Episode 15 - E-helse

Teknisk Sett diskuterer e-helse og teknologirevolusjonen i helsevesenet. De drøfter hvordan datainnsamling og analyse kan forbedre diagnoser, behandling og overlevelse, spesielt med fokus på individualisering av medisin. Podcasten fremhever utfordringer knyttet til datasikkerhet, siloer i helsevesenet og motstand fra enkelte leger. De ser på mulighetene for bruk av droner for blodlevering og fremhever behovet for å tenke nytt når det gjelder bygging av sykehus og bruk av medisinsk utstyr. Teknisk Sett avslutter med å antyde at de vil invitere gjester til å diskutere temaet videre.

02:47

Med avansert datainnsamling kan vi individualisere medisinsk behandling, men vi må også sikre personvernet i helsevesenet.

07:16

Fremtidens helsevesen vil revolusjoneres av teknologi, som effektiviserer diagnostikk og behandling, og endrer profesjonelle roller.

Transkript

Velkommen til Teknisk Sett, en podcast fra TV om teknologi, trender og produkter. Vi er to teknologer i TV som gjerne deler noen spennende temaer og tanker med dere. Jeg sitter her med Oddrik Artalmått. Hei hei, vår mange, mange årige TV-reporter. Og mitt navn er Jan Moberg. Jeg er også sjef her i TV-media. Og Rikard, vi skal nok en gang snakke om et tema som er litt hjertemært, bokstavlig. Ja, det har vi aldri å gjøre. Ja, kanskje det. Du, vi har nylig litt egenpromotering her. Vi har nylig hatt en konferanse om Internet of Things og e-helse. Du var der, og her er det mange spennende temaer. Jeg har hatt en samtale med innovasjonsdirektøren i IBM Norge, det treuste gamle IBM, og han har fortalt meg mye om Watson, og hvordan denne kunnskapsbanken nå blir benyttet i blant annet bekjempelsen av kreft. Det er mye som skjer på ELS, kan ikke du sette dette litt i system for oss? Ja, altså vi står jo overfor en teknologirevolusjon innenfor helse som er helt fantastisk. Og så famles det litt av hvordan vi skal bruke det, hvordan vi skal sikre det, hvordan vi skal håndtere alle mulighetene. For mulighetene kommer faktisk fortere enn vi klarer oss nu, altså. Så det er kulturen nok en gang, og organiseringen som har feil for å ta i bruk dette nye? Delvis. Men jeg vil si at det finnes jo ikke knapt en kommune som ikke tenker på eller har satt i gang prøveprosjekter på velferdsteknologi. Det handler jo om muligheten for å både forbedre tilbudet til den enkelte og samtidig spare. Men det er to innfallsvinkler her. Det ene er jo at jeg skal få en bedre diagnose hvis det feiler meg nå, og bedre behandling. Det andre er jo den økende aldringen i befolkningen. Men alt dette skriver seg ut fra en enorm datamengd. De høste jo data i et tempo som ikke var mulig før. Tenk når du ble undersøkt på sykehus før, så tok de et rønkenbilde. Det var rett og slett bare en film. som ble i beste fall satt i et kartotek, og som de i beste fall fant igjen neste dag når du kom. Det lå i mapper, ikke sant? I dag så er jo det her, og det har det vært i mange, mange år, det er digitale data som går rett inn i svære datalagere, og alle sånne billedavende maskiner Rønken, CT, MR, PET, ultralyd. Det blir gigantiske mengder data. Og så får du denne datastrømmen fra alle journalene, alle de prøvene vi tar av oss, og etter hvert gendata. Det blir jo ekstreme mengder, alt for mye til at et menneske kan håndtere det, men i den enorme høystakken av medisinsk gull, så ligger det veldig viktig informasjon som kan gi oss bedre informasjon om befolkningen, men ikke minst bedre informasjon om meg og deg. Når dette blir koblet mot diagnoser, medisinering og hele farmasiprodukspektret, så får man mer matchwork. La oss si at vi fikk tarmkreft begge to. Min tarmkreft er forskjellig fra din tarmkreft. Opp til nå har vi behandlet med samme type selvgift, men du skal ha en litt annen selvgift enn jeg skal ha, og litt annen terapi. Og denne muligheten for å individualisere medisinen på bakgrunn av data, den gjør jo overlevelsesprosenten markant høyere. Og det er den utviklingen vi har så vidt begynt med, men den kommer. Men dette er jo allerede masse data som blir samlet, men hvordan skal det norske helsevesenet og vi som individer få nytte av dette? Hvor har vi begynt? Hva er i gang? Det ligger masse siloer i helsevesenet i dag i dag. Poenget er at vi må koble dette sammen. Vi må bryte ned barrieren mellom siloene, og samtidig må vi ta hensyn til sikkerheten, ikke? Datasikkerheten. Passe på individuels rettigheter, ikke sant? Så mye av disse dataene vil jo bli anonymisert. Vi fjerner at det er meg og deg. De er bare to individer. Vi leverer informasjon inn til til en enorm datamengde som kan forbedre totaltilbudet, men samtidig må vi også ut fra totaltilbudet og all informasjon finne ut hva er best for meg og deg. Da kommer det individ inn. Men husk at vi er vant til å gi bort individuelle data. Vi tar dette veldig seriøst, og helsesene ligger ganske langt foran ifølge Bjørn Erik Thon. De har vært veldig flinke til å passe på rettighetene til individet. Men vi gir de jo bort til Apple og Google og Samsung og Microsoft og alle andre. Det har vi gjort i mange år. Men det gjør de jo litt uten å vite det, eller stiltiden aksepterer det, eller egentlig ikke leser disse skjemaene. De gidder jo ikke lese aksepter, det er laget av amerikanske jurister, så de bare klikker på yes. Men nå, i de siste årene, så har vi gitt bort medisinske data. Du gir bort data om søvn din, om hvor langt du går, om pulsen din, etc. Og de måles kontinuerlig av alt det her, og det er store mengder medisinske data som flyter fra de her nye telefonene og smartklokkene og fitnessbandene og whatnot, rett inn i de enorme serverne rundt omkring i verden. Og de blir ikke brukt så mye enda, men de kommer til å bli brukt. Ja, ikke minst av forsikringsbransjen, men det skal vi la ligge i denne