”Nya e-hälsodatadirektivet kan bana väg för tidigare diagnoser med hjälp av AI”

Ett tydligt exempel är kopplat till demenssjukdomar. I Sverige lever över 130 000 personer med en demensdiagnos, och Alzheimers sjukdom är den vanligaste formen. Samtidigt får många patienter sin diagnos först när sjukdomen redan har hunnit utvecklas långt. Tidigare identifiering kan ge patienter och deras anhöriga mer tid att planera vård och behandling, och ge vården bättre möjligheter att sätta in stödinsatser i ett tidigt skede.

I Storbritannien har Katalyze Data utvecklat prototypen DementAI, som analyserar patientjournaler för att identifiera tidiga tecken på Alzheimers. Genom att kombinera strukturerade och ostrukturerade data kan systemet upptäcka mönster som annars riskerar att missas. Enligt utvecklarna kan sådana metoder bidra till att upptäcka sjukdomen upp till två år tidigare än dagens diagnostiska processer.

Liknande tillämpningar av AI växer fram även inom andra medicinska områden. Vid University College Dublin pågår exempelvis forskning kring en AI-baserad modell som analyserar kliniska data och biomarkörer för att identifiera risk för havandeskapsförgiftning. Sjukdomen är svår att diagnostisera och orsakar varje år tiotusentals dödsfall globalt. Genom att analysera stora mängder patientdata kan AI bidra till snabbare riskbedömning och bättre beslutsstöd för läkare.

Gemensamt för dessa exempel är att de bygger på tillgång till stora mängder hälsodata. Problemet i dag är sällan brist på data, utan att informationen ofta är fragmenterad, spridd i olika system och svår att använda för analys och innovation. Här kan EHDS spela en viktig roll genom att skapa gemensamma ramar för delning, användning och skydd av hälsodata inom Europa.

Det handlar inte bara om forskning. När data kan användas mer systematiskt blir det också möjligt att utveckla kliniska beslutsstöd som integreras i den dagliga vården. AI ersätter inte läkare, men kan bidra till att identifiera riskmönster och ge bättre beslutsunderlag. Till skillnad från människor kan AI-system analysera mycket stora datamängder, inklusive patientjournaler, historiska fall och ny medicinsk forskning, och kontinuerligt uppdatera sina modeller. Det kan ge vårdpersonal snabbare tillgång till relevant information och stödja mer välgrundade beslut.

För Sveriges del innebär EHDS både en möjlighet att stärka sin position och ett behov av att agera. Implementeringen av nödvändig datainfrastruktur, interoperabilitet och styrningsramverk kräver investeringar i teknik, kompetens och samordning för att säkerställa att hälsodata används på ett säkert och ansvarsfullt sätt.

Att integrera AI i vårdens arbetsflöden kräver utbildning, nya arbetssätt och tydlig styrning. I linje med EHDS måste användningen av hälsodata vara transparent och AI-modellerna spårbara, med insyn i vilka data som ligger till grund för resultaten. Men potentialen är betydande. Med rätt förutsättningar kan AI bidra till tidigare diagnoser, bättre behandlingar och en mer hållbar hälso- och sjukvård.

När EHDS nu börjar implementeras har Sverige möjlighet att stärka sin position inom datadriven medicin. Med bättre tillgång till hälsodata och avancerad analys kan vi upptäcka sjukdomar tidigare, stärka forskningen och förbättra vården för framtida patienter.