KTH-studenter prisas för AI-robot
Två studenter från KTH har utvecklat en social robot som tränar läkarstudenter i kliniska samtal med patienter. Nu får William Ivegren och Jonathan Schiött Sveriges Ingenjörers pris för bästa examensarbete på civilingenjörsutbildningen.
– Vad söker du hjälp för? Kan du berätta mer om dina besvär? Är det något särskilt du oroar dig för?
Kliniskt resonemang – att samla in, bedöma och använda medicinsk information för att ställa rätt diagnos – är en av läkaryrkets viktigaste kompetenser. Samtidigt är möjligheterna att träna dessa färdigheter begränsade av tillgången på handledare och patienter.
Med William Ivegrens och Jonathan Schiötts innovation får läkarstudenterna öva på samtal med en robot som spelar patient. Roboten Furhat, som utvecklats vid KTH, har ett ansikte, kan möta studentens blick och svarar muntligt utifrån en förberedd patientbeskrivning. Genom att ställa frågor och lyssna försöker studenten förstå patientens besvär.
– Det nya i vår innovation är AI-bedömningen efteråt, där systemet analyserar samtalet utifrån utbildningskursens kriterier och ger personlig feedback på vad som fungerat bra och vad studenten kan förbättra, säger William Ivegren.
Syftet är att ge studenterna fler tillfällen att öva och få syn på vad de kan utveckla, som ett komplement till den vanliga undervisningen och handledningen.
Träffsäkra bedömningar
För att säkerställa att återkopplingen håller hög kvalitet jämförde Ivegren och Schiött modellens bedömningar med bedömningar från erfarna reumatologer. Resultaten låg på samma nivå.
– Det gjorde att vi kände oss trygga med att feedbacken var förankrad i det studenterna faktiskt ska lära sig, säger Jonathan Schiött.
Systemet testades på 136 läkarstudenter vid Karolinska Institutet. Förutom att AI-modellernas bedömningar var lika träffsäkra som erfarna reumatologers, förbättrade återkopplingen studenternas prestationer både i patientdialogerna och på slutprovet. Studenterna upplevde också feedbacken som trovärdig och användbar för lärandet.
– Vi hade trott att systemet skulle hjälpa, men inte på den här nivån. Att systemet gjorde så tydlig skillnad visar att det verkligen tillför något i kursen, säger Jonathan Schiött.
Används vid KI
De båda KTH-studenterna får utmärkelsen årets bästa examensarbete i konkurrens med omkring 4 600 examensarbeten som genomförs inom civilingenjörsutbildningarna varje år.
– Vi valde projektet för att vi ville bidra till något som kunde göra skillnad för människor, så det betyder väldigt mycket att andra också ser värdet i det, säger William Ivegren.
Systemet används fortfarande i undervisningen vid Karolinska Institutet. Arbetet lever också vidare genom Jonathan Schiött, som nu forskar inom området som doktorand vid lärosätet.
– Min forskning handlar om hur den här typen av tekniska lösningar kan hjälpa studenter inom vårdyrken att bli bättre förberedda för sitt yrke. Vi ska bland annat fortsätta utveckla bedömningen av dialogerna och undersöka hur virtuella patienter kan främja samarbetet mellan läkar- och sjuksköterskestudenter, säger han.
Kan er innovation även komma till nytta för yrkesverksamma läkare?
– Absolut. I grunden handlar det om att kunna titta på sitt eget samtal och förstå vad man gjorde bra och vad man kunde göra bättre. Det är värdefullt för läkare genom hela karriären, säger Jonathan Schiött.
Text: Christer Gummeson ( gummeson@kth.se )