{"id":2234,"date":"2019-12-04T13:55:18","date_gmt":"2019-12-04T12:55:18","guid":{"rendered":"https:\/\/vgrblogg.se\/utveckling\/?p=2234"},"modified":"2019-12-04T14:17:18","modified_gmt":"2019-12-04T13:17:18","slug":"delrapport-2-internationell-utblick-ai-for-battre-halsa","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/vgrblogg.se\/utveckling\/2019\/12\/04\/delrapport-2-internationell-utblick-ai-for-battre-halsa\/","title":{"rendered":"Delrapport 2: Internationell utblick \u2013 AI f\u00f6r b\u00e4ttre h\u00e4lsa"},"content":{"rendered":"\n
Del 15 i bloggserien f\u00f6r uppdraget Swelife \ud83d\ude0d AI<\/a>. H\u00e4r kommer delrapport tv\u00e5, som handlar om ett mer internationellt perspektiv.<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n \n Det r\u00e5der stor aktivitet internationellt inom AI f\u00f6r att uppn\u00e5 b\u00e4ttre <\/span>\n h\u00e4lsa<\/span>\n . Men en stor del av aktiviteten \u00e4r en bra bit bort fr\u00e5n att vara implementerad. Utifr\u00e5n det finns tekniska m\u00e5ttstockar och d\u00e5 finner vi \u00a0mycket i den l\u00e4gre \u00e4nden av TRL-skalan (Technology Readiness Level). Om man d\u00e4remot ser dem utifr\u00e5n ett <\/span>\n innovationsperspektiv<\/span>\n \u00a0\u00e4r de nya, antagligen nyttiga men \u00e4nnu inte nyttiggjorda. Bland annat en koreansk forskningsrapport inventerade hoppfulla studier inom radiologi och fann <\/span>\n att<\/span>\n \u00a0inte en br\u00e5kdel var validerade mot n\u00e5got som liknar den kliniska verkligheten. \n M\u00e5nga g\u00f6r saker inom AI f\u00f6r b\u00e4ttre h\u00e4lsa. Men det som ber\u00e4ttas om, nyheter som sprids \u00f6ver v\u00e4rlden, skiljer sig fr\u00e5n det som faktiskt f\u00f6r\u00e4ndrar <\/span>\n m\u00e4nniskors<\/span>\n \u00a0h\u00e4lsa p\u00e5 riktigt. Massor med inspirerande, uppseendev\u00e4ckande fynd och l\u00f6sningar \u00e4r l\u00e4tta att hitta. De sakerna som hittar hela v\u00e4gen fram till att g\u00f6ra nytta f\u00f6r m\u00e4nniskor, eller faktiskt implementerats, \u00e4r det tystare om. Antagligen inte f\u00f6r att det saknas s\u00e5dana exempel, gissningsvis f\u00f6r att AI mer ses som n\u00e5got som komma skall \u00e4n n\u00e5got man kan kritiskt granska med egna \u00f6gon h\u00e4r och nu. Eller som John McCarthy, en av grundarna av AI-omr\u00e5det, uttryckte den s\u00e5 kallade AI-effekten<\/span>\n \n [1]<\/a>\n <\/sup>\n :<\/span>\n <\/p>\n \n \u201cAs soon as it works, no one calls it AI any more.