Övertygad om att han själv har blivit galen uppsöker Joe en akutmottagning. Istället för att där ”triageras” av en sjuksköterska hänvisas Joe till en jättelik maskin, Healthmaster Inferno, som har tagit över diagnostiken på sjukhuset. Joe låter sig undersökas med elektroder i munnen, örat och ändan, varpå Healthmaster Inferno spottar fram ett lättläst utlåtande åt den aningslöse läkaren.

Jag kom att tänka på denna scen när jag läste boken Deep Medicine av den amerikanske stjärnkardiologen Eric Topol. Boken är ett slags hopkok av aktuell forskning inom artificiell intelligens, och teorier om hur denna kommer att påverka framtidens sjukvård. Deep Medicine är mindre dystopisk än filmen Idiotrepubliken – någon global fördumning förutspås till exempel inte. Men om författaren har rätt får vi snart vänja oss vid att diagnostiseras och behandlas av maskiner, långt smartare än vi själva.

Doktor Topol är själv en lustig hybrid, en progressiv reaktionär. Som kliniker tillhör han definitivt den gamla skolan. Han ondgör sig över nymodigheter som elektroniska journaler, och beklagar sina yngre kollegers ovilja att klä av och klämma på sina patienter. Å andra sidan är han en av USA:s främsta auktoriteter inom medicinsk teknologi, och väl à jour med såväl appar som gadgets. Hans budskap och tro är att medicinskt grovgöra alltmer kan skötas av artificiell intelligens, så att framtidens läkare får ägna mer tid åt sina patienter istället för sina datorer.

Topol börjar med att förklara vad artificiell intelligens (här förkortat AI) egentligen är för något. Definitionerna är många, men i grunden handlar det om skapandet av intelligenta maskiner, som kan resonera självständigt. Detta involverar vanligen så kallade ”neurala nätverk” – komplicerade signalsystem som imiterar mänsklig hjärnverksamhet. Författaren drar en skiljelinje mellan ”snäv AI”, som fokuserar på en särskild uppgift, och ”bred AI”, som förmår tänka utanför ramarna. Schackdatorn Deep Blue, som besegrade världsmästaren Garri Kasparov på 1990-talet, är ett exempel på ”snäv AI”. Om Deep Blue varit förmögen till ”bred AI” så skulle den, utöver att spela schack, också ha kunnat uppfinna andra spel, reflektera över brädspelet som sociologisk företeelse och kanske bre sig en macka under tiden. Snäv AI är numera var mans egendom, och betraktas inte längre som särskilt spännande. Bred AI är ännu i sin linda, men kommer inom kort att ta den medicinska världen med storm, menar Topol.

Författaren ägnar ett hundratal sidor åt att rada upp sysslor som datorer redan klarar av lika bra som läkare. Listan är lång, och innehåller bland annat följande: läsa av röntgenbilder och ultraljud, lyssna på hjärtan, diagnostisera sällsynta sjukdomar, analysera cancerceller och hudförändringar, förutspå slaganfall och till och med tolka vetenskapliga texter. I synnerhet röntgenläkare löper stor risk att inom kort ersättas av maskiner. Detta låter kanske dystert, men Topol ser positivt på saken: med datorer som sköter det diagnostiska arbetet kommer ju radiologer att få mer tid att förklara för patienterna vad fynden betyder! Själv är jag mer skeptisk. En dator som är smart nog att läsa röntgenbilder borde väl också klara av att ge utlåtanden som lekmän begriper? Jag frågar mig därtill vad radiologerna själva skulle ha att säga om denna nya arbetsfördelning. Radiologi tenderar att attrahera dem som är introverta och analytiskt lagda, som helst slipper arbeta direkt med människor. Att låta sig omskolas till patientinformatörer ligger nog långt ner på deras kollektiva önskelista.

