Boston Children’s bruger AI til at åbne for nye diagnoser

Boston Children’s Hospital satsede ikke på kunstig intelligens blot for at eksperimentere med ny teknologi. Hospitalet integrerede AI på tværs af organisationen som en central del af sin kliniske og driftsmæssige infrastruktur for at forbedre behandlingen af sine pædiatriske patienter, især dem med komplekse og sjældne sygdomme. Ved at integrere AI i de daglige arbejdsgange har teamet reduceret driftsomkostninger, forbedret adgangen til behandling og hjulpet med at diagnosticere mere end 40 sjældne sygdomme, som tidligere var uafklarede.

Boston Children’s Hospital er en af verdens største pædiatriske institutioner og behandler patienter inden for mere end 40 specialer med tæt på 1 million ambulante besøg hvert år.

Som mange sundhedssystemer opererer det under stramme økonomiske rammer, samtidig med at den administrative byrde vokser. Teams på tværs af forsyningskæde, fakturering og drift håndterer store mængder gentagne opgaver, fra behandling af fakturaer til koordinering af planer. Disse processer er nødvendige, men tidskrævende, og de trækker medarbejdere væk fra arbejde med højere værdi.

Samtidig står kliniske teams over for en anden form for begrænsning. Tilfælde af sjældne sygdomme involverer ofte fragmenterede genetiske data, ufuldstændige kliniske historikker og en overvældende mængde medicinsk litteratur. Selv på en førende forskningsinstitution kan læger ikke sammenfatte al den information hurtigt nok til at nå frem til hver eneste diagnose.

”Problemet er ikke indsatsen,” siger John Brownstein, Chief Innovation Officer hos Boston Children’s. ”Det er menneskets kognitive grænser.”

Boston Children’s begyndte med enkelte AI-anvendelser, herunder værktøjer til dokumentation og oversættelse. Men de tidlige indsatser afslørede hurtigt begrænsningerne ved en fragmenteret tilgang.

”Man kan ikke bare forlade sig på enkeltstående løsninger,” siger Brownstein.

Hospitalet gik over til at opbygge det, Brownstein kalder et AI-lag for hele organisationen: et sikkert internt ChatGPT‑miljø, der bruges på tværs af forsknings-, kliniske og administrative teams. I stedet for at behandle AI som en samling værktøjer skabte organisationen et fælles fundament, hvor nye funktioner hurtigt kunne udvikles og implementeres.

Systemet gør det muligt for teams at arbejde med AI på måder, der er direkte relevante for deres roller, hvad enten det handler om at få adgang til interne data, sammenfatte medicinsk litteratur eller strømline arbejdsgange. Der blev opbygget styringsstrukturer sideløbende med teknologien for at sikre sikkerhed, overvågning og konsekvent evaluering.

Skiftet ændrede innovationstempoet. Værktøjer, der tidligere krævede lange udviklingscyklusser, kan nu implementeres på få dage, så organisationen hurtigt kan reagere på både driftsmæssige krav og kliniske behov.

I dag bruger mere end en tredjedel af medarbejderne AI som en del af deres daglige arbejde på tværs af kliniske, forskningsmæssige og administrative funktioner.

Boston Children’s fokuserede først på områder, hvor AI kunne skabe målbar driftsmæssig effekt. I forsyningskædens drift håndterer AI nu modtagelse, videresendelse og besvarelse af fakturaer.

Parallelt anvendte hospitalet AI til planlægning af operationer. Ved at analysere kliniske noter og estimere patienternes tilstand forbedrer systemet fordelingen af tid på operationsstuerne. Det gør det muligt at planlægge længere frem i tiden, øge udnyttelsen og give flere patienter den behandling, de har brug for, hurtigere.

Derudover bruger læger AI til beslutningsstøtte og til at sammenfatte kompleks klinisk information. Forskere anvender det til dataanalyse og opbygning af kohorter. Administrative teams bruger det til at udarbejde dokumenter, kode og forbedre arbejdsgange.

Organisationen knytter disse ændringer direkte til målbare resultater. På tværs af mere end 50 automatiseringer har Boston Children’s opnået omkring 60.000 timers tidsbesparelser, svarende til mere end 7 millioner dollars i omdisponeret arbejdskraft.

Organisationen har fokuseret på at gøre AI relevant for det daglige arbejde i stedet for at introducere det som et selvstændigt initiativ.

”Nøglen her er at møde folk, hvor de er,” siger Brownstein.

Sideløbende med driftsforbedringer investerede Boston Children’s i AI til kliniske opdagelser. Hospitalet udviklede det, det beskriver som en ”copilot-genetiker”, designet til at integrere genetiske data, fænotypisk information og global medicinsk litteratur.

Dette system håndterer en af medicinens sværeste udfordringer: at diagnosticere sjældne sygdomme, som i årevis har undgået en forklaring.

Som resultat af dette arbejde er der til dato stillet mere end 40 diagnoser, der tidligere blev anset for umulige. Arbejdet har også ført til identifikation af nye genmål og potentielle terapeutiske veje.

”Vi kombinerer genetisk information, fænotypisk information, litteratursøgning og AI's ræsonnering for at give diagnoser til familier, der engang stod uden svar,” siger Brownstein.

For patienter og familier er effekten umiddelbar og håndgribelig. Tilfælde, der tidligere forblev uafklarede, giver nu svar og i nogle tilfælde nye retninger for behandling.

”Det var utænkeligt før, men giver nu håb til så mange familier,” siger Brownstein.

Den næste fase i Boston Children’s AI-strategi fokuserer på dybere integration og bredere udbredelse. Ledelsen ser betydelige muligheder for at udvide både brugen og effekten.

Hospitalet arbejder på at integrere AI mere fuldt ud i klinisk beslutningstagning, udbrede værktøjer på tværs af specialer og fortsætte med at finjustere modeller gennem samarbejde med OpenAI.

Med tiden forventes AI at blive en central del af medicinsk praksis.

”Hvordan kan man ikke ønske sig en utroligt veluddannet læge ved sin side med al verdens medicinske viden?” sagde Brownstein.

Hos Boston Children’s bliver AI en del af den infrastruktur, der understøtter behandling, forskning og opdagelser – og omdefinerer, hvad der er muligt for både klinikere og patienter.