Torbjörn Kronander: Hänger våra utbildningar med?
För många år sedan, när jag var ung doktorand i informationsteori, pratade jag med en av Linköpings mest kända professorer i ett tillämpat matematikämne. På den tiden (1980-talet) hade de första programmen som hanterade symbolisk matematik börjat dyka upp.
De kunde alltså lösa inte bara en numerisk integral utan även de symboliska. Jag hävdade att delar av den grundläggande matematiska analyskursen för civilingenjörer borde göras om. Alldeles för mycket tid ägnas åt mekaniskt tragglande istället för att verkligen tränga in i vad till exempel integration innebär.
Professorn blev rejält arg och hävdade att analysen var grunden till allting och att det var en riktigt dålig ide att ta bort de mekaniska räknefärdigheter som ingenjörer kämpat med sedan Newtons och Leibnitz dagar.
Många år senare skulle Örebro universitet starta en egen läkarutbildning. En av de huvudansvariga för den nya utbildningen var en nära bekant professor, en i mina ögon oerhört framåtblickande pragmatisk visionär. Jag frågade då varför han inte tog chansen att modernisera en utbildning vars former i stora drag fortfarande såg ut som den gjort sedan 1800-talet (även om kursutbudet givetvis förändrats och man på vissa lärosäten gått över till problembaserad inlärning, PBL).
Jag dristade mig till att säga att även läkare ju har Google, och att man kanske inte måste kunna det latinska namnet på alla kroppens ben längre.
Vi var helt överens om att läkare är en av de yrkesroller som kommer att förändras i sina grundvalar av datoriseringen. Mitt förslag var att minska på det klassiska råpluggandet på läkarutbildningen och sätta in minst en termins heltidsstudier i informationsteknologi, sannolikhetslära och beslutsteori.
Man kan idag bli läkare, med beslut över liv och död, utan att ha läst i stort sett en dag mer it eller beslutsteori än på gymnasiet.
Min vän sa tvärnej! Den nya utbildningen skulle vara som läkarutbildningar alltid hade varit. Jag blev besviken för jag visste ju hur vidsynt han annars var.
Ett tredje exempel är en ganska nylig diskussion jag hade med en docent i juridik, ansvarig för en del av juristlinjen på ett svenskt universitet. Min fråga var återigen varför man tragglar på som man alltid hade gjort när det hade varit väsentligt bättre för besluten som tas i en domstol att kunna en del klassisk beslutsteori. Men även det var HELT omöjligt.
Jurister måste kunna samma saker som man alltid hade tvingats kunna, även före Google och innan hela området beslutsteori ens var påtänkt.
Tre exempel från några av samhället viktigaste områden. Samma ryggmärgsreflexer från alla tre områdenas företrädare.
Alla visste att världen ser helt annorlunda ut idag jämfört med när de stora utbildningarna definierades.
Men ändra utbildningen skulle man inte. Basta.
En av de intelligentaste människor jag mött, numera framlidne professor Sam Gambhir vid Stanforduniversitetet, uppgav på ett möte för ett par år sedan att dubbleringstiden för medicinsk kunskap på 1950-talet var cirka 50 år. Så lång tid tog det tills mängden information som behövs för att ta medicinska beslut, ”leg artis”, hade dubblerats. 1980 hade
denna dubbleringstid sjunkit till 7 år. 2010 var den ytterligare lägre, 3,5 år. Prediktionen för 2021 (före covid-19) var enligt Sam Gambhir 60 dagar! Det är inte alltför långsökt att anta att av den medicinska kunskap som idag lärs ut på våra universitet är en del överspelad redan innan studenten är färdig läkare.
Lägg till att patienterna också har Google. Det är idag nära nog normalfallet att patienten kan mer om sin sjukdom än läkaren som han/hon träffar.
Idag ligger all världens såväl fakta som rena falsarier bara ett par klick bort. Och AI kommer med stormsteg in på alla områden. Vi kommer att ha datorer som föreslår livsavgörande beslut. Beslut som måste värderas. Men den som borde värdera förslagen förstår idag inte vad man kan lita på, respektive vad som kan gå fel.
Jag tror vi måste tänka om. Framtidens samhälle kommer att innehålla så mycket information, och än värre, desinformation, att navigerandet i denna ocean av data blir en daglig huvudsyssla för varje praktiserande diagnostiker. Läkare eller jurister ska inte bli statistiker, beslutsteoretiker eller AI-ingenjörer. Däremot måste de ha en förståelse för hur dessa system fungerar, när de fungerar bra och när de fungerar mindre bra, och kunna genomskåda löften från tillverkare och diverse egna IT-experter.
De behöver utveckla den nivå av förståelse som skulle kunna beskrivas som ”a bullshit detector”.
För att kunna utöva ett specialistyrke krävs givetvis grunder. Förstår man inte hur grundläggande lagstrukturer ser ut, eller kroppens grundläggande struktur och funktion, så är det omöjligt att följa med i utvecklingen. Men det krävs mer. Det är av avgörande vikt för framtida vårdkvalitet att läkare förstår vad exempelvis AI kan, respektive inte kan.
Eller att förstå grundläggande fakta om värdering av mätdata och hur till exempel olika diagnosers sannolikhet bör inverka på värderingen av data i det sammanlagda beslutet (basal beslutsteori som är helt avgörande för beslutet).
Jag tror att vi i framtiden borde införa väsentligt mer IT och matematik på dessa utbildningar. Ska vi inte göra utbildningarna ännu längre än de är idag måste vi då också plocka bort något. Och för att klara detta behöver respektive ämnesföreträdare slakta en del heliga kor. Alternativet, att fortsätta som idag, är värre.
Artikeln är en del av vårt tema om Krönika.