”Min robotdammsugare har mänskliga egenskaper”

Det är inte svårt att förstå förvirringen kring artificiell intelligens. Till att börja med är det inte något vi träffar på i vardagliga konversationer, vi har lite annat att fokusera på. Men det är inte heller helt enkelt att förklara vad AI är. För vissa är en chatbot nedre gränsen för vad man ska klassa in i AI. För andra är den nedre gränsen system som GPT-3, ett system som skrev en hel krönika åt mig. 

Och sen finns det den där jobbiga diskussionen, vad är ren automation och vad är AI? En robotdammsugare som bara åker runt och dammsuger saker inom ett visst område är en automatiserad arbetsuppgift, men nuförtiden finns det även robotdammsugare som kan känna igen föremål via kamera, besluta sin egen rutt utifrån data och optimera sin egen energiförsörjning, och plötsligt blir det AI! 

Det underlättar inte heller att AI är ett ämne, en metod och en filosofisk inriktning.

Vad menar jag med det?

Jo, begreppet människa och mänsklig är två olika saker. 

En människa kan vi karakterisera enligt kriterier som bara skulle omfatta homo sapiens, medan begreppet mänsklig kan omfatta saker som inte är människor. Min robotdammsugare har mänskliga egenskaper: den är förvirrad, trotsig och gillar att ställa till det för oss som bor med den. Men den är inte en människa för det. Det samma kan sägas med AI. Man kan referera till AI som ett generellt filosofiskt begrepp eller som en specifik metod, det kan vara förvirrande. 

När det gäller artificiell intelligens har vi två läger:

1: Generell AI, en filosofisk begreppsinriktning som vill att vi ska skapa ett system som klarar av att ersätta oss, tänka autonomt och utveckla sig själv. Laboratoriet och techprojektet OpenAi arbetar delvis efter denna princip. 

2: AI som ett samlingsbegrepp för massa olika metoder där matematik, datavetenskap, lingvistik och statistik går ihop för att skapa avancerade modeller. Inom ramen för detta faller maskininlärning, djupinlärning, natural language processing, neurala nätverk och mer. 

Min favoritmodell/kategorisering av AI kommer från författarna Russel och Norvig (1995) och handlar om att dela upp AI begreppet i olika system: 

System som tänker som människan

System som tänker rationellt

System som agerar som människan

System som agerar rationellt

Om du vill veta mer om hur system kan se ut, så har jag skrivit en snabb introduktion.

Så hur ser det ut inom Västra Götalandsregionen? Vilka projekt har vi inom respektive område? Kan AI göra någon skillnad för vår verksamhet? 

Om vi börjar med system som tänker som människan så har vi analysverktyg och beslutstöd. 

Från min egen verksamhet (psykiatrin) har vi exemplet kring beslutstöd för återinskrivning i psykiatrisk heldygnsvård. Genom data, maskininlärning och verksamhetsnära kunskap kunde man skapa ett beslutstöd för läkare som flaggade upp beroendepatienter i heldygnsvården som låg i riskzonen för återinskrivning med kortare intervall. Projektet leds av Mikael Mide, sektionsledare och doktorand på ePsykiatrienheten. 

Ett annat exempel på system som tänker som människan är ett cancerdiagnostikprojekt som drivs av docenten Ida Häggström. Ida har en kombinationstjänst på Sahlgrenska Universitetssjukhuset, Sahlgrenska Akademin och Chalmers. Med hjälp av Idas forskning kan läkare få en AI-baserad ”andra åsikt” och få mer tid över för att gå på djupet med svårare fall. 

System som tänker rationellt

Här är det ganska svårt att placera system, för dessa system överlappar mycket med gruppen innan. Men här har vi faktiskt GPT-3. Genom att hitta logiken i hur vi konstruerar meningar kan systemet GPT-3 förutsäga nästa mening. Om jag säger “Vilket vackert väder vi har, idag är det så…..” så kommer den utifrån vad den sett i tidigare text kunna förutsäga att vi kommer avsluta vår mening med ordet “soligt”. 

