Foresight: Gjennombruddet for kunstig intelligens i helsesektoren

Hva er Foresight – og hvorfor snakker alle om det?

I mai 2025 tok medisinsk teknologi et stort sprang fremover. Britiske forskere fra National Health Service (NHS) og King’s College London lanserte Foresight – en avansert, generativ AI-modell trent på hele 57 millioner anonymiserte pasientjournaler.

Dette er første gang en nasjonal helsedatabase brukes i sin helhet til å utvikle en AI for helsetjenester, og resultatet kan bli banebrytende: Foresight kan forutsi alt fra risiko for hjerteinfarkt til behov for sykehusinnleggelse – og dermed bidra til bedre, raskere og mer presis behandling.

Foresight - AI i helsesektoren

Hvordan fungerer Foresight?

Foresight er bygget på samme teknologi som brukes i språkmodeller (som GPT), men med ett viktig formål: å forstå og forutsi pasientforløp over tid.

Ved å analysere medisinske hendelser som diagnoser, behandlinger og reseptdata, kan modellen beregne sannsynlige helseutfall for enkeltpasienter. Dette åpner for et nytt nivå av prediktiv helseforskning og datadrevet medisinsk beslutningstaking.

Fordelene med medisinsk AI som Foresight

1. Tidlig varsling av sykdom

Foresight kan oppdage subtile mønstre i helsedata som signaliserer høy risiko for alvorlig sykdom – lenge før symptomene blir synlige. Dette gir helsepersonell et nytt verktøy for tidlig intervensjon.

2. Bedre planlegging og ressursbruk

Ved å forutsi hvilke pasienter som sannsynligvis vil trenge behandling, kan helseinstitusjoner optimalisere både kapasitet, bemanning og utstyrsbruk.

3. Innsikt i folkehelsetrender

Store datamengder gir store muligheter. Foresight kan analysere helsetrender i befolkningen, noe som gir verdifull informasjon for folkehelsearbeid og politikkutforming.

Utfordringer og etiske hensyn ved AI i helsevesenet

1. Personvern og datasikkerhet

Selv anonymiserte helsedata må behandles med ytterste varsomhet. Risikoen for re-identifisering må minimeres med sterke sikkerhetstiltak og klare etiske retningslinjer.

2. Skjevhet i datagrunnlaget

Historiske skjevheter i helsedata kan føre til at AI-modellen reproduserer urettferdige eller unøyaktige resultater. Rettferdighet og transparens må stå sentralt i utviklingen.

3. Klinisk integrasjon

Modellen må integreres på en måte som helsepersonell faktisk kan bruke – trygt og effektivt. God brukeropplæring og intuitive grensesnitt er avgjørende for praktisk nytte.

Veien videre: Teknologi møter menneskelig omsorg

Foresight viser hva som er mulig når teknologisk innovasjon og helseforskning møtes. Men for at potensialet skal realiseres fullt ut, må vi finne den rette balansen mellom datadrevet innsikt og menneskelig dømmekraft.

Kilde: Nature - Medical AI trained on whopping 57 million health records