toppbilde

Illustrasjon av behandlere

Om SupportPrim

Om SupportPrim

SupportPrim er et forskningsprosjekt som bruker kunstig intelligens for å forbedre behandlingen av vanlige muskel- og skjelettplager hos pasienter i primærhelsetjenesten. Forskningen dreier seg i hovedsak om å utvikle og bruke kunstig intelligens for å finne fram til den beste behandlingen for pasienter med muskel- og skjelettplager. Prosjektet er støttet av Forskningsrådet ut 2023.

Det overordnede målet for SupportPrim-prosjektet er å forbedre primærhelsetjenestens behandling av vanlige muskel- og skjelettplager, fra evidensbasert «one-size-fits-all»-anbefalinger, via stratifisert behandling til persontilpasset behandling ved hjelp av et klinisk beslutningsstøttesystem basert på kunstig intelligens.

 

Et samfunnsproblem

Muskel- og skjelettplager er vanlige i befolkningen, slik som smerter i korsrygg, nakke, skulder, hofte og kne, samt smerter på flere steder eller sammensatte plager. Slike plager er på verdensbasis hovedårsaken til år levd med uførhet, og i Norge lider hver fjerde pasient i primærhelsetjenesten av muskel- eller skjelettplager.

De fleste pasienter med muskel- og skjelettplager har uspesifikke symptomer der studier viser at vanlige intervensjoner enten mangler dokumentasjon, eller har beskjeden eller kortsiktig effekt.

Smerte er imidlertid svært individuelt og påvirket av mange biologiske, psykologiske og sosiale faktorer, med stor variasjon i symptomer og effekt av behandling mellom pasienter med samme smertebilde eller diagnose. Derfor mener vi i SupportPrim at en viktig årsak til at studier kun dokumenterer beskjedne behandlingseffekter, er at disse studiene ser på gjennomsnittseffekten uten hensyn til heterogeniteten til pasientene.

 

Mer treffsikker behandling med kunstig intelligens?

I SupportPrim ønsker vi å undersøke om mer persontilpasset pasientbehandling kan forbedre behandlingseffekten.

Vi benytter metoder fra kunstig intelligens, såkalt Case-Based Reasoning (CBR), til å bygge et computer-basert beslutningsstøttesystem (SupportPrim-systemet). Systemet består av en brukervennlig nettløsning (SupportPrim-panelet) som terapeut og pasient sammen kan bruke for å bestemme den beste behandlingen, basert på kunnskap om behandling hos tidligere lignende pasienter med vellykket resultat.

Denne nye måten å tenke persontilpasset behandling på vil trolig være til nytte for en mye større andel av pasientene med muskel- og skjelettplager enn en one-size-fits-all-tilnærming.

 

SupportPrim-systemet

For å optimalisere personpasset behandling vil SupportPrim-prosjektet bruke innovative metoder fra kunstig intelligens, såkalt Case-Based Reasoning (CBR) for å bygge et klinisk beslutningsstøttesystem som anvender pasientdata fra tidligere pasienter hos fysioterapeuter i primærhelsetjenesten.

Case-Based Reasoning hjelper med å ta beslutninger om behandlingsmåte basert på resultatet fra lignende pasienter som har mottatt samme behandling tidligere. Historikken fra andre pasienter med muskel- og skjelettplager brukes for å hjelpe pasienter med lignende symptomer, på samme måte som vi mennesker lærer fra tidligere erfaring.

SupportPrim-systemet består av: 

  • en stor database med systematisk innsamlet data fra tidligere pasienter, behandlingen de fikk og resultatet av den.
  • CBR-systemet som brukes til å lage beslutningsstøttesystemet basert på kunstig intelligens.
  • SupportPrim-panelet som er brukergrensesnittet der lignende pasienter er matchet og vist frem ved hjelp av enkel grafikk og figurer.