I hälso och sjukvården idag har vi inga system som tänker rationellt, inte enligt Russel och Norvigs definition. Möjligtvis när vi får in journalsystem som utifrån ett fåtal nyckelord kan försöka förstå logiken bakom vad vårdpersonalen ville anteckna, göra automatiska anteckningar och på så sätt korta ner den administrativa tiden markant. 

System som agerar som människan

Där har vi chatbotar. Från VGR:s håll har vi chatboten Liv som svarar på frågor gällande hälsa och välmående och numera nedlagda projektet Chatboten Betsy. Eftersom Betsy räknas inom ramen för medicinteknik kommer chatboten att få genomgå en testning och märkning utanför Sahlgrenska Universitetssjukhuset. Det de båda chatbotarna gör, är att simulera mänskligt beteende genom att svara på chatt så nära människolikt som möjligt. I fallet Liv så är chatboten pragmatisk och informativ medan Betsy, med sin avatar och sina svar främst försöker efterlikna sina mänskliga föregångare. 

Även om vi inte har det på sjukhuset för tillfället så är socialrobotik också ett perfekt exempel på system som agerar som människan. På många sjukhus runt om i världen så väljer man att ta in robotiserade kolleger. På VGR-bloggen finns en samling av robotar vi tagit en titt på i hälso-och sjukvården som agerar som människor, bland annat MOXI som hjälper heldygnsvårdens personal att ta hand om praktiska saker, så som att byta lakan, fylla på med utrustning, hämta och lämna prover samt fylla på med mat och dricka på rummen. 

System som agerar rationellt 

Just nu har Sahlgrenska Universitetssjukhuset inga system som agerar rationellt enligt AI-principen eftersom det krävs en del autonomt tänkande och egna beslut. Närmaste vi kommer där är robotic processing automation (RPA). Du kanske hört talas om RPA men aldrig riktigt reflekterat över vad det egentligen är. Kort sammanfattat är systemet designad för att kartlägga och upprepa monotona uppgifter som idag genomförs av människor. 

Säg att du ska kontera 600 fakturor varje dag. I stället för att sitta och göra detta manuellt, kan man låta ett system “spela in” hur du hanterar fakturor och låta systemet kontera om och om igen tills det inte finns några fakturor kvar. RPA kan användas för mer avancerade uppgifter, men det som uppgifterna har gemensamt är att de alla är enklare och repetitiva uppgifter som kan instrueras vidare till ett system som inte behöver förstå innehållet.

De senaste fem åren har system som RPA blivit allt större. Under pandemin blev mängden information som kom in ohanterlig, speciellt gällande smittspårning, något som behövde ske snabbt, konsekvent och med god säkerhet. Södra Älvsborgs Sjukhus (SÄS) i Borås har länge varit i frontlinjen gällande RPA, och under pandemin skapade de en smittspårning-robot (RPA). När en patient konstaterats smittad med covid-19 matar Vårdhygien in patientens personnummer i roboten. Roboten går därefter igenom ett antal olika sjukhussystem för att se vilka patienter och anställda som kan ha varit i kontakt med den smittade.

Genom att sammanföra system, lära roboten vad den ska leta efter och snabbt kunna lista vilka personer som behövde varnas kunde man föra effektiv smittspårning. Ett system som kan tjäna många syften framöver! 

Mina krönikor tenderar att bli små föreläsningar om AI. För att kunna diskutera, debattera, välkomna och problematisera AI så måste vi förstå det hur än ointressant det må verka, för det är på väg in i vården, och det kommer att underlätta våra liv om vi gör det rätt från början. Det enda sättet det blir rätt, är om den byggs, används och utvecklas av användarna själva. När nästa halvbakade system slängs våran väg, och nästa buzzword skickas runt bland de som sliter för patientens bästa, så måste vi veta vad vi ger oss in oss på.

Almira Osmanovic Thunström är verksamhetsutvecklare inom psykiatrin på Sahlgrenska Universitetssjukhuset och forskar om artificiell intelligens. Här hittar du fler krönikor av Almira.