Af Dr. Marco Vinicio Benavides Sanchez.

Kirurgisk planlægning lyder måske ikke som en banebrydende grænse for kunstig intelligens, men det er et af de mest komplekse gåder på moderne hospitaler. Bag enhver operationsstue ligger en labyrint af begrænsninger: patientens hastende behov, kirurgens tilgængelighed, udstyrsberedskab og hospitalets effektivitet. At balancere disse prioriteter er en logistisk udfordring kendt som et multi-objektivt kombinatorisk optimeringsproblem. I årtier har hospitaler stolet på sofistikerede algoritmer og ekspertinput for at tackle det. Nu er en ny konkurrent kommet på banen – store sprogmodeller (LLM’er).

En nylig undersøgelse offentliggjort i Artificial Intelligence in Medicine (Wan et al., 2025) introducerer en ny metode kaldet LLM-NSGA, hvor en stor sprogmodel ikke kun hjælper med planlægning – den bliver selve optimeringsværktøjet. Denne banebrydende forskning demonstrerer, hvordan modeller som GPT-4 kan gå ud over at generere menneskelignende tekst og faktisk løse vigtige, virkelige problemer som kirurgiplanlægning.

Udfordringen ved at planlægge operationer

Ved første øjekast kan planlægning af en række operationer virke som en opgave, der bedst håndteres med regneark og regler. I virkeligheden er det et problem fyldt med afvejninger og usikkerheder. Forestil dig et travlt hospital, der skal planlægge snesevis af operationer dagligt. Administrationen skal sikre:

• Operationsstuer er fuldt udnyttede, men ikke overbookede.
• Kirurger og sygeplejersker ikke er dobbeltbookede.
• Akutte tilfælde kan imødekommes.
• Patienter ikke venter for længe på deres procedurer.
• Ressourcer (senge, pladser på intensivafdelingen, udstyr) er tilgængelige efter operationen.

Hvad fandt forskerne?

Undersøgelsen evaluerede LLM-NSGA på 40 virkelige scenarier for planlægning af operationer. Resultaterne var bemærkelsesværdige:

• LLM’en var i stand til uafhængigt at generere planer af høj kvalitet blot ud fra tekstbaserede prompts.
• Efterhånden som problemets størrelse steg (dvs. flere operationer og begrænsninger), overgik LLM-NSGA traditionelle metoder som NSGA-II og MOEA/D i tre nøgleindikatorer:
• En gennemsnitlig forbedring på 5,39% i udnyttelsen af ​​operationsstuen.
• En svimlende 80% forbedring i retfærdighed i planlægningen (dvs. ligelig fordeling af kirurgiske muligheder).
• En 0,42% gevinst i den samlede objektive præstation.

Derudover blev metoden sammenlignet med EoH (Evolution of Heuristics), en anden LLM-baseret tilgang. Selvom begge var konkurrencedygtige, leverede LLM-NSGA bedre samlet ressourceallokering, en kritisk målestok i hospitalsledelse.

Implikationer for sundhedsvæsenet

Det, der gør denne forskning særligt spændende, er dens anvendelighed i den virkelige verden. Hospitaler opererer under et enormt pres for at levere effektiv og rettidig pleje med begrænsede ressourcer. AI-baserede planlægningsværktøjer kan lette denne byrde, men de kræver ofte teknisk ekspertise for at vedligeholde og tilpasse sig.

Forestil dig en fremtid, hvor en hospitalsadministrator kunne indtaste: “Planlæg næste uges operationer for at prioritere ældre patienter og reducere overbelastning på intensivafdelingen,” og Llændeplanlæggeren ville generere optimerede planer i overensstemmelse hermed.

Udfordringer og etiske overvejelser

Der er selvfølgelig forbehold. I et klinisk miljø er indsatsen høj, og selv mindre planlægningsfejl kan have alvorlige konsekvenser. Gennemsigtighed, forklarlighed og revisionsevne er fortsat afgørende. Desuden må afhængighed af Llændeplanlæggere ikke føre til automatiseringsbias – mennesker skal forblive i loopet for at verificere output.

Et andet problem er databeskyttelse. For fuldt ud at udnytte hospitalsdata skal læger med speciale i human medicin (LLM) operere i sikre miljøer og overholde regler som HIPAA eller GDPR. Fremskridt inden for privatlivsbevarende AI vil være nøglen til implementering i den virkelige verden.

Konklusion

Undersøgelsen af ​​Wan et al. (2025) markerer en milepæl i fusionen af ​​naturlig sprogbehandling og operationsforskning. Ved at demonstrere, at LLM’er effektivt kan håndtere komplekse planlægningsopgaver og endda overgå traditionelle metoder, åbner det et nyt kapitel i AI-assisteret sundhedspleje.

Planlægning af operationer er kun toppen af ​​isbjerget. Med fortsat forskning, etiske sikkerhedsforanstaltninger og samarbejde mellem teknologer og klinikere kan LLM’er hjælpe med at opbygge mere intelligente, responsive og humane sundhedssystemer.

Referencer

• Wan, F., Wang, T., Wang, K., Si, Y., Fondrevelle, J., Du, S., & Duclos, A. (2025). Surgery scheduling based on large language models. Artificial Intelligence in Medicine, 145, 103151.

• Kwak, D., & Lee, S. (2021). A review of intelligent decision support systems in the healthcare domain. Journal of Healthcare Engineering, 2021, Article ID 9218782.

• Bubeck, S., Chandrasekaran, V., Eldan, R., Gehrke, J., Horvitz, E., Kamar, E., … & Zhang, Y. (2023). Sparks of Artificial General Intelligence: Early experiments with GPT-4. arXiv preprint arXiv:2303.12712.

#ArtificialIntelligence #Medicine #Surgery #Medmultilingua