AI blir en allt vanligare del av beslutsfattandet i organisationer. Inom v氓rden kan AI hj盲lpa till att analysera stora m盲ngder information, hitta m枚nster och bed枚ma komplexa fall. AI kan ocks氓 p氓verka vad m盲nniskor uppm盲rksammar, hur de f枚rst氓r ett problem och hur ett beslut v盲xer fram.
Det 盲r detta Bijona Troqe har velat f枚rst氓 i sin forskning. I st盲llet f枚r att fr氓ga om AI fattar b盲ttre beslut 盲n m盲nniskor har hon unders枚kt vad som h盲nder n盲r m盲nniskor och AI bidrar till samma beslutsprocess.
鈥� Jag vill f枚rst氓 beslutsfattande mellan m盲nniskor och AI ur ett organisatoriskt perspektiv. Jag studerar inte sj盲lva tekniken och f枚rs枚ker inte heller optimera verktygen, s盲ger Bijona Troqe.
Hennes forskning handlar om beslutsfattande i organisationer d盲r m氓nga m盲nniskor, olika typer av kunskap och os盲kerhet 盲r en del av processen.
Rollerna 盲r inte fasta听
Bijona Troqe har studerat tre omr氓den inom svensk precisionsmedicin: AI-st枚dd br枚stcancerscreening, utveckling av individanpassade l盲kemedel och datadriven v氓rd. I forskningen ing氓r bland annat intervjuer, fokusgrupper, observationer, studiebes枚k och dokumentanalyser.
Ett av de viktigaste resultaten 盲r att m盲nniskor och AI inte har fasta roller. Vem som bidrar med vad kan f枚r盲ndras beroende p氓 situationen, vilken information som finns och hur stor risken 盲r.
Vid br枚stcancerscreening kan till exempel en riskbed枚mning fr氓n AI p氓verka hur en mammografibild hanteras och om den beh枚ver granskas ytterligare. I andra situationer bidrar AI och radiologen i olika delar av processen.
鈥� Jag s氓g en mer f枚rdelad och f枚r盲nderlig form av samarbete. Inom samma arbetsfl枚de kan samarbetet se olika ut, s盲ger Bijona Troqe.
AI kan analysera stora m盲ngder data och hitta m枚nster. M盲nniskor bidrar med yrkeserfarenhet och kunskap om sammanhanget som AI-systemet kanske saknar. Deras styrkor kan d盲rf枚r komplettera varandra.听
AI p氓verkar vad vi uppm盲rksammar
Forskningen visar ocks氓 att AI kan p氓verka ett beslut l氓ngt innan det slutliga valet g枚rs. Genom att sortera information, hitta m枚nster och g枚ra riskbed枚mningar kan AI p氓verka vad m盲nniskor l盲gger m盲rke till och hur de f枚rst氓r ett problem.
Ett exempel kommer fr氓n datadriven v氓rd. V氓rdpersonal fick ange vilka faktorer de ans氓g vara viktiga f枚r att f枚ruts盲ga vilka patienter som skulle 氓terv盲nda till akutmottagningen efter att de skrivits ut. N盲r en modell analyserade data lyfte den fram b氓de faktorer som personalen hade bed枚mt som mindre viktiga och faktorer som de inte hade tagit med.
鈥� AI kan lyfta fram s氓dant som beslutsfattare inte har t盲nkt p氓 tidigare, s盲ger Bijona Troqe.
Organisationer beh枚ver d盲rf枚r fundera 枚ver b氓de vad AI g枚r mer synligt och vad som samtidigt kan f氓 mindre uppm盲rksamhet.
鈥撎鼶et blir inte alltid b盲ttre.D盲rf枚r beh枚ver vi f枚rst氓 mer om hur vi samarbetar och samspelar med den h盲r tekniken, s盲ger Bijona Troqe.
B枚rja med problemet
Organisationer som 枚verv盲ger att inf枚ra AI b枚r f枚rst definiera vilket beslut de vill f枚rb盲ttra och vilket problem de vill l枚sa, menar Bijona Troqe. Tekniken b枚r inte vara utg氓ngspunkten.
Teiksma Buseva
De beh枚ver ocks氓 ta h盲nsyn till vilka som fattar besluten, deras yrkeskunskap, organisationens m氓l och de tekniska och organisatoriska f枚ruts盲ttningarna.
鈥� Var tydlig med varf枚r ni vill inf枚ra AI. Vilket 盲r det faktiska behovet? Vilket problem f枚rs枚ker ni l枚sa? Jag skulle b枚rja d盲r, s盲ger Bijona Troqe.
脛ven om forskningen bygger p氓 v氓rden kan resultaten vara anv盲ndbara i andra organisationer d盲r beslut involverar m氓nga akt枚rer, flera typer av kunskap och os盲kerhet.
鈥� Beslut fattas aldrig isolerat. De 盲r alltid en del av ett sammanhang, s盲ger Bijona Troqe
