MED3065 – AI, innovasjon, big data og beslutningsstøtte

I dette kurset vil studentene lære om "kunstig intelligens" og "troverdig beslutningsstøtte"; to helt sentrale emner for klinisk medisin, i rivende utvikling.

Kunstig intelligens er i ferd med å få en større plass innen medisin, men det er mange utfordringer med for eksempel trygg implementering i praksis og tilstrekkelig kritisk blikk på teknologien. Troverdig beslutningsstøtte er avgjørende for å kunne sikre at pasienter får beste behandling, basert på oppdatert og kvalitetssikret kunnskap.

Dette kurset er todelt, men de to delene er innholdsmessig tett vevd sammen, med kritisk vurdering og erkjennelse av usikkerhet som en rød tråd gjennom hele kurset. I den første uken kombinerer vi grunnleggende forelesninger med praktiske øvelser og en rekke hands-on-sesjoner om kunstig intelligens og innovasjon i medisin. Studentene får blant annet arbeide med utvikling av prediksjonsmodeller ved hjelp av store språkmodeller, annotasjon og validering av data og AI-modeller, samt kritisk vurdering av kunstig intelligens i medisinen. Uken omfatter også etiske, juridiske og regulatoriske problemstillinger, ledelse av AI-prosjekter og utvikling av forretningsmodeller for innovativ medisinsk teknologi. Kurset skal gi studentene en god oversikt over kunstig intelligens og medisinsk innovasjon. I den andre uken skal vi ta for oss klinisk beslutningsstøtte, samvalg og digitale verktøy for troverdige faglige retningslinjer. Studentene vil lære å utvikle og bruke disse verktøyene, også innenfor persontilpasset medisin. Studentene skal også simulere kliniske konsultasjoner som leger og pasienter der de prøver ut ulike samvalgsverktøy.

Kunnskaper

Ved fullført emne skal studentene kunne:

• Forklare grunnleggende ideer om kunstig intelligens, spesielt dyp læring.
• Redigjøre for leges rolle i tverrfaglig samarbeid i forbindelse med gjennomføring av kunstig intelligens i medisin.
• Redegjøre for begreper, prinsipper, standarder, metoder og verktøy for persontilpasset medisin og beslutningsstøtte

Ferdigheter

Ved fullført emne skal studentene kunne:

• Forstå fordeler og ulemper ved å bruke kunstig intelligens i praksis
• Forklare pasienter hvordan kunstig intelligens-verktøy utvikles og kan påvirke helsevesenet generelt.
• Anvende GRADE-systemet for kritisk vurdering samt utvikling og bruk av retningslinjer og samvalgsverktøy.
• Gjennomføre samvalg og beslutningsprosesser gjennom gode kommunikasjonsferdigheter, samvalgsverktøy og individuell tilpasning

Generell kompetanse

Ved fullført emne skal studentene kunne:

• Reflektere over kunstig intelligens i medisin ved å forstå utviklingsprosessen, fordeler og ulemper, og hvordan man effektivt kan bruke kunnskapen i praksis sant samarbeide med informatikere og bedrifter.
• Reflektere kritisk over kunnskapsgrunnlaget, usikkerhet og feilkilder knyttet til konkrete kliniske spørsmål og beslutninger i praksis, inkludert etiske aspekter.
• Reflektere over persontilpasset medisin, samvalg og beslutningstøtteverktøy i et bredere helsetjenesteperspektiv, med vekt på muligheter, utfordringer og mulige negative konsekvenser for pasient og samfunn.

Emnet er forbeholdt profesjonsstudiet i medisin.

Det gjelder egne frister for opptak til emnet. Se informasjon om opptak og frister for valgfrie emner.

Det tas opp inntil 35 studenter til emnet. Ved få søkere til emnet, kan emnet bli avlyst og søkerne overføres til emner med ledig kapasitet.

Medisinstudiet er et heltidsstudium.

Studentene vil arbeide i grupper og på egenhånd. Det vil bli brukt korte forelesninger, gruppearbeid, interaktive praktiske øvelser, plenumsdiskusjoner og studentpresentasjoner.

Forelesningene i den først uken vil presentere prinsipper, utvikling, metoder, vurdering, og etiske/juridiske bekymringer ved kunstig intelligens i medisin. Studentene skal også oppleve praktiske programmer med koding på grunnleggende nivå, bildeannotasjon og evaluering av det utviklerte programmet.

Forelesningene i den andre uken vil presentere prinsipper, standarder, metoder og digitale verktøy for beslutningstøtte for persontilpasset medisin, samvalg og kunnskapsbasert praksis. Studentene vil simulere kliniske konsultasjoner som leger og pasienter hvor de prøver ut ulike samvalgsverktøy.

Studentresponssystemer (Mentimeter eller klikkere) vil bli benyttet i undervisningen. Det vil bli gitt formativ tilbakemelding på samvalgskonsultasjoner, med bruk av validerte spørreskjemaer og plenumsdiskusjon.

Muntlig presentasjon i gruppe (siste dag i den andre uken). Studentene skal presentere et prosjekt om hvordan man kan innføre kunstig intelligens i medisin.

Studentene skal også utvikle et beslutningsstøtteverktøy som presenteres for de andre studentene og underviserne på emnet.

Informasjon om eksamen og sensur, inkludert sensorveiledninger og tidligere eksamensoppgaver, ved Det medisinske fakultet.

Studenter som ikke består eller har gyldig forfall til ordinær eksamen, meldes til kontinuasjonseksamen/utsatt eksamen. Ved ikke bestått eller gyldig forfall til kontinuasjonseksamen/utsatt eksamen kan studenten fortsette i studiet og fremstille seg til eksamen i den påfølgende elektive perioden (påfølgende januar). Studenten må senest ha avlagt og bestått det valgfrie emnet innen utgangen av den andre elektive perioden i studieløpet.

Studenter som ikke består eller har gyldig forfall til ordinær eksamen kan få en annen vurderingsform på kontinuasjonseksamen/utsatt eksamen.