Det kan være vanskelig å få time hos psykolog. Ill. foto: Colourbox.
I en tid der tilgangen til primærhelsetjenesten fortoner seg som en ørkenvandring, kan etisk og reflektert bruk av KI styrke folks helsemyndiggjøring.
Rune Johan Krumsvik
I Etikkpanelet i Psykologtidsskriftet i januar løftet Gaute Godager frem ulike sider ved kunstig intelligens innenfor en terapikontekst (Godager, 2025). Selv om viktige etiske aspekt blir berørt, kunne det vært adressert i større grad hva KI kan bidra med når det gjelder helsemyndiggjøring (health empowerment) – spesielt når primærhelsetjenesten knaker i sammenføyningene og time hos fastlege og psykolog er lettere sagt enn gjort (Krumsvik & Slettvoll, 2025a).
Kan KI fremme helsemyndiggjøring hos folk flest, hva viser kunnskapsgrunnlaget, og er vi inne i en brytningstid rundt «KI-hjelp til selvhjelp»?
Hekta på kunnskap kombinerer e-læring og gruppediskusjon. Ill. foto: Colourbox.
Nettportalen Hekta på kunnskap er et gratis webinar som støtter fagfolk som arbeider med ADHD og rus. Pasienten ser modulene i webinaret, og fagfolk leder samtalegrupper med pasienter i etterkant av hver modul.
Webinaret er utviklet av fagfolk i samarbeid med ADHD Norge, og med støtte fra Helsedirektoratet. Du finner det på ADHD Norges nettsider: Nettportal om ADHD og rusutfordringer
Hekta på kunnskap består av åtte moduler med forhåndsinnspilte, korte webinarer, animasjonsfilmer og refleksjonsoppgaver. Modulene er ment å benyttes i kombinasjon med samtalegrupper. I gruppene man snakker man om modulene etter å ha gått gjennom disse. Hekta på kunnskap er ment som et tillegg til annen behandling eller oppfølging.
Modulene er lette å forstå, og det eneste fagpersoner behøver å gjøre er å lede samtalegrupper etter visning av hvert webinar. De åtte modulene er:
1. Introduksjon og oppstart
2. Hva er egentlig ADHD
3. ADHD og rusproblemer
4. Følelser
5. Relasjoner
6. Behandling
7. Mestringsstrategier
8. Veien videre
Avspillingen av filmene tar rundt en time, men gruppediskusjonene etterpå vil naturlig nok ta lengre tid. Start webinaret: Hekta på Kunnskap
Informasjon til både pasienten og omsorgspersonene er viktig. Ill.foto: Colourbox.
Opptatt av demens eller delir? Her er en oversikt over hvilken pasientinformasjon du kan finne fra Helsebiblioteket. Informasjonen er en del av temaområdet Alderspsykiatri.
Helsebiblioteket har samlet pasientinformasjon om alderspsykiatri fra flere kilder. Du finner samlingen her: Pasientinformasjon – Alderspsykiatri.
Blant pasientbrosjyrene finner du brosjyrer fra oppslagsverket BMJ Best Practice, som Helsebiblioteket har oversatt og tilpasset. To av disse er:
BMJ Best Practice er i stor grad kunnskapsbasert, det vil si at konklusjonene bygger på den best tilgjengelige forskningen. Oversettelsen ble gjort i regi av Helsebiblioteket, og alle oversettelser kvalitetssjekkes av fagspesialister.
En annen god kilde for pasientinformasjon om alderspsykiatri som vi har brukt mye, er Nasjonal kompetansetjeneste for aldring og helse. De har mye nyttig stoff, hos dem har vi lenket til:
Eldre kan være utsatt for overgrep. Det finnes en egen kontakttelefon for dette: 800 30 196.
Delir
Eldre mennesker er spesielt utsatt for akutt forvirring etter operasjoner, som følge av medisinering, eller etter infeksjoner. Dette blir også kalt akutt delir eller konfusjon. Delir er ikke noen egen sykdom, men et symptom på annen akutt sykdom. I Store Medisinske Leksikon er det en artikkel om delir. Pårørende kan også ha nytte av å lese artikkelen Lynkurs om delir hos Aldring og helse.
