Den særegne pasienten i algoritmenes verden: en kvalitativ studie av fastlegers og radiologers forestillinger knyttet til kunstig intelligens
Abstract
Denne masteroppgaven innen Studier av kunnskap, teknologi og samfunn (STS) utforsker forestillinger knyttet til kunstig intelligens innen radiologi. Problemstillingen for oppgaven er: «Hvilke forestillinger har fastleger og radiologer om fremtidig kunstig intelligens, og om bruken av og implikasjoner av slike systemer? For å besvare denne har jeg formulert to forskningsspørsmål: (1) «Hvilke forventninger har radiologer og fastleger knyttet til kunstig intelligens?» og (2) «Hvordan forstår fastleger og radiologer hvilke implikasjoner kunstig intelligens har for kunnskap(ing)?».
Oppgaven har et tydelig sosialkonstruktivistisk perspektiv. Det betyr at det er informantenes oppfatning av hva kunstig intelligens er som ligger til grunn, i stedet for å fokusere utelukkende på tekniske kriterier slik de eksisterer i dag. Metodisk baserer oppgaven seg på sju dybdeintervjuer med henholdsvis fire radiologer og tre fastleger. Deres forståelser og forestillinger knyttet til kunstig intelligens blir analysert ved hjelp av elementer hentet fra SCOT (Social Construction of Technology), forventningssosiologi og sosiotekniske forestillinger, (Borup et al., 2006; Brown & Michael, 2003; Jasanoff & Kim, 2015; van Lente, 2012) og ekspert-teori og ulike former for kunnskap(ing) (Dahl, 2022; Göranzon & Josefson, 1988; Polanyi, 1966; Sørensen, 1998).
I analysen av legenes forestillinger om AI i medisinsk behandling har jeg funnet to ulike fremtidsbilder: et optimistisk og et mer bekymret. Førstnevnte italesettes hovedsakelig av radiologene, mens sistnevnte holdes av fastlegene. Det viser seg imidlertid at disse bildene endrer seg når informantene blir bedt om å oversette disse forståelsene til egen praksis og nær fremtid. Da forholder alle informantene seg relativt likt til teknologien, og de er mer pragmatiske og nøkterne både mht. entusiasmen og bekymringene. For å forstå denne sammenhengen mellom visjoner, forventninger og praksis, har jeg studert informantenes utsagn knyttet til kunnskapsbruk og kunnskapsutvikling. Her finner jeg at informantene har en nokså lik forestilling av hva medisinsk kunnskap er, og hvordan ulike former for kunnskap konstrueres. Det ligger imidlertid tydelige forskjeller i hvilke implikasjoner informantene forestiller seg at kunstig intelligens kan ha for kunnskapsutvikling, både egen og profesjonen; her blir spesielt elementer knyttet til standardisering dratt frem, og jeg fant ulike vinklinger på dette fenomenet.
Samlet belyser denne undersøkelsen kompleksiteten rundt implementering av ny teknologi i helsevesenet, og avslutningsvis diskuterer jeg hvilke implikasjoner AI-implementering kan få for legeprofesjonen og fremtidens medisinske behandling. This master's thesis in Science and Technology Studies (STS) explores expectations and perceptions of artificial intelligence in radiology. The main research question for the thesis is: «What perceptions do general practitioners and radiologists have about future artificial intelligence and the use of such systems?». To answer this, I have formulated two sub-questions: (1) «What expectations do general practitioners and radiologists have for artificial intelligence?» and (2) «How do general practitioners and radiologists understand the implications of artificial intelligence for the use and production of knowledge?».
The thesis takes on a clear social constructivist perspective. This means that it is the informants' perceptions of what artificial intelligence is that makes up the base for the discussions, instead of focusing solely on technical criteria as they exist today. Methodologically, the thesis is based on seven in-depth interviews with four radiologists and three general practitioners. Their understandings and perceptions related to artificial intelligence are analyzed using elements from SCOT (Social Construction of Technology), the sociology of expectations, and sociotechnical imaginaries (Borup et al., 2006; Brown & Michael, 2003; Jasanoff & Kim, 2015; van Lente, 2012) and expert theory and various forms of knowledge (Dahl, 2022; Göranzon & Josefson, 1988; Polanyi, 1966; Sørensen, 1998).
In the analysis of the doctors perceptions of AI in medical treatment, I found two different future visions: one optimistic and one more concerned. The former is mainly articulated by the radiologists, while the latter is held by the general practitioners. However, it turns out that these visions change when the informants are asked to «translate» these understandings into their own practice and the near future. At that point, all informants relate to the technology in a relatively similar way, being more pragmatic and restrained in both enthusiasm and concerns. To understand this relationship between visions, expectations, and practice, I studied the informants' statements related to the use and constuction of knowledge. Here, I find that the informants have a fairly similar perception of what medical knowledge is and how different forms of knowledge are constructed. However, there are clear differences in the implications the informants envision artificial intelligence may have for knowledge development, both their own and the medical field in general; elements related to standardization are particularly highlighted, and I found different angles on this phenomenon.
Overall, this study illuminates the complexity surrounding the implementation of new technology in healthcare, and in conclusion, I discuss the implications that AI implementation may have for the medical profession and future medical treatment.