Huvudbild för Vitalis 2021
Profilbild för AI/ML – Hype, hypoteser och verkligheter

AI/ML – Hype, hypoteser och verkligheter

Föreläsare: Per-Ola Carlsson

Spår: Datadriven vård och omsorgsförbättring

Typ 1 diabetes är den vanligaste kroniska sjukdomen bland barn i Sverige och varje år insjuknar 800 barn enbart i Sverige. Sjukdomen utvecklas till följd av att kroppens eget immunförsvar angriper och förstör de celler som producerar det blodsockersänkande hormonet insulin. På grund av det kan man inte längre reglera sitt blodsocker och är helt beroende av insulin tillfört via sprutor eller en pump för att överleva.   Doseringen av insulin är en balansgång då för höga doser resulterar i låga blodsockervärden (hypoglykemier) som i värsta fall kan leda till koma och död. Förhöjda blodsockervärden (hyperglykemier) har å andra sidan en direkt negativa inverkan på välbefinnande och ökar drastiskt risken för långtidskomplikationer som blindhet, njursvikt och hjärt-kärl sjukdomar. För att kunna styra behandlingen krävs upprepade blodsockermätningar. På senare år har tekniken för kontinuerliga blodsockermätare (CGM/FGM) utvecklats snabbt och de flesta med typ 1 diabetes använder nu sådana hjälpmedel. Med hjälp av dessa mäts sockernivåer i underhudsfettet mellan 4-12 gånger per timme. Det är en stor hjälp för den enskilde och har även öppnat upp för en mer noggrann styrning av blodsockervärden och ett förbättrat underlag för hälso- och sjukvården när det gäller råd kring insulinbehandling. Däremot innebär den drastiskt ökade datamängden en praktisk utmaning för både den enskilde användaren och hälso- och sjukvården eftersom det idag saknas automatiserade tolkningsverktyg. Vid ett normalt besök på en diabetesmottagning finns ofta upp mot 50 000 nya blodsockervärden att bedöma sedan det senaste besöket. Vi arbetar nu med att optimera analysen av kontinuerliga blodsockervärden och har till exempel med hjälp av maskininlärning skapat algoritmer som kan analysera den mest troliga bakomliggande orsaken till varför man får hypoglykemier som kan vara direkt livshotande. Med hjälp av det analysverktyg som vi har utvecklat arbetar vi nu med kliniska studier kring hur man på ett effektivt sätt kan implementera det inom diabetesvården både för hälso- och sjukvården och för enskilda patienter.  

Språk

Svenska

Ämne

AI

Föreläsningssyfte

Inspiration

Kunskapsnivå

Fördjupning

Målgrupp

Chef/Beslutsfattare, Politiker, Verksamhetsutveckling, Tekniker/IT/Utvecklare, Forskare (även studerande), Vårdpersonal, Patientorganisationer/Brukarorganisationer

Nyckelord

Exempel från verkligheten (goda/dåliga), Personcentrering, Innovativ/forskning, Användbarhet

Föreläsare

Profilbild för Per-Ola Carlsson

Per-Ola Carlsson Föreläsare

Överläkare, Professor
Uppsala Universitet

Per-Ola Carlsson är professor och överläkare vid Uppsala universitet och Akademiska sjukhuset och arbetar med typ 1 diabetes både forskningsmässigt och kliniskt. Hans arbete sträcker sig från prekliniskt arbete som syftar till att öka förståelsen kring varför sjukdomen uppstår till nya kliniska interventionsterapier med nya läkemedel och stamcellsbehandlingar. I tillägg till det arbetar Per-Ola aktivt med hur vi på ett bättre sätt kan applicera AI och maskininlärning för att förbättra diabetesvården.