\u201d<\/span>\n \n \n Det saknas inte utmaningar. De \u00e4r av olika sort, bland annat tillg\u00e5ng till l\u00e4mpliga datak\u00e4llor, regelverk som amerikanska HIPAA, EU:s dataskyddsf\u00f6rordning GDPR och det medicintekniska regelverket som klassar mjukvara som medicintekniska produkter. De sistn\u00e4mnda belyser utmaningen med transparens, tillf\u00f6rlitlighet och etik f\u00f6r att lyckas uppn\u00e5 en god h\u00e4lsa oavsett ursprung eller individuella egenskaper. <\/span>\n <\/p>\n \n Vissa sp\u00e5r en s\u00e5 kallad AI-vinter som n\u00e4ra f\u00f6rest\u00e5ende. En period av produktivitet d\u00e4r hajpen \u00e4r borta, vilket \u00e4r s\u00e5 som hajpkurvor f\u00f6rutsp\u00e5r utvecklingen \u00f6ver tid f\u00f6r alla innovativa tekniker. Samtidigt har nog inte s\u00e4rskilt stor del av de som till vardags jobbar med omv\u00e5rdnad, h\u00e4lsa eller sjukv\u00e5rd riktigt tagit till sig vad AI kan bidra med. F\u00f6rhoppningsvis kommer dessa dom\u00e4nexperter tillsammans med kunniga inom AI att tillsammans b\u00f6rja oms\u00e4tta id\u00e9erna till livskraftiga l\u00f6sningar.<\/span>\n <\/p>\n \n \n <\/p>\n \n \n <\/p>\n \n \n <\/p>\n \n Denna delrapport tar avstamp fr\u00e5n bl.a. den internationella utblick Socialstyrelsen gjorde i sin rapport, <\/span>\n Digitala v\u00e5rdtj\u00e4nster och artificiell intelligens i h\u00e4lso- och sjukv\u00e5rden<\/span>\n \n [2]<\/a>\n <\/sup>\n , <\/span>\n som sl\u00e4pptes i oktober<\/span>\n \n [3]<\/a>\n <\/sup>\n . Med tanke p\u00e5 v\u00e5ra olika uppdrag finns kompletterande perspektiv som kan vara v\u00e4rda att ta upp.<\/span>\n \u00a0Dessutom finns ett flertal befintliga utredningar och rapporter i \u00e4mnets olika delar. <\/span>\n <\/p>\n \n D\u00e4rf\u00f6r kommer denna delrapport att h\u00e4nvisa frekvent och snarare \u00e4n att redovisa kompletta f\u00f6rteckningar mer fokusera p\u00e5 <\/span>\n nyansering<\/span>\n , aktuell diskurs och uppdateringar sedan respektive referens skrevs.<\/span>\n <\/p>\n \n AI beskrivs som den fj\u00e4rde industriella revolutionen och n\u00e5got som <\/span>\n snart<\/span>\n , eller kanske redan nu, alla vi m\u00e5ste bry oss om f\u00f6r att forts\u00e4tta vara relevanta. Det \u00e4r i ljuset av de h\u00f6gt st\u00e4llda f\u00f6rv\u00e4ntningarna p\u00e5 detta \u201cnya\u201d som denna rapport studerat nul\u00e4get och om det \u00e4ven \u00e4r till\u00e4mpbart inom life science som bransch, f\u00f6r att uppn\u00e5 en b\u00e4ttre h\u00e4lsa.<\/span>\n <\/p>\n \n Avsikten med en internationell utblick \u00e4r f\u00f6r a<\/span>\n tt se vad andra g\u00f6r och vilken nisch som skulle kunna g\u00f6ra Sverige konkurrenskraftigt internationellt. <\/span>\n Att Sverige skulle kunna dominera p\u00e5 AI-omr\u00e5det \u00e4r det nog f\u00e5 som tror, men det finns ocks\u00e5 en farh\u00e5ga att sm\u00e5 l\u00e4nder riskerar att bli dataexport\u00f6rer och inte hittar sin plats lite h\u00f6gre upp i v\u00e4rdekedjan.<\/span>\n <\/p>\n \n Den h\u00e4r rapporten har inte alla svar p\u00e5 utmaningen om hur Sverige blir konkurrenskraftigt inom AI f\u00f6r b\u00e4ttre h\u00e4lsa. Ambitionen \u00e4r att ge en utblick, problematisera vissa ofta repeterade \u201csanningar\u201d om sakernas tillst\u00e5nd, bland annat.