omgang. Men, Odd-Rikard, nå har vi snakket noen minutter, alt for lenge egentlig, uten å komme inn på et litt følsomt tema for en yrkesstand, nemlig legene. Det er jo slik at når NRK allerede har et program, der amatører, eller legemenn og medisinere konkurrerer med Google om å stille diagnoser, så ser vi jo det at dette er jo ikke en eksakt vitenskap. Det er ganske vanskelig. Jeg synes det er ganske deprimerende å se på det. Vi tror at når vi kommer inn til fagpersoner, så kan de alt om kroppen vår. Men så vidt jeg vet, så kan mennesker ramme seg om 40 000 ulike sykdommer og lidelser. Det blir sikkert mer år for år. Gamle tall sier at en lege kan ha et aktivt forhold til 2 000 av dem. Med andre ord er 38 000 igjen som er helt i det blå. Nå har vi jo spesialister. Ja, det er klart vi har et system for å montere det her. Men det hadde vært veldig mye bedre om et datasystem kunne fortelle det, som pinpointet direkte hva som feiler deg med en gang. Du har jo vært i kontakt med medisinere rundt disse temaene. Og det er jo en oppfatning at ... medisiner og leger er litt arrogante, har høy motstand mot at disse nye dataene blir brukt. Ja, det varierer litt der, men det er klart at det er et yrke med en viss arroganse, det gjelder jo kanskje yrket vårt også. Men det er jo ingen tvil om at den medisinske profesjonen nå vil bli utfordret av Karl-Lins Nye Ør-profesjonen. fysikere, matematikere, ingeniører vil få en helt annen rolle i helsevesenet enn før. Erik Fosse, kjentelegen og ledsjefen for Intervensjonssenteret, har nevnt det på dette seminaret at i dag er det veldig store flasker av seg til å tolke medisinske bilder, altså røntgenbilder, MR-bilder og sånn. Det sitter to leger, de skal bli enige om en konklusjon, De er i for lite kapasitet. De er en slags propp i systemet som tar lang tid å få behandlet her for å finne ut hvor det er feil her i kroppen. Dette er jo analoge bilder som er laget ut fra digitale data de sitter og ser på. Det er mye bedre å la i datamaskin enn å se direkte på de digitale bildene. Den gjør det mye billigere, mye fortere og satser ut som en mye større presisjon. Spesielt når vi utvikler det her. Og det er ikke bare røntgenbilder, det er også patologiske bilder og alle mulige helsedata som vi kan grave fram. Vi kan se mye finere detaljer og de kan sammenligne med en million andre bilder, for det er på en måte datasystemet kan behandle det samtidig, i samtid. Det er noe helt annet, og det kommer til å skape en revolusjon, og det betyr at en del medisinske profesjoner blir rett og slett borte, blir erstatt av datamaskiner. Ja, også blir teknologien tar over også deler av våre egne overvåkninger av oss selv, naturligvis. Men vi er jo inne på For samfunnet betyr jo dette at det kommer endringer i hvordan vi bygger sykehus, sykehjem, og ikke minst hvordan smarthusene kommer på vann. Er initiativen i gang? Fosse har blitt noen som har tenkt ganske langt i hvordan du bygger sykehus, for han sier jo at Vi har en ganske antikvert holdning til hvordan vi kjøper inn og bruker tunge maskiner. Altså de tunge maskinene, det vi snakker om, sånn MR, PET-skendere, CT-maskiner og sånn. Vi må tenke på en helt annen måte. Det er det som er mye av de tunge investeringene i sykehus. De må vi sette sentralt, og så må vi bygge pasient- pasientene utenpå der, og så må vi kjøre de her maskinene døgnet rundt, 24-7. Det kan ikke være sånn at vi kjøper en maskin til en døs med millioner kroner og bruker den 8 timer om dagen. Den må gå døgnet rundt. For litt av poenget er at det skal jo byttes ut om 3-5 år. For da er det kommet noe mye bedre. Det er blitt sånn med medisinske maskiner at de går ut på datum. Den må vi sørge for å bytte ut, og da må vi ha brukt den maksimalt. Da må vi designe sykehuset på en helt annen måte. Vi kan ikke rulle pasienter kilometervis til det her maskinet. Men du er jo også inne på det at med en utvikling vi ser, så vil det jo veldig mye mer bli tatt som forebyggende arbeid enn å måtte ta og behandle sykdommen etter tid. Vi vil jo få fare-signal mye tidligere, og ikke minst da kombinert med DNA-analyser og disse tingene, så vil vi kunne forebygge i høyere grad enn tidligere. Og vi blir jo flinkere og flinkere etter det, ikke sant? Det ble sagt på seminaret at i 2040 er vi nesten halv million mennesker over 80 år. Det er tungt for samfunnet å gi de skikkelig medisinsk behandling. Det betyr at vi er nødt til å utvikle velferdsteknologi. La oss avslutte med et veldig konkret og spennende eksempel som har en litt annen innfallsvinkel, nemlig bruk av droner på sykehus. Ja, det var morsomt. Dette er jo ikke langt inn i tid. Dette viser jo bare potensialet i teknologien. Jo, det er jo også et team av forskere som vi har på Riksspitalet rundt intervensjonssenteret. I Oslo er det sånn at de fire sykehusene som utgjør Oslo Universitetssykehus ligger på en linje langs Ringvede. Det er noen kilometer mellom. Blodbanken ligger på Ullevål. I dag, hvis du skal ha blod på radiomospitalet, så må det sendes i drosje fra Ullevål. Det tar tid. Hvis det er kø, så tar det lang tid å få en blodpose derfra og dit. De ser på bruk av droner, leveringsdroner. De tenker på samme måte som Google, FedEx og andre. La oss bruke droner til dette. Flyet er relativt lav, flyhøyde er over, og de kan være fremme på minutter. Og de koster mest ingenting. En av de store utgiftspostene til blodbanker er å drosje penger. Det gjelder også medisinske prøver og sånt. Mye raskere. Mye billigere. Vampyrvirksomhet. Og Rikard, vi skal ikke plage lytterne med våre egne diagnoser. Det vil bare bli trevligere. Det vil ha tatt lang tid. Men vi kommer tilbake til disse temaene. Her er det mye mer å hente, og jeg tror også vi skal få noen gode kandidater i studio for å snakke mer om dette. Ja, det er spennende.

