En pasient forteller at hun klarer å gå til butikken, men må hvile resten av dagen. Hun fungerer godt om morgenen og dårlig etter lunsj. Hun kan sitte foran en skjerm en halvtime, men mister konsentrasjonen når belastningen varer.

Sykepleieren hører dette. Hun observerer kanskje også hvordan pasienten beveger seg, hvor fort hun blir sliten, hva hun mestrer – og hva det koster.

Senere møter systemet saken. Der står diagnosen. Sykmeldingsgraden. Datoene. Kanskje en kort funksjonsbeskrivelse. Historien er ikke nødvendigvis blitt feil. Den er blitt kortere.

Nav trenger informasjon om funksjon fordi en diagnose alene ikke forteller hvordan et menneske fungerer i arbeid og hverdag (4). Men kunnskapen er fordelt. Pasienten kjenner sin egen hverdag og arbeidsplass. Helsepersonell observerer ulike deler av funksjonen. Arbeidsgiveren kjenner arbeidskravene. Legen sammenholder sykdom og funksjon. Nav skal bruke opplysningene videre.

Ingen sitter med hele bildet

En fersk kunnskapsoppsummering fra Arbeidsforskningsinstituttet beskriver betydelige utfordringer med koordinering mellom Nav, arbeidsgiver og helsetjenester. Sykmeldte med sammensatte behov beskriver oftere manglende kontinuitet og en opplevelse av ikke å bli sett, hørt eller forstått. Individuell dialog, relasjon og reell brukermedvirkning fremheves samtidig som viktig for god oppfølging (1).

Rapporten minner også om noe grunnleggende: Den sykmeldte kjenner egen livssituasjon og arbeidsplass best (1). Forsøket på å systematisere pasientens egen funksjonsbeskrivelse er heller ikke nytt. Norsk funksjonsskjema ble utviklet nettopp for å gjøre slik egenrapportert funksjon mer tilgjengelig i sykefraværsoppfølgingen (5).

Likevel er pasientens historie en krevende datatype.

«Jeg klarer det noen dager, men betaler for det dagen etter», passer dårligere i et felt enn «50 prosent».

Diagnoser, datoer og prosenter kan sorteres, sammenliknes og telles. En historie må fortolkes. Dermed kan det oppstå en stille skjevhet:

Det som blir viktigst i saken, er ikke nødvendigvis det viktigste ved mennesket. Det kan være det som var lettest å gjøre tilgjengelig.

KI velger hva som løftes frem

Her kan KI faktisk gjøre systemet bedre.

Ved Sunnaas bruker sykepleiere allerede KI til å omforme pasientintervjuer til strukturerte journalnotater. Pasienten kan snakke friere mens systemet sorterer informasjonen under bestemte funksjonsområder. Sykepleieren kvalitetssikrer før teksten journalføres og kan gå tilbake til transkripsjonen for å kontrollere hvor en opplysning kommer fra (2).

Ved UNN prøves det ut KI-assistenter som kan oppsummere sykehistorien før konsultasjonen, lytte til samtalen, foreslå spørsmål og utarbeide journalnotater (3).

Dette kan spare tid og samtidig gjøre mer av pasientens historie tilgjengelig. Men nettopp derfor oppstår et nytt spørsmål:

Hva skjer når KI ikke bare finner pasientens historie, men fortolker den før fagpersonen gjør det?

Pasienten fortalte ti ting. Systemet løfter frem tre. Neste sykepleier eller lege åpner journalen og leser først sammendraget. Da begynner fagpersonen ikke nødvendigvis med pasientens historie. Hun begynner med systemets historie om pasientens historie.

Sykepleieren må kunne sjekke hva pasienten sa

Jeg har tidligere kalt en beslektet mekanisme mimikkboblen: Når KI lærer av etablerte menneskelige mønstre og presenterer mønstrene tilbake til oss, kan det kjente bli stadig lettere å se og gjenta (6).

Her er risikoen enda mer konkret. Den største faren er kanskje ikke at KI misforstår pasienten. Det kan være at KI forstår pasienten godt nok til at ingen lenger går tilbake til originalen. Dårlige sammendrag blir kontrollert. Gode sammendrag blir trodd.

Her kan sykepleierens rolle bli viktigere og ikke mindre.

Ikke fordi sykepleieren skal ha siste ord om arbeidsevnen. Men fordi sykepleiefaget arbeider tett på forskjellen mellom det pasienten sier, det fagpersonen observerer og det som til slutt dokumenteres.

Hvis pasientens fortelling sier én ting, observasjonen noe annet og KI-oppsummeringen noe tredje, bør ikke forskjellen glattes bort.

Derfor er sporbarheten i løsningen som beskrives fra Sunnaas, interessant. Muligheten til å gå tilbake fra sammendraget til det som faktisk ble sagt er ikke bare en teknisk detalj. Den kan bli en viktig sikkerhetsmekanisme (2).

KI-verktøy må vise hvor opplysningene kommer fra

Fremtidens gode KI-verktøy bør ikke bare levere pene sammendrag. De bør vise hvor opplysningene kommer fra, hva som er utelatt og hvor kildene spriker. Fagpersonen må fortsatt enkelt kunne gå tilbake til originalen.

For pasienten kan stå svakt dersom systemets versjon først får status som den autoritative.

Legen har diagnosen. Nav har kategoriene. Arbeidsgiveren har arbeidskravene. KI har mønstrene. Pasienten har historien.

Sykepleierens oppgave kan bli å sørge for at den ikke forsvinner i oversettelsen. Den dagen systemet forteller historien bedre enn pasienten gjør selv, bør noen fortsatt spørre:

Var det dette hun egentlig sa?