<\/span>\n <\/p>\n \n Delrapporten ing\u00e5r i det AI-projekt det strategiska innovationsprogrammet Swelife genomf\u00f6r under 2019. Delrapporten \u00e4r att betrakta som ett \u00f6ppet utkast f\u00f6r vem som helst att l\u00e4sa och reagera p\u00e5 innan projektets slutrapport skrivs i januari 2020. Slutprodukten kommer \u00e4ven den att sl\u00e4ppas \u00f6ppet.<\/span>\n <\/p>\n \n Studerat artiklar, l\u00e4st b\u00f6cker och rapporter i \u00e4mnet, poddar samt det som framkommit fr\u00e5n intervjuer med svensk expertis.<\/span>\n <\/p>\n \n En aktuell rapport som definierar AI \u00e4r Socialstyrelsens <\/span>\n Digitala v\u00e5rdtj\u00e4nster och artificiell intelligens i h\u00e4lso- och sjukv\u00e5rden<\/span>\n \n [4]<\/a>\n <\/sup>\n \u00a0(oktober 2019). F\u00f6r att inkluderas ska AI-systemet relativt autonomt utf\u00f6ra en uppgift utifr\u00e5n den information den f\u00e5tt, och\/eller att systemet som med tiden l\u00e4r sig och f\u00f6rb\u00e4ttrar sin f\u00f6rm\u00e5ga att utf\u00f6ra sin uppgift<\/span>\n \n [5]<\/a>\n <\/sup>\n .<\/span>\n <\/p>\n \n Beroende p\u00e5 hur man l\u00e4ser Socialstyrelsens kriterier kan det vara extremt f\u00e5 AI-verktyg som kvalificerar sig. Men man inkluderar ocks\u00e5 mer klassiska expertsystem, som \u00e4r regelbaserade, trots att de inte l\u00e4r sig sj\u00e4lva utan snarare ganska handgripligen tr\u00e4nats av en m\u00e4nniska. Dessa system kallas ofta f\u00f6r symbolisk AI<\/span>\n \n [6]<\/a>\n <\/sup>\n \u00a0eller GOFAI (Good Old-Fashioned AI). Symbolisk AI \u00e4r en \u00e4ldre generation av AI \u00e4n den djupinl\u00e4rning som tagit fart p\u00e5 senare \u00e5r. Men till skillnad fr\u00e5n system baserade p\u00e5 djupinl\u00e4rning finns dessa sedan l\u00e4nge i drift inom v\u00e5rden.<\/span>\n <\/p>\n \n En komplikation i definitionen<\/span>\n \n [7]<\/a>\n <\/sup>\n \u00a0av AI \u00e4r att Socialstyrelsen i tidigare n\u00e4mnd rapport, i termen \u201cAI-st\u00f6d\u201d, diskuterar de kring sina intervjuer med regionerna och d\u00e5 inkluderar mycket mer. Bland annat RPA<\/span>\n \n [8]<\/a>\n <\/sup>\n \u00a0f\u00f6r att minska m\u00e4ngden administration, samt \u201c<\/span>\n System f\u00f6r ers\u00e4ttningar f\u00f6r v\u00e5rd fr\u00e5n andra regioner<\/span>\n \u201d. \n Till skillnad fr\u00e5n (en tolkad version av) Socialstyrelsens definition st\u00e4lls m\u00f6jligen l\u00e4gre krav p\u00e5 hur pass autonom, sj\u00e4lvl\u00e4rande eller sj\u00e4lvf\u00f6rb\u00e4ttrande en AI beh\u00f6ver vara. Dock utesluts all form av RPA eller generell automatisering. Relativt sofistikerade expertsystem i v\u00e5rden inkluderas. Dock \u00e4r det inte helt enkelt att f\u00e5 tillr\u00e4ckligt med detaljer f\u00f6r att verkligen veta vilka komponenter som anv\u00e4nts.