En stor del av Deep Medicine ägnas åt psykisk ohälsa, som också råkar vara mitt eget specialområde. Smarta appar kan redan screena patienter för depression genom att mäta hur snabbt de skriver på sina telefoner. Genom att analysera hundratals variabler förmår en dator uppskatta självmordsrisk med större precision är en psykiater. Topol går så långt som att utlova en ”revolution inom mental hälsa”, vilket får mig att småle. Dylika revolutioner har utlovats regelbundet sedan 1950-talet, med än så länge torftiga resultat. Fast den informationsvåg som författaren beskriver har på sätt och vis redan trängt in den moderna psykiatrin. Vid min nuvarande mottagning ombeds nya patienter att fylla i ett flertal digitala formulär om sina symtom och levnadsvanor redan inför sitt första besök. Med dessa frågeställningar ur vägen kan jag som läkare istället ägna min timme med patienten åt… vadå? Att tala om vädret? Att uttrycka medömkan? Topols ambition att föra läkare och patienter närmare varandra är lovvärd, men hur ska detta gå till när läkarens själva hantverk har blivit obsolet? Är det inte just genom professionens ritualer – upptagande av anamnes, undersökning av relevanta organ – som ett förtroende grundläggs? Hur kommer patienter att se på läkare som degraderas till bifigurer, maskinister med ansvar för Healthmaster Inferno?

De smarta datorernas frammarsch genom vården är dock långt ifrån oproblematisk. För att bred AI ska kunna fungera krävs tillgång till gigantiska mängder personliga data, som förstås kan förvanskas på alla möjliga sätt. Den kinesiska statens vurm för bred AI är knappast någon tillfällighet. Besvärande är också de neurala nätverkens ointresse för politisk korrekthet. Topol åberopar den ökända ”Gaydar- studien” från 2017, där ett team vid Stanfords universitet utvecklade ett datorprogram som med stor precision kunde gissa individers sexuella läggning utifrån fotografier. Författaren använder studien som ett exempel på hur AI kan utnyttjas i gemena och kränkande syften, men drar inte de yttersta konsekvenserna av sitt resonemang. I takt med att maskiner börjar reflektera på egen hand lär det att bli allt svårare för oss att kontrollera, eller ens förstå, deras tankeprocesser. Jag föreställer mig att detta kommer att vålla oss läkare stora bekymmer, inte minst inom min egen specialitet. Alla som praktiserar psykiatri i USA vet till exempel att svarta amerikaner diagnostiseras med schizofreni i högre grad än vita. Denna diskrepans betraktas som en av psykiatrins stora skamfläckar, och varje år ägnas dussintals konferenser och workshoppar åt att diskutera hur man ska få till en utjämning av statistiken. Min fråga är nu: Vad händer om framtidens medicinska maskiner också gör sig skyldiga till sådan diskriminering? Vi kan ju inte gärna skicka våra datorer på värdegrundskurs! En tänkbar lösning är att justera programvaran – men detta är inte så lätt när den övergår vårt förstånd.

Nåväl, kanske är det just på detta område som vi Homo sapiens kan komma till undsättning. I takt med att kunskapskraven på vår svenska läkarutbildning sjunkit, har den ideologiska träningen intensifierats rejält. Dagens unga läkare bär på insikter inom exempelvis genusteori och intersektionalitet som ingen superdator kan matcha. Måhända är det just i rollen som politisk handledare åt dessa digitala diagnostiker som framtidens läkare kommer att finna sin nisch. Visst, detta scenario kanske inte låter särskilt värdigt, men är åtminstone mindre långsökt än Topols förhoppning om att AI kommer att få läkare att ägna mer tid åt sina patienter.

Sammantaget blir det ändå höga betyg för Deep Medicine. Topols analys av medicinsk AI är knivskarp och övertygande, även om hans profetior om en mer empatisk läkarkår är i fluffigaste laget. De påminner mig om en gammal seriestripp där dataingenjören Dilbert skryter inför sin hund om den nya mjukvara han har installerat på jobbet. Programmet är så effektivt att han nu kan ägna massvis med frilagd tid åt sin favorithobby – att sitta vid datorn! Visst är det tänkbart att läkare skulle lära känna sina patienter bättre om de slapp pyssla med elektroniska journaler. Samtidigt känner jag på mig att patientkontakten är minimal av andra skäl än tidspress. Allt som oftast ser jag familjer i tunnelbanan där föräldrarna sammanbitet stirrar på sina olika skärmar, medan barnen sitter uttråkade bredvid. Jag tvivlar på att dessa föräldrar sysslar med medicinsk journalföring eller några andra livsviktiga ärenden. Hellre än att småprata med sina barn om vardagens bekymmer föredrar de helt enkelt att stirra på skärmarna.