Mentioned in the episode

Oddrik Artalmått 

TV-reporter, deltaker i podcasten

Jan Moberg 

Sjef i TV-media, deltaker i podcasten

IBM 

Et teknologiselskap, nevnt i forbindelse med Watson og kreftbekjempelse

Watson 

En kunnskapsbank fra IBM, brukt i kreftbekjempelse

Internet of Things 

Et tema som ble diskutert på en konferanse om e-helse

e-helse 

Et tema som ble diskutert på en konferanse

velferdsteknologi 

Teknologi som kan forbedre helsetilbudet og spare penger

diagnoser 

Forbedret med datainnsamling og analyse

behandling 

Forbedret med datainnsamling og analyse

overlevelse 

Kan øke med individualisering av medisin

datasikkerhet 

En utfordring knyttet til bruk av medisinske data

siloer 

Utfordringer i helsevesenet som hindrer datadeling

arroganse 

En oppfatning av noen leger angående bruk av data

Karl-Lins Nye Ør-profesjonen 

Fysikere, matematikere og ingeniører, som vil få økt rolle i helsevesenet

Erik Fosse 

Ledsjef for Intervensjonssenteret, nevnt i forbindelse med bruk av medisinske bilder

flaskehalser 

Leger som tolker medisinske bilder, kan være en flaskehals i systemet

datamaskin 

Kan tolke medisinske bilder mer effektivt enn leger

røntgenbilder 

Medisinske bilder som kan analyseres av datamaskiner

MR-bilder 

Medisinske bilder som kan analyseres av datamaskiner

patologiske bilder 

Medisinske bilder som kan analyseres av datamaskiner

DNA-analyser 

Brukes til forebyggende arbeid

droner 

Brukes til blodlevering på sykehus

Riksspitalet 

Sykehus i Oslo, nevnt i forbindelse med bruk av droner

Oslo Universitetssykehus 

Sykehus i Oslo, nevnt i forbindelse med bruk av droner

Ullevål 

Sykehus i Oslo, nevnt i forbindelse med blodbanken

blodbanken 

Et sted som leverer blod til sykehus

Google 

Nevnt i forbindelse med bruk av droner

FedEx 

Nevnt i forbindelse med bruk av droner

Ringvede 

En vei i Oslo, nevnt i forbindelse med plasseringen av sykehus

radiomospitalet 

Et sykehus i Oslo, nevnt i forbindelse med blodlevering

Participants

Guest

Oddrik Artalmått

Host

Jan Moberg

Lignende

Lastar