Artificial intelligence-guided point-of-care ultrasound for combat casuality care

Moderne medisin kjennetegnes av at pasienter transporteres over store avstander for å komme til spesialiserte enheter. Ny teknologi, i form av håndholdte ultralydapparater, koblet med kunstig intelligens (KI)-veiledning senker terskelen for å flytte diagnostikk ut i distriktet og i felt. Til tross for at ultralydapparater de seneste årene har blitt mindre og rimeligere med bedre bildekvalitet, forblir tolkning av ultralydbilder uten hjelp av KI vanskelig, og krever omfattende opplæring og erfaring. I det pågående prosjektet AI POCUS AAA utvikler vi veiledningsverktøy for ultralydavbildning basert på KI som fastleger og annet helsepersonell med lite ultralyderfaring kan ta i bruk i distriktet. På denne måten kan diagnostikk gjøres tilgjengelig for pasienter som befinner seg i områder langt unna spesialisthelsetjenesten, noe som gir mer bærekraftige og skånsomme helsetjenester og en bedre utnyttelse av helsepersonell. Forsvarets sanitet har tilsvarende behov for å diagnostisere sårede soldater i felt. Ved å gjøre ultralyd tilgjengelig i felt ved hjelp av KI, vil saniteten i Forsvaret kunne sende de som har alvorlige skader raskt til riktig behandling, samt unngå å sende bort soldater hvor ultralyd kan avkrefte alvorlig skade. I dette prosjektet vil vi derfor undersøke mulighetene for å tilpasse løsningene fra AI POCUS AAA til forsvarssektoren. Særlig ønsker vi å utvikle et veiledningsverktøy for den såkalte E-FAST-undersøkelsen som har som mål å identifisere indre blødninger, hjertetamponader og punkterte lunger ved hjelp av ultralyd ved mistanke om skade i mage- og brystregionen (E-FAST - Extended Focused Assessment with Sonography in Trauma). Prosjektet vil kartlegge brukerbehovene hos Forsvarets sanitet, samle inn representative ultralydbilder fra traumepasienter og utvikle KI-metoder for automatisk tolkning av bilder og veiledning av brukere.

Moderne medisin kjennetegnes av at pasienter transporteres over store avstander for å komme til spesialiserte enheter. Ny teknologi, i form av håndholdte ultralydapparater, koblet med kunstig intelligens (KI)-veiledning senker terskelen for å flytte diagnostikk ut i distriktet og i felt. Til tross for at ultralydapparater de seneste årene har blitt mindre og rimeligere med bedre bildekvalitet, forblir tolkning av ultralydbilder uten hjelp av KI vanskelig, og krever omfattende opplæring og erfaring. I det pågående prosjektet AI POCUS AAA utvikler vi veiledningsverktøy for ultralydavbildning basert på KI som fastleger og annet helsepersonell med lite ultralyderfaring kan ta i bruk i distriktet. På denne måten kan diagnostikk gjøres tilgjengelig for pasienter som befinner seg i områder langt unna spesialisthelsetjenesten, noe som gir mer bærekraftige og skånsomme helsetjenester og en bedre utnyttelse av helsepersonell. Forsvarets sanitet har tilsvarende behov for å diagnostisere sårede soldater i felt. Ved å gjøre ultralyd tilgjengelig i felt ved hjelp av KI, vil saniteten i Forsvaret kunne sende de som har alvorlige skader raskt til riktig behandling, samt unngå å sende bort soldater hvor ultralyd kan avkrefte alvorlig skade. I dette prosjektet vil vi derfor undersøke mulighetene for å tilpasse løsningene fra AI POCUS AAA til forsvarssektoren. Særlig ønsker vi å utvikle et veiledningsverktøy for den såkalte E-FAST-undersøkelsen som har som mål å identifisere indre blødninger, hjertetamponader og punkterte lunger ved hjelp av ultralyd ved mistanke om skade i mage- og brystregionen (E-FAST - Extended Focused Assessment with Sonography in Trauma). Prosjektet vil kartlegge brukerbehovene hos Forsvarets sanitet, samle inn representative ultralydbilder fra traumepasienter og utvikle KI-metoder for automatisk tolkning av bilder og veiledning av brukere. Vi vil teste ut mock-up løsninger gjennom arrangerte uttestinger.