På spiseMOT kan du kan finne pasientinformasjon og veiledning som er kvalitetssikret av fagfolk. Ill. foto: Colourbox.
spiseMOT, et nytt nettsted for unge mennesker med spiseforstyrrelser, driftes av Barne- og ungdomspsykiatrisk avdeling (Bupa), Sykehuset i Vestfold.
spiseMOT er et verktøy for unge som er rammet av en spiseforstyrrelse eller har utfordringer i sitt forhold til mat og kropp, og deres nære omsorgspersoner. Siden kan også være nyttig for andre som berøres av spiseforstyrrelser på ulike måter. Det kan være nære slektninger, venner, kjæreste, lærere, helsesykepleiere eller andre som møter barn og unge med denne problematikken i jobben sin.
Støtte, i tillegg til behandling
Nettsiden skal ikke være et alternativ til behandling, men en støtte i tillegg til behandling. Nettsiden startet som et ønske på Bupa, Vestfold, om å utvikle noe som kunne styrke mulighet for selvhjelp til pasienter med spiseforstyrrelser og deres pårørende.
Tilpasset mottagergruppen
På spiseMOT kan du kan finne informasjon og veiledning som er kvalitetssikret av fagfolk, og spisset inn mot ungdom eller voksen (du må selv velge rolle, og så er informasjonen tilpasset valget du tar). Siden inneholder også mange henvisninger til andre steder man kan kan finne god og mer informasjon. Du finner også informasjon om det som er den mest vanlige forståelsen av spiseforstyrrelse i det offentlige hjelpeapparatat i dag, og hva som er anbefalt behandling for barn og unge.
Bredt innhold
Innholdet er basert på behandleres kunnskap og erfaringer fra mange års arbeid med barn og unge med spiseforstyrrelse og deres familier, samt anerkjente fagbøker og nettsteder. Du finner filmer, tips til relevant litteratur, videoer, podkaster, råd og hjelp til støtte før, under og etter behandling, og informasjon om hvordan man kan bli frisk.
Oversettelsesapper dekker mange språk og har blitt mer presise de siste årene. Ill. foto: Colourbox.
KI-tjenester for oversettelse – både muntlig og skriftlig – har blitt stadig mer kraftfulle verktøy som kan hjelpe helsepersonell med å formidle informasjon til pasienter med begrensede norskkunnskaper. Men hvor gode er disse tjenestene i praksis, og hvor trygge er de?
Kunstig intelligens (KI) har de siste fem årene revolusjonert feltet maskinoversettelse. Tidligere var digitale oversettere ofte upresise og lite nyanserte, men med framveksten av maskinlæring og store, flerspråklige språkmodeller, har både kvalitet og brukervennlighet gjort store framskritt. Moderne KI-oversettere kan både gjengi tekstlig informasjon til et stort antall språk, og oversette muntlig dialog i sanntid.
Personvern
Det er én veldig viktig innvending mot bruk av maskinoversettelse i helsevesenet: Personvern. Google Translate som, teknisk sett, er en av de bedre appene, lagrer dataene som brukerne laster inn, og de forbeholder seg også retten til å publisere dem. Om andre oversettelsesverktøy tar mer hensyn til personvernet bør en undersøke grundig før en tar de i bruk. Personopplysninger og sensitive data bør man altså holde langt unna maskinoversettelse. Dette kan gjøre det vanskelig å bruke maskinoversettelse til dialog med pasienter, men er ikke i veien for å oversette pasientbrosjyrer og generell informasjon. Til dialog med pasienter kan ofte den norske appen Care To Translate benyttes. Den har ferdiginnspilte setninger og dekker 47 språk.
Stort behov for informasjon på pasientens språk
Norskspråklige pasienter har tilgang til et bredt tilbud av kvalitetssikret informasjon om sykdom og behandling i norsk helsevesen. Engelskspråklig informasjon av høy kvalitet er også lett tilgjengelig på nettsider som BMJ Best Practice, Medline Plus og Mayo Clinic. Men for pasienter med utenlandsk bakgrunn der verken norsk eller engelsk er morsmål, kan tilgangen på relevant informasjon være mer begrenset.
