Lege-AI sliter med validering: Over 70 prosent uten nok studier

Selv om kunstig intelligens i medisinen har et enormt potensial, domineres debatten fortsatt av overdrevne farer og urealistiske forventninger. En fersk analyse viser at kun 28 prosent av AI-verktøyene godkjent av amerikanske helsemyndigheter (FDA) er evaluert i prospektive studier. Rundt 43 prosent mangler offentlig tilgjengelige valideringsdata helt. Dette betyr at over 70 prosent av godkjente medisinske AI-systemer ikke har den kliniske dokumentasjonen som er gullstandarden i medisinen – altså randomiserte kontrollerte studier. Resultatet er en stor «validerings-gap», der flertallet av AI-systemene er testet på data som ligner treningsdataene, noe som ofte gir dårligere resultater når de møter eksterne data fra en annen klinikk eller pasientgruppe. For norske arbeidsplasser, som sykehus og helseforetak, betyr dette at AI-verktøy som er godkjent internasjonalt, kan kreve ytterligere lokal validering for å fungere som forventet. Fokuset på tekniske målinger som nøyaktighet og sensitivitet overskygger dessuten spørsmålet om AI-systemene faktisk gir meningsfulle kliniske fordeler for pasientene, som redusert dødelighet eller bedre livskvalitet. Forskere understreker at systemene må testes i veldesignede studier med pasientrelevante endepunkter og inkludere vurderinger av helseøkonomiske utfall og effekter på arbeidsprosesser. Dette er avgjørende for å bygge tillit, sikre pasientsikkerhet og demonstrere AI-ens faktiske verdi i helsevesenet, spesielt for å sikre bærekraftig finansiering.