SupportPrim-systemet blir prøvd ut i en randomisert kontrollert studie (RCT) for å teste behandlingseffekten sammenlignet med vanlig behandling.

Den kunstige intelligensen og CBR-systemet i beslutningsstøttesystemet blir utviklet i arbeidspakke 1, ledet av førsteamanuensis Kerstin Bach, SupportPrim-panelet utvikles i arbeidspakke 2, ledet av forsker Ingebrigt Meisingset, og evalueringen av systemet gjøres gjennom en RCT-studie blant fysioterapeuter i primærhelsetjenesten, ledet av professor Ottar Vasseljen.

Skjermdump fra SupportPrimpanelet
Pasientprofil i SupportPrim-panelet. Åpne bildet i pdf for å se detaljer

 

Utprøving av SupportPrim-systemet

Gjennom 2021 vil 40 fysioterapeuter i Norge rekrutteres til forskningsprosjektet og bli tilfeldig valgt ut (randomisert) til enten intervensjonsgruppen eller kontrollgruppen. Hver av disse fysioterapeutene rekrutterer 18 av sine egne pasienter, og hver fysioterapeut vil fungere som en egen klynge (cluster).

Pasientene i begge grupper besvarer spørsmål om deres tilstand før de møter på første konsultasjon med sin fysioterapeut. Spørsmålene omfatter både biologiske, psykologiske og sosiale faktorer som er av betydning for pasienter med muskel-og skjelettplager. Det er kun intervensjonsgruppen som har tilgang til det nye digitale beslutningsstøttesystemet gjennom SupportPrim-panelet. Dette panelet har et brukergrensesnitt som gir en grafisk oppsummering av den aktuelle pasientens profil. Panelet matcher også den aktuelle pasienten med tidligere suksessfulle pasienter og framstiller informasjon om hvilken behandling de fikk. Dette gir grunnlag for å velge det beste behandlingsalternativet for den aktuelle pasienten, basert på en delt beslutningstaking mellom terapeut og pasient. Pasienter tilknyttet kontrollgruppen vil motta vanlig behandling.

 

Utvide beslutningsstøttesystemet til leger i allmennpraksis

SupportPrim prosjektet vil forbedre behandlingen av muskel- og skjelettplager i allmennpraksis gjennom to ulike arbeidspakker. Arbeidspakke 4 vil teste effekten av stratifisert behandling av muskel- og skjelettplager. Arbeidspakke 5 vil deretter tilpasse SupportPrim-systemet til bruk for leger i allmennpraksis.

Effekten av den stratifiserte behandlingstilnærmingen blir testet i en randomisert kontrollert studie blant leger i allmennpraksis. Her brukes samme utvelgelseskriterier og design på studien som i arbeidspakke 3. Allmennleger knyttet til PraksisNett-nettverket rekrutteres til å delta.

Pasienter blir stratifisert i 3 ulike risikogrupper ved hjelp av screeningverktøyet Keele STarT MSK Tool utviklet av Keele University i UK. Allmennleger i intervensjonsgruppen blir informert om i hvilken av risikogruppene deres pasienter befinner seg (lav, medium eller høy), og de får tilpassede råd om behandling basert på risikogruppene. Allmennlegene i kontrollgruppen fortsetter behandling av sine pasienter som vanlig. Informasjon om hvilken behandling og oppfølging som gis i begge gruppene vil bli hentet inn ved hjelp av en liten datamaskin (Snow Health Alliance Box) installert på allmennlegens kontor. Denne fanger opp data fra pasientjournalen gjennom natta.

29 okt 2020

Engelske nettsider

Forskningsgruppe


SupportPrim-prosjektet er knyttet til forskninggruppene

I tillegg er Keele University i UK en samarbeidspartner i prosjektet.


 

Eksterne forskere

 


JonathanHillJonathan Hill, Senior Lecturer in Physiotherapy, Keele University


Danielle can der WindtDanielle van der Windt, Professor, Keele University