<\/span>\n <\/p>\n \n Exakt vad som avses med autonom, sj\u00e4lvl\u00e4rande eller sj\u00e4lvf\u00f6rb\u00e4ttrande \u00e4r en separat diskussion. Men i all korthet, dagens AI \u00e4r:<\/span>\n <\/p>\n \n Man ska inte f\u00f6rv\u00e4nta sig att en AI som framg\u00e5ngsrikt klassificerar hud\u00e5kommor b\u00f6rjar excellera inom psykiatrin p\u00e5 egen hand. D\u00e5 kommer man troligen v\u00e4nta f\u00f6rg\u00e4ves. Dessutom \u00e4r sj\u00e4lvf\u00f6rb\u00e4ttrandet en process man beh\u00f6ver ha koll p\u00e5 vilket g\u00f6r det enklare att bara sl\u00e4ppa f\u00f6rb\u00e4ttringar st\u00f6tvis n\u00e4r man kollat att resultatet faktiskt var en f\u00f6rb\u00e4ttring.<\/span>\n <\/p>\n \n Swelife jobbar med svensk life science. N\u00e4r det g\u00e4ller denna rapport avgr\u00e4nsas \u201clife science\u201d till att avse det som fr\u00e4mjar b\u00e4ttre h\u00e4lsa hos m\u00e4nniskor. Hur man h\u00e5ller m\u00e4nniskor friska, hanterar deras riskfaktorer och f\u00f6rs\u00f6ker bota sjukdom. Det kan handla om egenv\u00e5rd, l\u00e4kemedel, h\u00e4lsov\u00e5rd, sjukv\u00e5rd och omsorg exempelvis. Med andra ord finns en m\u00e4ngd olika akt\u00f6rer som p\u00e5verkar hur AI kan bidra till en b\u00e4ttre h\u00e4lsa.<\/span>\n <\/p>\n \n Under 2019 har det kommit ut nedsl\u00e5ende studier om hur liten andel av det som s\u00e4ljs in som AI ens inneh\u00e5ller n\u00e5got s\u00e5dant. <\/span>\n <\/p>\n \n \u201cAccording to the survey from London venture capital firm MMC, 40 percent of European startups that are classified as AI companies don\u2019t actually use artificial intelligence in a way that is \u201cmaterial\u201d to their businesses. MMC studied some 2,830 AI startups in 13 EU countries to come to its conclusion, reviewing the \u201cactivities, focus, and funding\u201d of each firm.\u201d \n Men det \u00e4r inte s\u00e5 att det f\u00f6rst 2019 uppt\u00e4cktes att m\u00e5nga lovade mer \u00e4n de kunnat leva upp till n\u00e4r det g\u00e4ller AI.<\/span>\n <\/p>\n \n \u201cMuch of what\u2019s being sold as \u201cAI\u201d today is snake oil \u2014 it does not and cannot work.\u201d \n Andra inte direkt positiva resultat har gjorts av hur n\u00e4ra nyligen publicerade akademiska fynd inom AI \u00e4r den verklighet som skriker efter AI-l\u00f6sningar. Korean Journal of Radiology publicerade en artikel i februari, d\u00e4r man studerat flera hundra artiklar inom medicinsk bilddiagnostik. Dessv\u00e4rre var det bara n\u00e5gon ynka procent som hade verifierats av utomst\u00e5ende och dessutom gick att anv\u00e4nda till n\u00e5got:<\/span>\n <\/p>\n \n \u201cOf 516 eligible published studies, only 6% (31 studies) performed external validation. None of the 31 studies adopted all three design features: diagnostic cohort design, the inclusion of multiple institutions, and prospective data collection for external validation.