Stadig bedre maskinoversettelser åpner nå større muligheter for at norskspråklig innhold i større grad kan oversettes til brukernes morsmål, selv om innholdet som tidligere bør kvalitetssikres av et menneske. Det gjelder både offentlige og kommersielle aktører.
Hva kjennetegner i dag noen av de beste eller mest brukte oversettelsesappene?
Google Translate
Nøyaktighet: Google Translate har blitt bedre over tid, men nøyaktigheten varierer mye alt etter språk og type tekst. For medisinske utskrivnings-instruksjoner er det vist over 80 prosent nøyaktighet, men for enkelte språk som armensk og farsi falt den til henholdsvis 55 og 67 prosent. For spansk og kinesisk var den over 90 prosent, men selv små feil kan ha store kliniske konsekvenser.
Begrensninger: Tjenesten vurderes som utilstrekkelig for kritiske medisinske oversettelser. Den fanger ofte ikke opp konteksten og kan feiltolke spesifikke medisinske termer, noe som kan resultere i alvorlige misforståelser.
Bruksområde: Anbefales kun som et verktøy for generell informasjon, når profesjonell oversettelse ikke er tilgjengelig, og aldri for livsviktige meldinger.
DeepL
Nøyaktighet: DeepL regnes for å ha høyere kvalitet enn Google Translate, spesielt innen teknisk og medisinsk terminologi. Studier viser at DeepL ofte scorer høyest for tekniske oversettelser, og den har også vist best resultater i sammenlikningstester mellom eksempelvis engelsk-japansk og japansk-engelsk for medisinske dokumenter.
Begrensninger: Selv om DeepL gir gode resultater, kreves det fortsatt menneskelig etterkontroll da feil og utelatelser kan forekomme, også i medisinske tekster. I gratisversjonen lagres oversettelser midlertidig, mens dette ikke er tilfelle for DeepL Pro.
ChatGPT
Nøyaktighet: Studier fra 2024-2025 viser at ChatGPT har lik eller bedre treffsikkerhet sammenlignet med Google Translate, spesielt for språk som spansk og kinesisk, hvor begge verktøy presterte ≥90 prosent nøyaktighet på setningsnivå. Også for russisk er GPT vist å være mer nøyaktig enn Google Translate.
Klinisk risiko: For begge verktøy var det lav risiko (≤1prosent) for feil med potensielt alvorlig klinisk konsekvens dersom man vurderte én setning isolert. Risikoen økte derimot når hele instruksjonssett vurderes.
Styrker: Tjenesten er god på større sammenhenger, og kan tilpasses med instruksjoner «prompt engineering» for å styre stil og presisjon. Den gir ofte bedre flyt og mening enn tradisjonelle maskinoversettere for komplekse tekster.
Perplexity.ai
Nøyaktighet og bruksområde: Perplexity gir tilgang til oppdatert medisinsk forskning og har sin styrke i å gjøre presise oppsummeringer med kildehenvisninger. Den hjelper ikke bare med direkte oversettelse, men også med å finne og tolke de nyeste retningslinjene og dokumentene innen medisin. Den er samtidig mer rettet mot informasjonsinnhenting og RAG «retrieval-augmented generation» enn ren språkoversettelse, men har bredt dekning av språk og kan sammenlignes med ChatGPT i fleksibilitet.
Begrensninger: Tjenesten er avhengig av nettforbindelse for å få tilgang til kildematerialet og den er ikke alltid like sterk på kontekstsensitiv og spesialisert terminologi-oversettelse som DeepL eller ChatGPT når disse får gode instruksjoner.
Skriftlig oversettelse – en enkel test av Perplexity
Helsebiblioteket gjorde en enkel test av Perplexity på oversettelse av denne pasientbrosjyren til tysk: Diabetes type 2 – behandling, og ba deretter Perplexity om å tilbakeoversette den til norsk. Den tyske teksten manglet oversettelse av to ord, der det norske ordet ble oppgitt. Ellers virket oversettelsen feilfri. Tilbakeoversettelsen var svært lik den norske originalen, men ikke identisk lik. Den var også uten feil. Syntaks og ordstilling var korrekt i begge tilfellene.
