En algoritm flaggar rött vid hög risk för tidig återinläggning. Artificiell intelligens ska öka kvaliteten vid beroendevårdens utskrivningsbedömningar tror psykologen och projektledaren Mikael Mide i Göteborg.
Text: Peter Örn
Cirka 15 procent av alla patienter i Beroendevårdens heldygnsvård i Västra Götalandsregionen återinskrivs inom 14 dagar efter utskrivning. Det är en onödigt stor andel och bedömningen vid utskrivningarna borde kunna förbättras med hjälp av artifici-ell intelligens AI. 
Det tror psykologen Mikael Mide projektledare vid ePsykiatrienheten vid Sahlgrenska Universitetssjukhuset och ansvarig för utvecklandet av en algoritm som ska hjälpa läkarna att bedöma risken för tidig återinskrivning.
– Det handlar ofta om svåra bedömningar. Patienten har både en beroendeproblematik och en psykiatrisk samsjuklighet vilket innebär att patienten är ganska instabila. Dessutom är slutenvården pressad beläggningsgraden är hög och personer måste skrivas ut löpande säger Mikael Mide.
Det finns en stor mängd patientinformation samlad i journaler bokningssystem och andra källor. För den enskilde läkaren handlar det om en svåröverskådlig informationsmängd men med maskininlärning där en algoritm tränas att beräkna risker utifrån sambandet mellan en rad olika variabler skulle den samlade informationen kunna bli beslutsstöd vid en utskrivning.
– Läkaren kan få en förvarning om att det handlar om en högriskpatient för tidig återinskrivning genom att algoritmen flaggar upp patienten som röd gul eller inte alls. Röd innebär en hög risk gul en medelrisk säger Mikael Mide.
Algoritmen är under utveckling och preliminära data visar att den redan fångar upp fler patienter än läkaren vid bedömning av risk för snar återinläggning medan läkaren oftare har rätt i sina gissningar. Förhoppningen är att den ska fungera som ett komplement och inte ersätta läkarens bedömningar.
– En algoritm får enligt dataskyddsförordningen över huvud taget inte fatta några egna beslut.
Mikael Mide tror inte heller att risken är särskilt stor att läkare lägger för stor vikt vid algoritmens bedömning vid sidan av den egna professionella bedömningen.
– Det finns alltid en risk men läkare är som regel mycket duktiga på att bedöma. Jag tror algoritmens betydelse avgörs från fall till fall handlar det till exempel om en patient som mitt i natten vill bli utskriven och en jourläkare som tidigare aldrig har träffat den aktuella patienten kan den bli ett viktigare stöd än för en överläkare på en avdelning som ska ta ett beslut om en patient som den träffat många gånger tidigare säger Mikael Mide.
Under hösten 2021 hoppas Mikael Mide att algoritmen ska kunna prövas i en pilotstudie på en avdelning och om allt går bra börja användas kliniskt våren 2022.
Algoritmen hittar samband
Algoritmen för beslutsstöd vid utskrivning bygger på den samlade informationen om patienter vid Beroendevårdens heldygnsvård information som omvandlats till siffror. Utifrån en mängd kvantitativa variabler lär sig algoritmen successivt att hitta olika samband som påverkar risken för tidig återinläggning och hjälper läkaren i bedömningen vid eventuell utskrivning.
Alla beräkningar av patientdata görs på sjukhusets egna servrar med samma datasäkerhet som till exempel för patientjournaler.
