Resultatet var slående när svenska och kanadensiska forskare i en stor klinisk studie kunde visa hur bra AI var på att hitta avvikande hjärtrytmer jämfört med människor – AI missade 14 gånger färre allvarliga diagnoser.

– Vi anade att AI skulle vara bättre, men inte att skillnaden skulle vara så stor, säger Linda Johnson, läkare och forskare inom kardiovaskulär epidemiologi vid Lunds universitet som har lett studien tillsammans med en kanadensisk forskare.

Att hjärtat slår i otakt behöver inte vara farligt, men för att skilja ut allvarliga tillstånd används långtids-EKG. Rytmrubbningarna förekommer ofta glest så för att inte riskera att missa något får patienten bära en EKG-apparat under flera dygn. Eftersom hjärtat slår uppåt 100 000 gånger på 24 timmar alstrar mätningen mängder med data som sedan behöver analyseras. Här finns en tydlig flaskhals i vården globalt, enligt Linda Johnson.

– I Québec i Kanada har jag hört kollegor beklaga sig över väntetider på ett år, eftersom man inte har EKG-tekniker som kan granska registreringarna. Och så ser det ut på många håll i världen, säger hon.

I studien analyserades data från drygt 14 000 amerikanska patienter som hade genomgått EKG under i genomsnitt 14 dagar – totalt 200 000 dygn av EKG-registrering. Sammanlagt 167 EKG-tekniker gick igenom kurvorna, och det gjorde även en speciellt framtagen AI, kallad Deeprythm AI.

Forskarna valde sedan slumpmässigt ut drygt 5 300 kurvor med rubbningar som antingen hade hittats av tekniker eller av AI. Var och en av dessa kurvor granskades sedan av 17 expertpaneler bestående av tre erfarna kardiologer. Dessa paneler var den ”golden standard” som användes för att jämföra såväl AI som EKG-teknikern emot.

AI missade alltså 14 gånger färre allvarliga diagnoser, i absoluta tal 0,3 procent av patienterna jämfört med 4,4 procent för teknikerna. För studien var det viktigt att AI var tillräckligt bra för att inte allvarliga rubbningar skulle slinka igenom. Men samtidigt får AI inte vara övernitisk och flagga upp en massa extra kurvor som inte är farliga, så kallade falskt positiva fynd.

– AI fann inte överdrivet många fler falska fynd än vad teknikerna gjorde, utan det rörde sig om tolv extra fynd per tusen registrerade dygn, jämfört med att teknikerna hittade fem per tusen registrerade dygn, säger Linda Johnson.

Studien publiceras i Nature Medicine.

I Sverige är det normalt biomedicinska analytiker som går igenom EKG-mätningar. Arbetet med att tolka kurvorna är både tidsödande och kognitivt krävande.

– På datorskärmen får bara EKG-kurvor som motsvarar några minuters mätning plats, så det blir mycket att hålla i huvudet, säger Linda Johnson. 

I kliniskt arbete kan papper ibland samlas på hög i flera månader utan att någon hinner gå igenom dem.

– Det är inte roligt om man som läkare efter en längre tid får veta att en viss patient har en allvarlig rytmrubbning som behöver behandlas, och som patient är det hemskt att behöva vänta på svar, säger hon.  

Linda Johnson pekar på det unika med den nya studien.

– Ofta mäter man hur bra AI fungerar som beslutsstöd, som en extra kollega. Vi ville i stället se om AI var tillräckligt bra för att vi framåt helt ska kunna plocka bort en kategori människor ur ekvationen, säger hon.

I ett nästa steg vill forskarna göra en ny studie där både AI och människor analyserar data och direkt rapporterar till kardiologer.  

– Den stora fördelen är att patienten kan få svar samma dag som man lämnar in sin mätapparat, i stället för efter några månader, säger Linda Johnson.

Hon är inte orolig för att AI ska ”ta jobb” från biomedicinska analytiker.

– De har många uppgifter i hjärtvården, till exempel att göra ultraljud, så det handlar snarare om att använda deras kompetens effektivt.