2021.AI og Rigshospitalet skal støtte skjoldbruskkirtelkræftpatienter med AI

De nye AI-modeller, der er uddannet i hospitalsdata, vil besvare præoperationelle spørgsmål fra patienter, samtidig med at de opretholder de højeste juridiske og etiske standarder.

Finansieret af Den Europæiske Fond for Regionaludvikling Erhversfyrtårnet, 2021.AI og Rigshospitalet har annonceret et samarbejde om implementering af AI i Rigshospitalets Afdeling for OTO-rhino-laryngologi, hoved- og nakkekirurgi og audiologi („ENT“), der giver information og support til patienter med kræft i skjoldbruskkirtlen.

Rigshospitalet ligger i København og er Danmarks største og mest specialiserede hospital med 75.000 indlagte patienter hvert år. Som et kritisk center for undervisning og forskning prioriterer Rigshospitalet innovation i en kontinuerlig indsats for at levere verdens førende sundhedspleje.

„Vi er glade for at kunne afprøve nye og innovative tiltag på Øre-Hals-Næseklinikken på Rigshospitalet,“ sagde Mads Klokker, chef for ØNH-hoved- og nakkekirurgi og audiologi på Rigshospitalet. „Gennem vores hurtige samarbejde vil vi undersøge, hvordan AI kan støtte patienter, der mistænkes for at have kræft i skjoldbruskkirtlen. Vores mål forbliver uændret: at sikre, at patienterne føler sig trygge under behandlingen.“

Med data leveret udelukkende af Rigshospitalet, anvendte 2021.AI teknikker som Udvidet generering af hentning (RAG), dataforbehandling, hurtig konstruktion og finjustering af a stor sprogmodel, eller LLM, for at give præoperationel information og besvare patientspørgsmål.

Ved hjælp af 2021.AI GRACE Platform, som understøtter overholdelse af juridiske regler og etiske retningslinjer, vil LLM forbedre behandlingsrejsen for patienter og sundhedsudbydere uden at bruge patienters personlige oplysninger.

„Ved hjælp af AI kan vi yde support og vejledning også uden for vores normale åbningstider. Formålet er at skabe patientcentrering, sikkerhed og ro for patienten, deres kære og os selv som sundhedsudbydere,“ sagde Klokker. „Vi vil også være i stand til at lære om patientbehov og dermed klinisk ressourceallokering, hvilket er afgørende for at imødekomme fremtidens demografiske pres.“