Håndtering av bias og norsk tilpasning
En av de største utfordringene ved implementering av KI er risikoen for bias i modellene som utvikles. Bias i KI-systemer er ikke bare et teknisk problem, men også et etisk og klinisk problem som kan ha direkte konsekvenser for pasientbehandlingen. Et eksempel på dette er rasebaserte justeringer i lungefunksjonstester (Pulmonary function tests, PFT), der det lenge har vært praksis å anvende ulike «normale» verdier for lungefunksjon basert på pasientens rase. Dette har ført til bekymring for at slike justeringer kan undervurdere alvorligheten av lungesykdommer hos svarte pasienter, noe som igjen kan føre til forsinket diagnose og behandling (4).
I Norge må vi være spesielt oppmerksomme på hvordan bias kan påvirke behandlingen av sårbare grupper, som den samiske befolkningen, innvandrere og pasienter med ulike sosioøkonomiske bakgrunner. Bias i KI-modeller kan forsterke allerede eksisterende ulikheter i helseutfall dersom datasettet som brukes til å trene modellene, ikke representerer hele befolkningen. For eksempel, hvis en KI-modell utvikles basert på data fra en befolkning der enkelte grupper er underrepresentert, kan resultatene være skjeve og føre til dårligere behandling for disse gruppene.
For å motvirke bias og sikre rettferdig implementering av KI i norsk helsevesen, foreslår vi flere tiltak.
For det første må vi sikre representativ datainnsamling. Datasett brukt til å trene KI-modeller, må inkludere alle befolkningsgrupper i Norge, inkludert etniske minoriteter, ulike aldersgrupper, kjønn og sosioøkonomiske bakgrunner. Det må iverksettes spesifikke datainnsamlingstiltak for å inkludere underrepresenterte grupper.
For det andre er det nødvendig med regelmessig revisjon. KI-modeller må regelmessig revideres for å avdekke og korrigere skjevheter. Dette innebærer at det bør etableres et nasjonalt system for å overvåke og evaluere ytelsen til KI-modeller i klinisk praksis.
Når det gjelder etiske vurderinger, bør det opprettes tverrfaglige panel bestående av klinikere, etikere, pasientrepresentanter og KI-eksperter for å vurdere potensielle biaser og etiske implikasjoner før modellene implementeres.
Dessuten må KI-modeller utviklet utenfor Norge, evalueres og tilpasses norske forhold før de tas i bruk. Dette innebærer ikke bare språklig oversettelse, men også justering etter norske kliniske retningslinjer, helseprioriteringer og kulturelle normer.
Til sist må helsepersonell og pasienter informeres om KI-modellenes begrensninger, inkludert mulige biaser, slik at de kan ta informerte beslutninger.
Ved å implementere disse tiltakene kan vi utvikle et KI-system som er rettferdig og robust, og som ikke bare forbedrer kvaliteten på helsetjenestene, men også styrker tilliten til KI blant både pasienter og helsepersonell.