\u201d \n De allra flesta studierna var testprojekt som inte gick att till\u00e4mpa i verkligheten. Man drog slutsatsen att:<\/span>\n <\/p>\n \n \u201cNearly all of the studies published in the study period that evaluated the performance of AI algorithms for diagnostic analysis of medical images were designed as proof-of-concept technical feasibility studies and did not have the design features that are recommended for robust validation of the real-world clinical performance of AI algorithms.\u201d \n Ett kompletterande perspektiv fr\u00e5n en intervjuad medicinteknisk ingenj\u00f6r \u00e4r att om det AI:n g\u00f6r verkligen \u00e4r intelligent \u00e4r den troligen olaglig att anv\u00e4nda, \u00e5tminstone i EU. Detta med h\u00e4nvisning till den AI som inte kan f\u00f6rklara sig, ofta kallad <\/span>\n blackbox<\/span>\n \u00a0och att det ska vara n\u00e4ra p\u00e5 om\u00f6jligt att CE-m\u00e4rka s\u00e5dant, samt att dataskyddsf\u00f6rordningen st\u00e4ller sina krav p\u00e5 bevarandet av individers integritet och skydd mot automatiserat beslutsfattande.<\/span>\n <\/p>\n \n \n \n Ett v\u00e4lvilligt s\u00e4tt att se p\u00e5 AI-hajpen \u00e4r att det mesta som blir rubriker inom AI \u00e4r p\u00e5 en v\u00e4ldigt l\u00e5g niv\u00e5 p\u00e5 TRL-skalan<\/span>\n \n [14]<\/a>\n <\/sup>\n . Allts\u00e5 att det \u00e4r v\u00e4ldigt l\u00e5ngt kvar till implementation ute i verkligheten. Inget fel i sig, men det framg\u00e5r inte alltid hur l\u00e5ngt det \u00e4r kvar innan en lyckosam l\u00f6sning kan f\u00f6rv\u00e4ntas komma till anv\u00e4ndning. <\/span>\n <\/p>\n \n Inte allt det som listas nedan \u00e4r specifikt f\u00f6r AI f\u00f6r b\u00e4ttre h\u00e4lsa. Dessutom \u00e4r det sv\u00e5rt att inte j\u00e4mf\u00f6ra \u00e4pplen med p\u00e4ron, med tanke p\u00e5 allt som idag utm\u00e5las som AI. En god dos skepsis \u00e4r p\u00e5 sin plats. Det som \u00e4nd\u00e5 tas upp \u00e4r med \u00e4r f\u00f6r att man nog i m\u00e5nga fall kan komplettera den AI\/IT-expertis som finns med n\u00e4romr\u00e5dets dom\u00e4nexpertis inom h\u00e4lsa. Vill du ha fler infallsvinklar har Socialstyrelsen en internationell utblick<\/span>\n \n [15]<\/a>\n <\/sup>\n \u00a0som sammanfattar f\u00f6rra \u00e5rets Vinnova-rapport <\/span>\n Artificiell intelligens i svenskt n\u00e4ringsliv och samh\u00e4lle<\/span>\n ,<\/span>\n \u00a0samt den mer generella rapport, <\/span>\n Artificial Intelligence: A European Perspective<\/span>\n ,<\/span>\n \u00a0som EU Science Hub<\/span>\n \n [16]<\/a>\n <\/sup>\n \u00a0sl\u00e4ppte i september.<\/span>\n <\/p>\n \n Alternativt kan du kolla in Crunchbase<\/span>\n \n [17]<\/a>\n <\/sup>\n , de har identifierat 219 st \u201chubbar\u201d inom AI i stort och 7000 st startups inom maskininl\u00e4rning. Dock blandar de nationer, region och st\u00e4der, s\u00e5 det kr\u00e4ver lite geografikunskaper.