Øget identifikation af hjertestop

Projektet blev godkendt af Sektion for Informationssikkerhed den 6. februar 2018. Projektet vandt “innovationsprisen” i digitaliseringsprisen 2020. I 2021 blev der sagt om projektet at resultaterne var publiceret i internationale videnskabelige tidsskrifter, og at løsningen også var taget i brug som fast beslutningsstøtte i Region Hovedstaden. 

Når telefonen ringer hos 112, analyseres samtalen live af den kunstige intelligens. Denne identificerer og vurderer risiko for hjertestop gennem opkaldets samlede lydbillede. Hvis det er sandsynligt, at opkaldet vedrører hjertestop, alarmeres personalet med en advarsel på skærmen. Herefter kan personalet på 112 revurdere, og atter spørge ind til vejr- trækning og bevidsthed. På baggrund af historisk data genkender den kunstige intelligens mønstre i ord, åndedræt og stemmeføring, og kan på den baggrund vurdere risikoen for, om der er tale om et hjertestop. 84 pct. af gangene kan løsningen identificere situationer med hjertestop, hvilket er hurtigere og mere præcist end de sundhedsfaglige medarbejdere, som korrekt identificerer hjertestop ved opkald i 73 pct. af tilfældene. 

AI-modellen er blevet trænet på over 150.000 opkald, og har dermed lært at genkende de mønstre, der har været i opkald, hvor patienten har fået hjertestop. Region Hovedstadens Akutberedskab leverer anonymiserede data og lydfiler til Corti. 

Akutberedskabet vil udarbejde en konsekvensanalyse (DPIA), og indbygget databeskyttelse (”privacy by design”) vil blive indtænkt. DPO vil ligeledes blive inddraget efter konkret vurdering og behov. Systemet er designet som et støtteværktøj for personalet, ikke som en erstatning. Den sundhedsfaglige visitator har stadig det endelige ansvar for at vurdere situationen og træffe beslutninger. De data, der bruges til at træne og udvikle Corti, er anonymiserede for at beskytte borgernes privatliv. I den videnskabelige tilgang bruges kontrolgrupper for at sammenligne resultaterne mellem personale, der bruger Corti, og dem der ikke gør. 

Region Hovedstadens Akutberedskab indgik et samarbejde med startupfirmaet Corti, der med brug af AI og machine learning har udviklet en model, som ved at lytte med på en samtale kan erkende sundhedsrelevante mønstre i samtalen. Region Hovedstadens Akutberedskab og Corti vurderede at, kombinationen af deres kvalitetsdata, deres forskningserfaring, og Cortis’ viden om kunstig intelligens kunne hjælpe med udviklingen af en AI-model, som kunne erkende hjertestop hurtigere end sundhedsfaglige medarbejdere kunne.  

AI-modellen kan huske og genfinde samtlige tidligere opkald, og den kan lave mønstergenkendelse på få sekunder. Mønstergenkendelsen sker blandt andet ud fra de ord og vendinger, der bruges i samtalen, lyde i baggrunden eller fra måden, ord siges på. 

Pilottesten viste gode resultater. Det første delstudie (1) fra projektet analyserede et års opkald med hjertestop for at afklare, om hjertestop blev erkendt af den sundhedsfaglige medarbejder i forbindelse med opkaldet til 112, eller om det blev erkendt af Cortis AI-model og i givet fald hvornår. 

Studiet viste, at AI-modellen erkendte hjertestop 10 sekunder tidligere end de sundhedsfaglige medarbejdere, og endnu mere væsentligt, erkendte AI-modellen 10 procent flere hjertestop. Disse resultater byggede på tidligere opkald og var derfor en retrospektiv analyse. 

I forlængelse deraf blev der planlagt et randomiseret forskningsprojekt, hvor resultaterne foreligger og snart kan offentliggøres. Forskningsprojektet har haft som mål at kontrollere værdien af at anvende AI under selve samtalen og dermed muligheden for at give en alarm til den sundhedsfaglige medarbejder og påvirke forløbet positivt. AI vil her fungere som et supplerende beslutningsstøttegrundlag for den sundhedsfaglige person. 

Fra en borger falder om med hjertestop, og indtil hjertelungeredning starter, falder chancen for succesfuld genoplivning og overlevelse med ca. 10% pr. minut. Derfor er det afgørende, at personalet på 112 hurtigt opdager hjertestoppet. Personen, der ringer til 112, er ofte følelsesmæssigt påvirket, og har svært ved at fortolke vejrtrækning eller bevidsthedsniveau. Dette gør det vanskeligt for personalet på 112 at afdække situationen. Derfor har Region Hovedstadens Akutberedskab udviklet en applikation baseret på kunstig intelligens, som støtter personalet på 112 med at erkende hjertestop.