AI-baserad egenbehandling för patienter med ländryggsmärta : -en systematisk litteraturstudie

Sammanfattning: Inledning: Ländryggsmärta är en vår tids vanligaste förekommande åkommor som drabbar cirka 70% av befolkningen och den förekommer med hög samsjuklighet och högt personligt lidande. Den genererar hög samhällelig kostnad på grund av hög sjukfrånvaro, förlorad produktivitet och höga sjukvårdskostnader och bara i Sverige beräknas den kosta 7,8 miljarder kronor. Behandlingen som har högst evidens är rehabiliteringen där patienten själv är aktiv. Med den senaste tidens digitala tekniska utveckling har vården kunnat nå ut till fler patienter och patienten själv har hamnat i centrum. Med alltmer integrering av AI-modeller i den senaste tekniken så finns det verktyg som kan individualisera behandlingen. Litteraturöversiktens syfte är att beskriva resultat, utfallsmått och kvalitet i publicerade interventionsstudier om egenbehandling med AI-teknik hos vuxna ländryggspatienter. Metod: Till sin design är studien en systematisk litteraturöversikt. Den är systematisk för att det finns ett metodologiskt protokoll för litteratursökningen samt en strukturerad kvalitetsgranskning av utvalda artiklar. Nyckelord har lokaliserats och tre databaser har sökts igenom. Kvalitetsgranskningen utfördes med hjälp av SBU:s mallar. Vid analysen användes en narrativ syntes som metod där resultatet extraherades från utvalda artiklar och syntetiserades till ett gemensamt resultat under respektive utfallsmått. Slutligen genomfördes en evidensgradering av den aktuella studiens resultat på respektive utfallsmått.  Resultat: Efter litteratursökning och urvalsprocessen lokaliserades 15 artiklar. Samtliga artiklar var kliniska interventionsstudier varav 10 av dem var RCT och övriga var enarmade kliniska studier. Artiklarna visade att AI-baserad vård hade ett förbättrande resultat för patientgruppen på smärta, funktionsnivå och psykosocialt mående. Vid utfallsmåttet smärta sågs en svag trend att det var bättre än sedvanlig vård och bland funktionsnivå sågs en mycket svag trend.   Diskussion: Forskningsfältet är ännu prematurt och det saknas välgjorda RCT- studier. Det saknas även standarder inom forskningsfältet kring gränsvärde för AI och det finns ett gap mellan vetenskapen kring AI och vad sjukvården faktiskt behöver i det dagliga arbetet. Modifierade implementeringsteorier inriktade speciellt mot AI behöver användas av den framtida forskningen för att bemöta gapet, och utmaningar finns kring transparens, tillit, förklarbarhet, dataskydd och etik. Slutsats: Studien ger en svag indikation på att AI- baserad egenbehandling vid ländryggsmärta är lika bra eller bättre än sedvanlig vård vad gäller förbättring av smärta hos ländryggspatienter. Studien indikerar också att funktionsnivån blir bättre med AI-baserad behandling med en mycket svag trend mot att det är bättre än sedvanlig vård. Studien visar också att det psykosociala måendet blir bättre men ej bättre en sedvanlig vård. Dock är evidensgraderingen låg till mycket låg.