<\/span>\n <\/p>\n \n USA och Kina n\u00e4mns ofta, men ocks\u00e5 Kanada och EU-l\u00e4nderna som grupp. En vanlig j\u00e4mf\u00f6relse p\u00e5 nationell niv\u00e5 \u00e4r att prata om hur mycket man satsar rent ekonomiskt eller att det redovisas vilka k\u00e4nda f\u00f6retag som finns. Det \u00e4r mer s\u00e4llsynt att man pratar om resultat p\u00e5 en nationell niv\u00e5. Det kanske \u00e4r naturligt d\u00e5 resultat ofta rapporteras l\u00e4ngre ner i strukturen, exempelvis fr\u00e5n f\u00f6retag och universitet, eller p\u00e5 en \u00f6verstatlig niv\u00e5 med de teknikj\u00e4ttar som finns.<\/span>\n <\/p>\n \n Ett land som sticker ut lite \u00e4r Kanada med deras CIFAR<\/span>\n \n [18]<\/a>\n <\/sup>\n , de sl\u00e4pper en \u00e5rlig rapport<\/span>\n \n [19]<\/a>\n <\/sup>\n \u00a0om hur det g\u00e5r med deras nationella AI-strategi. Enligt CIFAR var de f\u00f6rst med att ta fram en nationell AI-strategi.<\/span>\n <\/p>\n \n EU vill f\u00f6rst\u00e5s inte vara s\u00e4mre och satsar relativt stort. N\u00e4r Europeiska investeringsfonden (EIF) i november<\/span>\n \n [20]<\/a>\n <\/sup>\n \u00a0gick ut med att man satsar en miljard p\u00e5 AI (och blockkedjeteknik) po\u00e4ngterar man behovet av att inte enbart finansiera forskning:<\/span>\n <\/p>\n \n \u201c[…] much of the funding is directed at the research and proof-of-concept stage. When it comes to funding development on a larger scale, we just don\u2019t do so much of it in Europe.\u201d<\/span>\n \n \n EIF po\u00e4ngterar att de som lyckas ta steget fr\u00e5n forskning till f\u00f6retagande i stor utstr\u00e4ckning varit beroende av st\u00f6d fr\u00e5n USA eller den amerikanska marknaden. Vilket kan leda till \u201cbrain-drain\u201d i Europa, att de med bra l\u00f6sningar flyttar eller p\u00e5 andra s\u00e4tt binds upp av utom-Europeiska intressen. \n Gartner sl\u00e4ppte en rapport<\/span>\n \n [23]<\/a>\n <\/sup>\n \u00a0juli 2019, som visserligen inte \u00e4r specifik f\u00f6r life science, d\u00e4r 59% av f\u00f6retagen redan sj\u00f6satt minst ett AI- eller maskininl\u00e4rningsprojekt. Genomsnittligen har de fyra projekt ig\u00e5ng, sex ytterligare planerade f\u00f6r 2020. Till \u00e5r 2022 uppskattar de som svarat i studien att de har i genomsnitt 35 projekt ig\u00e5ng. <\/span>\n <\/p>\n \n En intressant detalj i den studien \u00e4r att den vanligaste drivkraften bakom AI-initiativen uppges bero p\u00e5 \u00f6nskan om en f\u00f6rb\u00e4ttrad kundupplevelse. Hela 40% hoppas p\u00e5 att uppn\u00e5 detta. Denna studie \u00e4r inte specifik f\u00f6r de som jobbar med AI f\u00f6r b\u00e4ttre h\u00e4lsa, men beskriver hur tankeg\u00e5ngarna g\u00e5r generellt.