Ved oversettelse av medisinske tekster må imidlertid resultatet alltid kontrolleres av fagfolk.
Muntlig oversettelse – enkle tester av Google Translate og DeepL
Helsebiblioteket har gjort en enkel test av Google Translate og DeepL.
Google Translate
Google Translate er den mest brukte gratisløsningen og støtter nå over 100 språk. Den har et samtalemodus der to personer med forskjellige språk kan snakke med hverandre via appen, og få sanntidsoversettelser lest opp. I USA har rundt en tredjedel av alt helsepersonell brukt tjenesten ved innkomstsamtaler, der rask overføring av grunnleggende informasjon om smerter, symptomer og behov er essensielt. Oversettelse av medisinske termer i samtalemodus er imidlertid belemret med feil.
I norsk-tysk samtalemodus spurte vi for eksempel: «Har du hørt om basalcellekarsinom?» uten at appen klarte å oppfatte spørsmålet riktig. Men ved annen gangs forsøk ble oversettelsen riktig. Det er viktig å snakke langsomt og tydelig for at appen skal forstå hva som sies.
Ved inntasting av tekst klarte appen seg bedre. Oversettelsen av inntastet tekst var feilfri.
Appen kan ta bilde av tekst og utføre oversettelse av den ved hjelp av OCR-teknologi. På trykt tekst kan dette fungere godt.
DeepL
DeepL har også samtalemodus, og der gjelder det samme som for Google Translate: man må snakke langsomt og tydelig for å bli forstått. Vi prøvde å lese høyt en tekst fra Tidsskrift for Den norske legeforening og for å få den oversatt til tysk. Det fungerte delvis bra. Når DeepL fikk med seg den norske teksten, ble den oversatt til forståelig, men ikke god tysk. Som hjelpemiddel ved oversettelse vil dette verktøyet kunne spare mye tid, men etterkontroll er viktig.
Samtalemodus er ikke tilgjengelig for alle språk, og DeepL dekker heller ikke like mange språk som Google Translate.
DeepL har utmerket seg som den KI-baserte oversettelsestjenesten med best presisjon og mest naturlig språk, spesielt mellom europeiske språk. Tjenesten brukes mye blant profesjonelle oversettere og akademikere. DeepL støtter nå også opplasting av dokumenter, slik at brosjyrer, samtykkeskjema og pasientbrev på norsk kan oversettes hele veien til pasientens morsmål. DeepL kan ta bilde av tekst og oversette den til ønsket språk, men tyding av fotografert norsk tekst er per august ikke implementert. Også for DeepL gjelder: Ikke legg personopplysninger og konfidensiell informasjon inn i appen!
Andre KI-baserte oversettelsestjenester
I tillegg til verktøyene beskrevet over, er videre Microsoft Bing Translator, ChatGPT og Localise.AI blant de høyest vurderte oversettelsestjenestene.
Validering av oversettelser
Tre nyttige tips for validering av oversettelser er:
Tilbakeoversettelse: Oversett teksten tilbake til originalspråket for å identifisere feil
Faglig gjennomgang: La medisinske eksperter med språkkompetanse kontrollere oversettelser
Pilot-testing: Test oversatt materiale på målgruppen før full implementering
Implementering i helsetjenester
Før man implementerer KI-tjenester i helsetjenesten, bør man:
Utvikle klare retningslinjer for når og hvordan AI-oversettelse kan brukes
Etabler kvalitetskontrollprosedyrer for oversatt materiale
Sørg for opplæring av helsepersonell i riktig bruk av oversettelsesverktøy
Opprettholde backup-løsninger som profesjonelle tolk- og oversettelsestjenester
Bruk av kunstig intelligens til oversettelse er et ganske nytt felt, men det begynner å komme noe forskning om det, også innenfor medisin.
