AIFAL-prosjektet tar sikte på å utforske hvordan kunstig intelligens (KI) kan støtte fastleger i Norge gjennom et tett samarbeid med fastleger og allmenleger. Bakgrunnen er den økende byrden allmennleger står overfor, med stadig mer komplekse oppgaver og høyere krav til effektivitet.
Ved å integrere KI i primærhelsetjenesten er det ønskelig å gi fastleger verktøy som kan hjelpe dem med å ta mer informerte og standardiserte beslutninger, samtidig som pasientsikkerheten styrkes.
Generative språkmodeller
Prosjektet fokuserer særlig på bruk av norske generative språkmodeller, som kan gi støtte innen områder som korrekt bruk av antibiotika og bedre samhandling mellom primær- og spesialisthelsetjenesten. Antibiotikaresistens er en av de største truslene mot global folkehelse, og KI kan bidra til å sikre at antibiotika brukes riktig, basert på oppdatert medisinsk kunnskap. I tillegg kan språkmodeller gjøre administrative oppgaver lettere ved å sammenfatte pasientinformasjon og hjelpe leger å navigere raskere gjennom medisinske retningslinjer.
Helsedata fra aktører som Folkehelseinstituttet, Helsedirektoratet og medisinske tidsskrift er blant kildene som ligger til grunn for å trene opp en norsk helsespråkmodell.
KI-workshop med fastleger
Et sentralt element i prosjektet er samskaping med fastleger, der deres erfaringer og innspill er avgjørende for utviklingen av KI-løsningene. Gjennom workshops og testing av prototyper samarbeider vi med klinikere for å sikre at teknologien møter deres behov og forbedrer kvaliteten på helsetjenestene. Med dette prosjektet er ambisjonen å bidra til en mer bærekraftig og effektiv helsetjeneste i Norge, der KI blir et nyttig verktøy for å støtte fastlegenes arbeid.
Prosjektet er finansiert med midler fra Fond for kvalitetsforbedring og pasientsikkerhet i den norske legeforeningen, og er et samarbeid mellom Antibiotikasenteret for primærmedisin (ASP) ved UiO, Norwegian Research Center for AI Innovation (NorwAI) ved NTNU og avdeling Helse ved SINTEF Digital.