<\/span>\n <\/p>\n \n \n \n \n Det \u00e4r sv\u00e5rt att veta vad exakt vad som avses med alla dessa skrivelser och pressmeddelanden man st\u00f6ter p\u00e5. \u00c4r det samma AI alla pratar om? \n Om man spekulerar lite kring de sensationella rubrikerna s\u00e5 \u00e4r de ofta fr\u00e5n en startup eller att n\u00e5gon har en m\u00e4ktig IT-j\u00e4tte i ryggen. Som startup \u00e4r kommunikation v\u00e4sentligt, samt att dra nytta av en hajp hj\u00e4lper f\u00f6r att hitta finansi\u00e4rer f\u00f6r att ha r\u00e5d med sin utveckling. P\u00e5 startup-scenen \u00e4r av naturliga sk\u00e4l hajpkurvans \u201cPeak of inflated expectations\u201d ett normaltillst\u00e5nd, det \u00e4r trots allt att omvandla en \u201ctechnology trigger\u201d till n\u00e5got l\u00f6nsamt man f\u00f6rs\u00f6ker hitta.<\/span>\n \u00a0AI \u00e4r utan tvekan en technology trigger och m\u00f6jligg\u00f6rare. En startup kan dra nytta av att anv\u00e4nda detta p\u00e5 s\u00e4tt som de etablerade akt\u00f6rerna inte insett skapar nytta. En startup \u00e4r f\u00f6rst\u00e5s snabbare p\u00e5 att st\u00e4lla om i sitt utforskande av m\u00f6jligheterna.<\/span>\n <\/p>\n \n Med all respekt f\u00f6r etablerade akt\u00f6rers arbete listas nedan n\u00e5gra exempel p\u00e5 mer omv\u00e4lvande l\u00f6sningar. Sen om de kommer att fungera bra nog f\u00f6r en implementation \u00e5terst\u00e5r att se.<\/span>\n <\/p>\n \n Insilico Medicine<\/span>\n \u00a0har i vad som utm\u00e5lats som l\u00e4kemedelindustrins AlphaGo-\u00f6gonblick visat exempel p\u00e5 hur man lyckats generera fram kandidater till l\u00e4kemedel<\/span>\n \n [25]<\/a>\n <\/sup>\n \u00a0p\u00e5 n\u00e5gra dagar. Det ska vara femton g\u00e5nger snabbare \u00e4n vad som \u00e4r brukligt.<\/span>\n <\/p>\n \n ”The drug discovery process consists of many phases and often takes decades. In preclinical phases the failure rates are over 99%. Our AI can be used in all phases and in some cases lead to superhuman results. Our AI is exceptionally good at finding the molecular targets in specific diseases and inventing new chemistry. We intend to use this in a big way.”<\/span>\n \n \n F\u00f6retaget <\/span>\n Verily<\/span>\n \n \n Sammanfattning<\/span>\n <\/h1>\n
Samtidigt finns det en \u00e4ldre generation av AI-system (expertsystem) som \u00e5tminstone inom sjukv\u00e5rden <\/span>\n \u00e4r<\/span>\n \u00a0implementerad sedan l\u00e4nge. <\/span>\n <\/p>\n
\u2013 John McCarthy<\/span>\n <\/p>\n
\n \n \n <\/h1>\n
\n \n <\/h1>\n
\n \n <\/h1>\n
\n \n \n <\/h1>\n
\n \n <\/h1>\n
\n Inledning<\/span>\n , syfte och metod<\/span>\n <\/h1>\n
\n Metod f\u00f6r insamling av information<\/span>\n <\/h2>\n
\n \n \n <\/h1>\n
\n Olika f\u00f6rekommande definitioner av life science och AI<\/span>\n <\/h1>\n
Detta ska inte betraktas som kritik mot varken rapporten eller den definition som rapporten tar upp. Dock g\u00f6r det definitionen mer oklar \u00e4n om till\u00e4ggen utel\u00e4mnats, vilket g\u00f6r att den \u00e4r sv\u00e5r att anamma fullt ut i denna rapport.<\/span>\n <\/p>\n \n Definition av AI i denna rapport<\/span>\n <\/h2>\n
\n
\n Life science enligt denna rapport \u2248 b\u00e4ttre h\u00e4lsa f\u00f6r m\u00e4nniskor<\/span>\n <\/h2>\n