Pasienter og brukere av tjenestene opplever ikke alltid god nok medvirkning. Ill. foto: Colourbox.
For første gang har Helsedirektoratet laget nasjonale faglige råd for bruker- og pårørendemedvirkning. De første rådene er for rus- og psykisk helsefeltet. – Når representanter for brukere og pårørende deltar aktivt i utviklingen av tjenester og tilbud, fører det generelt til mer målrettede og effektive tjenester, sier Mariann Hornnes, konst. helsedirektør.
Pasienter og brukere har en lovfestet rett til å inkluderes i beslutninger som påvirker livene deres, men undersøkelser viser at det på landsbasis er uønsket variasjon i hvordan medvirkning gjennomføres på system- og tjenestenivå.
– Pasienter og brukere av tjenestene opplever ikke alltid god nok medvirkning. Mange opplever også at de ikke får informasjon om rettigheter, og at de får for liten kunnskap om egen behandling, sier Hornnes.
Statsforvalterens tilbakemeldinger har synliggjort et behov for en klarere fremgangsmåte for å vurdere hvem som har rett til utredning av ADHD. Ill. foto: Colourbox.
I møte med økende henvisninger endret Stavanger DPS praksis for rettighetsvurderinger.
Gunnar Schaefer
Tilbakemeldingene fra Statsforvalteren har synliggjort et behov for en klarere fremgangsmåte for å vurdere hvilke pasienter som har rett til utredning av ADHD. Ved Stavanger DPS har vi derfor jobbet systematisk med å klargjøre hvilke kriterier vi legger til grunn for rettighetsvurderingen. Vi har også begynt å ta vurderingssamtaler per telefon for å innhente supplerende opplysninger der vi har vurdert dette som nødvendig og hensiktsmessig. Etter at vi har endret vår vurderingspraksis, har vi fått medhold i en svært høy andel av klagesakene som gjelder rett til utredning av ADHD.
I det følgende går jeg inn på utfordringene vi står overfor i rettighetsvurdering av henvisninger for ADHD. Videre gir jeg en grundigere beskrivelse av vurderingspraksisen vi har utviklet ved Stavanger DPS for å håndtere disse utfordringene. Til slutt oppsummerer jeg tilbakemeldingene vi har fått fra Statsforvalteren i 49 klagesaker knyttet til ADHD etter endret praksis. Jeg vil tro både våre erfaringer og praksis kan være overførbare til andre poliklinikker.
Journalskriver bør bruke et erfaringsnært språk og individualisere den standardiserte teksten slik at journalen blir lettere forståelig for pasienten. .Ill. foto: Colourbox.
Bakgrunn: Pasienter i psykisk helsevern kan lese sin egen journal via nettportal. Dette gir helsepersonell nye utfordringer i journalskrivingen, viser forskning basert på intervjuer og spørreundersøkelser. Vår studie undersøkte hva som kjennetegner journalen som sjanger i poliklinisk oppstartfase. Formålet var å formulere begreper som kan øke bevisstheten om journalsjangeren og fremme refleksjon om ulike måter å føre journal på.
Hilde Flata, Hanne Weie Oddli & Petter Aaslestad
Metode
En tverrfaglig forskergruppe analyserte tekst fra seks journaler fra de tre første månedene etter behandlingsstart i poliklinisk psykisk helsevern.
Resultater
Analysen resulterte i fire hovedkategorier: 1) fagautoritet i teksten, 2) pasientperspektiv i teksten, 3) standardisert tekst og 4) usammenhengende tekst. Underkategorier nyanserte funnene.
Implikasjoner
Vi brukte resultatene til å overveie hvordan journalføring kan fremme samarbeid i behandlingsrelasjonen: Skriver vil kunne utvikle sitt repertoar i retning av endringsorienterte journalnotater ved å skrive fram fagautoritet fra mer funksjons- og deltakerorienterte perspektiver, bruke et mer erfaringsnært språk og individualisere standardisert tekst for å redusere tekstfragmentering. Slik kan journalen balansere pasientmedvirkning og en tydelig situasjonsforankret faglig vurdering.
