Men först kommer här en kort förklaring av koncepten precisionsmedicin och individanpassad medicin, vilka oftast används som synonyma begrepp, men egentligen skiljer sig något i fokus. Dock handlar de båda om att beskriva följande: skräddarsydda vårdstrategier som optimerar behandling och förebyggande åtgärder för att uppnå bästa möjliga resultat.
Precisionsmedicin handlar om att använda avancerade verktyg och data (som genetisk information, biomarkörer och livsstilsfaktorer) för att förstå vilka behandlingar som fungerar bäst för specifika grupper av patienter. Fokus ligger på att hitta rätt behandling för rätt grupp baserat på vetenskapliga insikter.
Individanpassad medicin betonar att behandlingen anpassas till en enskild patient, med hänsyn till personens unika biologiska förutsättningar, livsstil och personliga preferenser. Till skillnad från precisionsmedicin kräver individanpassad medicin inte alltid avancerad teknologi.
Vad är precisionsmedicin och varför är AI avgörande?
Precisionsmedicin, som genom att analysera exempelvis en patients tumör och identifiera denna genetiska markör kan läkemedlet riktas specifikt mot cancerceller med denna mutation. Detta förbättrar behandlingsresultatet och minskar biverkningarna jämfört med standardkemoterapi. Andra användningsområden är till exempel behandling av sällsynta sjukdomar och farmakogenomik, det vill säga genetisk betingad risk för läkemedelsbiverkningar eller underbehandling. Tack vare individanpassad vård baserad på genetisk information går det att skräddarsy behandlingar baserat på varje patients unika genetiska profil samt hälsotillstånd, ålder och miljöfaktorer.
Till skillnad från traditionell vård, där ”en metod för alla” ofta tillämpas, är målet med precisionsmedicin att optimera behandlingen för varje individ.
Den senaste teknikutveckling, exempelvis inom helgenomsekvensiering och Crispr-tekniken, har öppnat upp för att kunna använda precisionsmedicin i praktiken och för fler användningsområden. Enligt forskning kan AI revolutionera detta område genom att bearbeta de omfattande och komplexa data som krävs för att förutse hur en patient kan svara på en viss behandling.
Den amerikanska myndigheten National Institutes of Health (NIH) rapporterar att precisionsmedicin, med stöd av AI, kan göra behandlingar mer träffsäkra och minska biverkningar genom att identifiera relevanta genetiska och biomarkörsmönster i ett tidigt skede. Det krävs dock att begränsningarna hanteras. Exempelvis är analyserna beroende av högkvalitativa och representativa dataset. Även bias i data och AI-modeller ofta bristande transparens (så kallad black box-problematik) behöver beaktas.
Utmaningar i implementeringen av AI för precisionsmedicin
Trots potentialen med AI-baserad precisionsmedicin finns betydande hinder att övervinna. En viktig aspekt är säker och etisk hantering av patientdata. För att AI ska kunna bli en integrerad del av vården krävs en robust infrastruktur som skyddar individens integritet men samtidigt möjliggör nödvändigt datautbyte mellan vårdgivare och forskningsenheter.
Hur långt kan och bör vi gå i detta datautbyte för att maximera vårdens potential utan att äventyra individens rätt till integritet?
Användningen av unik genetisk information är givetvis väldigt delikat och kräver stor försiktighet, inte minst om man ser till hur den skulle kunna hamna i fel händer och då användas på skadliga sätt, antingen mot personen knuten till informationen eller att andra parter utnyttjar datan för egen vinning.
Kommer vi kunna säkerställa att precisionsmedicin blir tillgängligt för alla eller finns det en risk att endast en liten del drar nytta av dessa nya mediciner? Diskriminering, jämlikhet och säkerhet är definitivt utmaningar och viktiga etiska frågeställningar vi bör ha med oss framgent när vi diskuterar AI-baserad precisionsmedicin.
Att balansera tillgången till innovation och forskning med skyddet av patienternas integritet och genetiska information är en utmaning som kräver noggrann avvägning. Internationella regelverk som GDPR, AI Act, EHDS och HIPAA ger riktlinjer, men frågan är om ett universellt ramverk kan utformas för att både säkerställa integritet och främja datadelning. Även kvaliteten på datan behöver standardiseras för att bättre kunna validera AI-modellerna.
Skulle det, om man fick drömma fritt, vara möjligt att utveckla en gemensam global lösning som möter dessa krav, eller kommer varje organisation att behöva skräddarsy sina egna metoder för att hantera denna komplexa fråga?
Att överföra AI:s insikter från forskning till klinisk vardag är en annan stor utmaning. Vårdpersonal behöver utbildas för att förstå och tillämpa AI-modeller och beslutsstöd på rätt sätt. Enligt en rapport från World Economic Forum krävs nya kompetenser och samarbeten mellan teknikutvecklare och vårdsektorn för att AI ska få ett brett genomslag och för att möjligheterna verkligen ska komma patienterna till nytta.
Om vårdpersonal och teknikutvecklare kan utveckla en gemensam förståelse, kan vi förvänta oss banbrytande och innovativa behandlingsmetoder inom en snar framtid.
Nästa steg för AI-baserad precisionsmedicin – vad krävs?
För att AI-baserad precisionsmedicin ska nå sin fulla potential behövs fler studier och bredare samarbeten mellan teknik- och vårdaktörer samt lagstiftare. En förstärkt infrastruktur och transparenta AI-modeller kan skapa förtroende både hos vårdpersonal och patienter. Samtidigt krävs tydliga ramverk för ansvarsfördelning där vårdgivare och AI-utvecklare arbetar tillsammans för att förbättra vårdens kvalitet och resultat.
En öppen dialog om både potentialen och de etiska frågor som AI inom precisionsmedicin innebär är en viktig grund för en hållbar utveckling inom området. Framtiden för precisionsmedicin är minst sagt spännande, men för att den ska förverkligas krävs att teknik, lagstiftning och människa går hand i hand genom hela vårdprocessen.
