Dr. Marco V. Benavides Sánchez.

Infektionssygdomme har været en uundgåelig del af menneskets historie. Fra middelalderens pest til nutidens COVID-19-pandemi har de vist sig som uberegnelige og potentielt ødelæggende fjender. Deres evne til at sprede sig hurtigt, overbelaste sundhedssystemer og skabe sociale og økonomiske kriser har gjort dem til en vedvarende udfordring for både læger og samfundsledere.

Men i takt med at teknologien udvikler sig, gør vores muligheder for at identificere og håndtere sygdomme det samme. En af de mest lovende innovationer i nyere tid er anvendelsen af kunstig intelligens (AI) til medicinsk billedanalyse — en revolutionerende metode, der gør det muligt at diagnosticere infektionssygdomme hurtigere, mere præcist og på steder, hvor der tidligere ikke var adgang til specialiseret medicinsk ekspertise.

🔍 Hvorfor er det så komplekst at opdage infektionssygdomme?

Et centralt problem ved infektionssygdomme er, at mange af dem viser lignende symptomer. Høj feber, hoste, træthed, muskelsmerter og diarré kan være tegn på alt fra influenza og lungebetændelse til denguefeber eller tuberkulose. Dette overlap gør det vanskeligt at stille en korrekt diagnose baseret på symptomer alene, især i tidlige stadier.

Yderligere komplicerer faktorer som geografiske forskelle, variationer i sygdomsforekomst og manglende adgang til sundhedsfagligt personale situationen. I nogle regioner findes der ikke nok eksperter til at tolke komplekse røntgenbilleder eller blodprøver. Resultatet kan være forsinkede diagnoser, misforståede symptomer og unødvendige indlæggelser — alt sammen med potentiel fare for både individ og samfund.

🧠 AI som den nye diagnostiske assistent

Forestil dig i stedet, at en computer kunne analysere en medicinsk billede — en røntgen af brystkassen eller et mikroskopisk billede af blod — og komme med en velbegrundet vurdering af, hvilken infektionssygdom en patient sandsynligvis har. Netop dette er målet for det arbejde, som forskerne Muhammad Ahsan og Robertas Damaševičius har præsenteret i deres studie fra 2025.

Deres system kombinerer tre teknologier:

• Maskinlæring, som gør det muligt for computeren at lære af tusindvis af tidligere billeder og forbedre sin evne til at genkende mønstre.
• Fuzzy Logic, som tillader vurdering af usikre data og giver nuancerede svar frem for sort-hvid konklusioner.
• Hypersoft Set (HSS), en beslutningsmodel der ikke blot identificerer sygdommen, men også anbefaler den bedste handling: bør patienten blive hjemme, isoleres eller straks til hospitalet?

🧪 Fra billede til beslutning: Hvordan fungerer systemet?

Lad os tage et eksempel. En patient i en landdistriktsklinik får foretaget en røntgen af brystet. AI-systemet modtager billedet og analyserer det. I stedet for at give én enkelt diagnose, overvejer systemet flere mulige årsager, der passer med det billede og patientens data. Derefter genereres en anbefaling, tilpasset patientens symptomer, den lokale epidemi og sygdommens sandsynlige progression.

Det særlige ved denne metode er, at den tager hensyn til meget mere end blot selve billedet. Den inkluderer kontekstuelle data som infektionsforekomst i lokalområdet, patientens tidligere sundhedsdata og endda ressourcetilgængelighed på behandlingsstedet.

🚀 Hvad gør AI bedre end traditionelle metoder?

Her er nogle af de vigtigste fordele:

• Fart: En computer kan analysere et billede på få sekunder, hvor det for en læge kan tage langt længere tid — især under pres i travle klinikker.
• Præcision: AI overvejer flere datakilder samtidigt og mindsker risikoen for menneskelige fejl.
• Tilgængelighed: Systemet kan bruges steder, hvor der mangler radiologer eller infektionsspecialister.
• Forebyggelse: Hurtigere og mere præcis identifikation af sygdomme betyder, at man kan handle hurtigt og forhindre større udbrud.

📱 Brug i virkelige scenarier

Systemet, selv om det stadig testes, har mange potentielle anvendelsesmuligheder:

• Hospitaler i storbyer, hvor hurtig triagering er essentiel.
• Landklinikker eller mobile sundhedsenheder, hvor adgangen til ekspertise er begrænset.
• Bærbare enheder, som tabletter eller smartphones med tilkoblede sensorer eller kameraer.
• Uddannelsesmiljøer, hvor medicinstuderende kan lære om sygdomsmønstre gennem visuel AI-støttet feedback.

AI-modellen er heller ikke begrænset til luftvejssygdomme. Den kan tilpasses til billedanalyse ved hudsygdomme, mave-tarminfektioner og endda blodbaserede infektioner som malaria eller sepsis.

👨‍⚕️ En hjælp, ikke en erstatning

Det er vigtigt at understrege, at AI ikke skal erstatte lægen — men assistere ham eller hende. Den menneskelige vurdering, empati og erfaring er uundværlig, især i komplekse tilfælde. AI fungerer bedst som en beslutningsstøtte, der hjælper med at triagere, verificere og prioritere.

Systemets visuelle feedback er også en gave til kommunikationen med patienter. Billeder og forklaringer kan give patienter bedre forståelse for deres tilstand og behandling, hvilket kan øge deres motivation til at følge lægens anbefalinger.

🔚 Konklusion

Kunstig intelligens er i færd med at ændre måden, vi forstår og håndterer infektionssygdomme på. Med systemer som dem præsenteret af Ahsan og Damaševičius åbner vi døren til en fremtid, hvor sygdomme kan identificeres hurtigt, præcist og med respekt for både patienten og konteksten.

AI vil ikke erstatte lægen — men den kan blive hans uundværlige partner. Og i en tid hvor infektionssygdomme ikke bare truer vores helbred, men også vores fællesskaber og fremtid, er denne teknologi ikke bare nyttig… den er afgørende. Når maskiner og mennesker arbejder hånd i hånd, vinder vi ikke kun tid — vi vinder liv. Måske er den virkelige revolution ikke, at AI tænker for os… men at den giver os styrken til at reagere hurtigere, smartere og mere menneskeligt end nogensinde før.

For yderligere læsning:

• Ahsan, M., & Damaševičius, R. (2025). Artificial intelligence-powered image analysis: A paradigm shift in infectious disease detection. Artificial Intelligence in Medicine, 159, 103025. https://doi.org/10.1016/j.artmed.2024.103025

#ArtificialIntelligence #Medicine #Surgery #Medmultilingua