\n Allt som kallas f\u00f6r AI kanske inte \u00e4r AI?<\/span>\n <\/h2>\n
\n <\/span>\n \u2013 Forty percent of \u2018AI startups\u2019 in Europe don\u2019t actually use AI, claims report<\/span>\n \n [11]<\/a>\n <\/sup>\n \u00a0(The Verge, mars 2019)<\/span>\n <\/p>\n
\n <\/span>\n \u2013 Arvind Narayanan<\/span>\n \n [12]<\/a>\n <\/sup>\n , professor i computer science p\u00e5 Princeton University<\/span>\n <\/p>\n
\n <\/span>\n \u2013 Dong Wook Kim, et al.<\/span>\n \n [13]<\/a>\n <\/sup>\n \u00a0(Korean Journal of Radiology, februari 2019)<\/span>\n <\/p>\n
\n <\/span>\n \u2013 Dong Wook Kim, et al. (Korean Journal of Radiology, februari 2019)<\/span>\n <\/p>\n
\n \n
Bild 1: TRL-skalan, en metod f\u00f6r att bed\u00f6ma mognadsgrad p\u00e5 teknik<\/span>\n <\/p>\n
\n \n \n <\/h1>\n
\n Internationella AI-centra<\/span>\n <\/h1>\n
\n Nationer i framkant<\/span>\n <\/h2>\n
\u2013 Why do we need to support blockchain and AI in Europe? (EIF, november 2019)<\/span>\n <\/p>\n
I form av faktiska resultat \u00e4r det kanske EU:s HLEG (High-Level Experts Group) on AI<\/span>\n \n [21]<\/a>\n <\/sup>\n \u00a0som st\u00e5tt f\u00f6r det mest p\u00e5tagliga bidraget p\u00e5 senare tid genom sina <\/span>\n Etiska riktlinjer f\u00f6r tillf\u00f6rlitlig AI<\/span>\n \n [22]<\/a>\n <\/sup>\n . Under 2018-2019 har etisk anv\u00e4ndning av AI diskuterats flitigt. En och annan snyting har utdelats f\u00f6r hur anv\u00e4ndningsomr\u00e5den och m\u00e5l f\u00f6r den AI som utvecklas i Kina, men ocks\u00e5 hur v\u00e4l amerikanska f\u00f6retags AI-teknik linjerar med integritet, individens r\u00e4tt till ett privatliv och skydd mot automatiska beslut s\u00e5 som de regleras bland annat i EU:s dataskyddsf\u00f6rordning.<\/span>\n <\/p>\n \n F\u00f6retag som verkar inom AI f\u00f6r b\u00e4ttre h\u00e4lsa<\/span>\n <\/h2>\n
\n \n <\/p>\n
Bild 2: Hajpkurva med olika stadier av teknikmognad<\/span>\n \u00a0<\/span>\n <\/p>\n
Det \u00e4r l\u00e4tt att tro att de etablerade akt\u00f6rerna inom h\u00e4lsosektorn inte innoverar med hj\u00e4lp av AI-teknik d\u00e5 de s\u00e4llan f\u00e5r de stora rubrikerna. Om man ska v\u00e5ga sig p\u00e5 lite spekulerande kanske de etablerade akt\u00f6rerna befinner sig l\u00e4ngre till h\u00f6ger p\u00e5 hajpkurvan<\/span>\n \n [24]<\/a>\n <\/sup>\n , de \u00e4r mer mogna<\/span>\n , de \u00e4r inne i den produktiva plat\u00e5n. Det f\u00f6ruts\u00e4tter att AI-teknik inte kom som en total \u00f6verraskning f\u00f6r dem utan att de jobbat metodiskt och datadrivet redan innan. Att dagens AI-teknik i deras v\u00e4rld bara \u00e4r kontinuerlig f\u00f6rb\u00e4ttring av det de redan gjorde och var experter p\u00e5.<\/span>\n <\/p>\n \n Exempel p\u00e5 intressanta bolag<\/span>\n <\/h2>\n
\u2013 Alex Zhavoronkov PhD, Founder & CEO, Insilico Medicine<\/span>\n \n [26]<\/a>\n <\/sup>\n <\/p>\n