En ny studie visar att stora språkmodeller (LLM) kan bidra till att minska hälsoklyftor i Sydasien, men endast om de anpassas och finjusteras med lokal data och expertis. Studien, som publicerats i BMC Medical Informatics and Decision Making, visar vikten av lokal anpassning för att säkerställa att medicinsk AI är både rättvis och säker. Samarbetet mellan Associate Professor Sara Khalid och Dr. Faisal Sultan från Shaukat Khanum Memorial Cancer Hospital and Research Centre i Pakistan, lyfter fram betydelsen av lokal expertis i utvecklingen av medicinsk AI.

Studien visar att lokalt anpassade LLM kan förbättra hanteringen av kliniska anteckningar och bidra till att minska hälsoklyftor i Sydasien. Detta är ett viktigt steg mot en mer rättvis och säker tillämpning av medicinsk AI.

Vad innebär detta för svensk vård? Det är viktigt att svensk vård och omsorg tar till sig lärdomarna från denna studie och ser till att lokala förhållanden och behov beaktas vid utveckling och implementering av medicinsk AI. Genom att anpassa och finjustera AI-modeller med lokal data och expertis kan vi säkerställa att de är både rättvisa och säkra för patienter i Sverige.