Denne artikkelen er produsert og finansiert av Universitetet i Agder - les mer.

Dataene fra kontinuerlig helseovervåkning kan åpne for mer individuelle anbefalinger fra helsevesenet. (Illustrasjon: blackzheep / Shutterstock / NTB scanpix)
Dataene fra kontinuerlig helseovervåkning kan åpne for mer individuelle anbefalinger fra helsevesenet. (Illustrasjon: blackzheep / Shutterstock / NTB scanpix)

– Verdifull helseinformasjon blir ikke brukt

Bruker du en helsedings som Fitbit eller Apple Watch, får du mer informasjon om din egen helse enn helsevesenet har. Her ligger det et stort potensial, mener forsker Martin Gerdes.

Publisert

I snitt går nordmenn til fastlegen litt under tre ganger i året. Om du er heldig kan det være så sjelden som hvert tredje år. Vi besøker nemlig bare legen når vi er syke.

Dataene legen registrerer om deg er dermed begrenset til et lite tidsvindu.

Bruker du en helsedings rundt håndleddet så overvåker den helsen din kontinuerlig og samler data hvert minutt over flere år.

– Dette gir et potensial til å se helsetilstanden utvikle seg over tid. Det er ekstremt verdifull informasjon om helsen din. Firma som Apple og Google har forstått dette, men det blir ikke tatt i bruk av helsesystemet, sier førstelektor Martin Gerdes.

Han har nylig disputert for doktorgraden sin ved Fakultet for helse- og idrettsvitenskap ved Universitetet i Agder (UiA), hvor han er ansatt ved Institutt for informasjons- og kommunikasjonsteknologi.

Kunstig intelligens kan gi deg helseråd

Gerdes ser for seg at kunstig intelligens vil føre til en revolusjon i hvordan vi forholder oss til helsen vår.

I dag kan leger bare gi deg generelle råd om livsførselen din ut fra studier og statistikk.

Gerdes mener at dataene fra kontinuerlig helseovervåkning kan åpne for mer individuelle anbefalinger.

– Maskinlæringsteknikker gjør at vi kan forstå mer om hva som påvirker helsen vår og se på helheten av fysisk aktivitet, ernæring, luftkvaliteten rundt deg, og mer. Kunstig intelligens kan gi oss mer personlige anbefalinger om hvilke grep vi eventuelt bør ta for å bedre helsen vår, sier Gerdes.

Maskinlæring er en gren av kunstig intelligens. Forskning på maskinlæring er blant annet automatisk å lære gjenkjenning av komplekse mønstre og gjøre intelligente beslutninger basert på data.

Martin Gerdes er tilknyttet Senter for e-helse ved UiA hvor de blant annet forsker på telemedisin og avstandsoppfølging. (Foto: UiA)
Martin Gerdes er tilknyttet Senter for e-helse ved UiA hvor de blant annet forsker på telemedisin og avstandsoppfølging. (Foto: UiA)

Kan gjøre pasienter mer uavhengige

I sitt doktorgradsarbeid utviklet Gerdes et system for telemedisin og avstandsoppfølging for pasienter med lungesykdommen kols.

Målet var å gjøre pasientene mer uavhengige slik at de kunne bo hjemme lenger.

Systemet ble utviklet i samarbeid med Sørlandet sykehus, hvor pasientene vanligvis fikk behandling. Etter at de ble utskrevet, ble de fulgt opp av sykepleiere fra Kristiansand kommune gjennom videosamtaler og telefon i en telemedisinsentral.

Pasientene kunne selv måle oksygenmetning og puls gjennom en enkel innretning de plasserte på fingeren sin en gang om dagen.

De kunne også rapportere symptomer via et brukervennlig spørreskjema på et nettbrett.

Telemedisin

Telemedisin er bruk av ulike former for teleteknologi og datakommunikasjon til medisinske formål.

Telemedisin innebærer undersøkelse, overvåkning, behandling og administrasjon av pasienter samt opplæring av pasienter og personell ved hjelp av systemer som gir umiddelbar tilgang til ekspertise og informasjon om pasienten, uavhengig av hvor pasienten eller den relevante informasjonen er geografisk lokalisert.

Siden 2000 er begrepet telemedisin i økende grad blitt erstattet av begrepet e-helse. (Kilde: Stor medisinske leksikon)

Bredt samarbeid

Forskningsteamet på Senter for e-helse involverte pasienter og pårørende, leger, programvareutviklere, sykepleiere og forskere da systemet skulle utvikles.

Et viktig poeng med arbeidet var nettopp dette samarbeidet på tvers av profesjoner og fagfelt i ulike faser av prosjektet.

Mer enn hundre pasienter deltok i forsøk med pilotsystemet.

– Vi så blant annet at det å ha en livslinje til leger og sykepleiere gjorde at brukerne fikk mer selvtillit på at de kunne klare seg selv, sier Gerdes.

Systemet Gerdes utviklet var et pilotsystem. 30 kommuner i Agder-fylkene deltok i prosjektet Felles telemedisinsk løsning på Agder (TELMA). De har i dag tatt i bruk et telehelsesystem som på mange måter fungerer på samme måte.

Fremover vil Gerdes jobbe mer med forskning på integrering av personlige helsedata fra kommersielle helsedingser og kliniske målesystemer. Han vil se på hvordan det kan brukes til automatiske individuelle anbefalinger for å oppnå bedre helse, kondisjon og livskvalitet.

Referanse:

Martin Gerdes: Holistic System Design for Distributed National eHealth Services. Doktorgradsavhandling UiA, 2019.