Skip to main content

Sundhedspolitisk Tidsskrift

Kunstig intelligens skal hjælpe patienter med blodprop i hjertet

Skrevet af Redaktionen den . Skrevet i Nyheder.

Hjertemedicinsk afdeling på Rigshospitalet vil i et nyt samarbejde undersøge, om man med forskellige sundhedsdata kan udvikle en algoritme, der kan gøre behandlingen af patienter med blodprop i hjertet endnu bedre.

Det skriver Rigshospitalet på sin hjemmeside.

​De første timers vurdering og behandling af patienter med en blodprop i hjertet er vigtige. Hjerteafdelingen indsamler allerede i dag enorme mængder data, mens patienterne er indlagt, men har svært ved at bruge dem alle sammen i en samlet forudsigelse af patientens risiko for komplikationer. Det bliver derfor typisk nogle enkeltparametre, der bliver lagt vægt på, og man mangler derfor hjælp til at finde mønstre i de enorme datamængder, som reelt gavner patienten.

Derfor vil Rigshospitalets hjerteafdeling i samarbejde med Alexandra Instituttets eksperter i kunstig intelligens undersøge, om man med forskellige sundhedsdata kan udvikle en algoritme, der kan gøre behandlingen af patienter med blodprop i hjertet endnu bedre.

Ifølge Dan Eik Høfsten, overlæge på Rigshospitalets hjerteafdeling, er der især to spor, som man vil undersøge. Det første skal hjælpe med at individualisere behandlingen, så alle får den bedste behandling efter en blodprop i stedet for “one size fits all”.

"Vi har en god fornemmelse af, hvilke fysiske forhold der afgør, om folk dør. Vores modeller er blevet mere og mere sofistikerede, og vi har fået maskinkraft og datamængder, der gør, at vi kan opstille risikomodeller, der tager højde for mange forskellige parametre. Men de klassiske statistiske modeller er også begrænset af, at de oftest antager, at hver parameter er uafhængig af hinanden, og har samme betydning for alle patienter. Med maskinlæring har vi mulighed for at kombinere variable på mange forskellige måder og dermed tage højde for, hvordan de mange forskellige parametre påvirker hinanden indbyrdes," siger han.

Den anden ting, man vil undersøge, er den hjerterytme-overvågning, som alle patienter bliver udstyret med, når de bliver indlagt. Her har man i dag et veletableret alarmsystem, som kan genkende abnorme hjerteforstyrrelser, som kræver akut behandling.

En patient har typisk 100.000 hjerteslag i døgnet, og ifølge Dan Eik Høfsten er det tanken, at der gemt imellem de enorme mængder rytmedata ligger nogle variationer, som ikke nødvendigvis siger noget om risikoen her og nu, men som markerer, hvis patienten har risiko for at få rytmeforstyrrelser eller andre hjerterelaterede komplikationer siden hen.

"Vi vil putte alle de kliniske parametre ind, som vi ved har betydning. Det gælder lige fra blodprøver, blodtryksmålinger, resultater fra undersøgelser og patientens tidligere sygehistorie. Vi vil derefter følge patienterne i en periode efter udskrivelsen og fodre algoritmen med oplysninger om, hvilke patienter, der siden oplevede komplikationer. Tanken er, at algoritmen kan håndtere de enorme datamængder og lede efter mønstre af en anden karakter, end hvad den menneskelige hjerne er trænet til og dermed kan lave en profil over de patienter, der har størst risiko," siger Dan Eik Høfsten.

Udfordringen med blodpropper i hjertet var tidligere, at dødeligheden var meget høj. Det problem har man nu næsten løst, men på trods af at der er sket så stor udvikling inden for behandling af blodpropper, er der stadig en utrolig mængde patienter, som efter et ukompliceret forløb med blodprop bliver genindlagt. Hvis man kan forudsige, hvem de er allerede inden for de første døgn, vil man langt bedre kunne individualisere behandlingen, så alle får den bedste behandling efter blodprop i stedet for “one size fits all”.

 

Tags: blodpropper, AI, kunstigintelligens