette projekt er en del af psykiatriens arbejde med løbende at forsøge at forbedre patientbehandlingen med de ressourcer, vi har tilgængelige. Vi vil undersøge, om kunstig intelligens kan give lægerne den nødvendige hjælp under og efter en indlæggelse, så det ikke bliver nødvendigt for patienterne at blive akut genindlagt i det omfang, som vi ser i dag,” siger Michael Eriksen Benros.

Risikoscore kan ses på skærmen

Forud for projektet er gået flere års grundigt forarbejde, hvor forskerne har udviklet en model baseret på store mængder data om genindlæggelser af psykiatriske patienter; først på nationale registerdata over hele den danske befolkning og derefter har de arbejdet på en mere udvidet model med anonymiserede journaloplysninger fra Sundhedsplatformen over hele Sjælland. Den endelige model er nu blevet til en algoritme, som er blevet indarbejdet i et lukket system i Sundhedsplatformen, der kun kan ses af de deltagende afsnit.

Når en patient bliver indlagt på et af de fire testafsnit, vil der automatisk blive beregnet en estimeret score med risikoen for genindlæggelser inden for 30 dage, som kan ses på skærmen med en farvekode. Desuden vises på skærmen de mest forklarende faktorer i forhold til at øge risikoen samt de faktorer, der nedsætter risikoen – og endelig henvises til relevante uddrag fra de gældende behandlingsvejledninger.

”Scoren er tænkt som en hjælp til psykiaterne, hvis de i en travl hverdag ikke har tilstrækkelig tid til at læse hele patientens journal igennem, og samtidig kan vi mindske sandsynligheden for, at de kommer til at overse vigtige informationer,” siger Michael Benros.

Ingen erstatning for lægen

Michael Eriksen Benros understreger, at algoritmen ikke skal ses som en erstatning for lægens kliniske vurdering af patienten.

”Det er bestemt ikke meningen, at kunstig intelligens skal erstatte den menneskelige kontakt og den faglige vurdering fra lægen. Nogle patienter har en meget lang journal, og så er det ofte ikke praktisk muligt at have læst hele journalen inden en konsultation. Så vi håber faktisk, at den kunstige intelligens vil kunne hjælpe med at opsummere journalnotaterne, så der bliver frigjort mere tid sammen med patienterne,” siger Michael Eriksen Benros.

”Som kliniker er der rigtig mange ting, som man skal nå, og derfor har vi også forskellige hjælpemidler. Det er vigtigt at undersøge, om datadrevne metoder og herunder kunstig intelligens vil kunne bidrage som et nyt hjælpemiddel. I forvejen har vi for eksempel EWS-scoren og algoritmer i EKG-apparaterne, som begge kører på tværs af somatikken og psykiatrien. Hvis EWS-scoren er høj, skal vi være ekstra opmærksomme på, at der kan opstå en akut somatisk situation og anvende den opmærksomhed til at forsøge at forbygge, at patienten bliver dårlig.”

Projektet med kunstig intelligens i psykiatrien skal igennem tre testfaser med klinisk afprøvning. Først hvis forskerne har fundet frem til en model og opsætning i den kliniske hverdag, der er et tilfredsstillende arbejdsredskab for klinikerne - og samtidig viser effekt på at forbedre behandlingen - kan det komme på tale at indføre modellen som en del af standardbehandlingen i Region Hovedstaden og måske senere i Region Sjælland.

Psykiatriske sygdomsforløb kan forudsiges

Michael Eriksen Benros og hans kolleger har tidligere lavet flere forskningsprojekter, hvor de har afprøvet muligheden for at bruge kunstig intelligens i psykiatrien. Blandt andet har de i et studie i JAMA Psychiatry fra 2022 vist, at man ved at bruge registerdata og genetiske data kan forudsige diagnose og sygdomsforløb på en patient allerede før en indlæggelse på en psykiatrisk afdeling.

”Hos nogle kan der eksistere en forældet forestilling om, at psykiatriske sygdomme og forløb ikke kan prædikteres, da det for årtier siden ikke har været undersøgt i samme omfang som for generelle medicinske tilstande. Men vores og andre forskningsgrupper har gentagne gange vist, at det modsatte er tilfældet,” siger han.

”Vi har netop valgt, at den første grundige kliniske afprøvning af anvendelsen af kunstig intelligens skulle være med algoritmen for forudsigelse af risikoen for akutte genindlæggelser. For denne algoritme har allerede vist sig at være bedre til forudsigelse end den algoritme, man aktuelt bruger inden for hjertetilfælde og som har været anvendt inden for kardiologien i årtier.”

De præcise forskningsresultater for algoritmen, der kan forudsige risikoen for akutte genindlæggelser, er i øjeblikket under publicering.