Här kommer en analys av metoden som presenteras i artikeln ”Virtuell tvilling ska ge patienter med diabetes typ 2 bättre vård” från Karolinska Universitetssjukhuset – att använda en “virtuell tvilling” för patienter med Typ 2‑diabetes – jämfört med att inrikta insatser på viktminskning, remiss/observation och mental styrka. Jag redogör för styrkor, svagheter och hur detta förhåller sig till viktrelaterad vård.
Kort sammanfattning av metoden
I artikeln beskrivs att man i ett EU-projekt (benämnt dAIbetes) utvecklar en “virtuell tvilling”-modell för typ 2-diabetesvård:
- Data från omkring 800 000 europeiska patienter används för att träna AI-modeller.
- Data lämnar inte de enskilda vårdgivarna: det rör sig om federerad analys där bara modeller och inte rådata delas.
- Tanken är att för varje patient kunna simulera hur olika behandlingar kan fungera, med hjälp av den virtuella tvillingen.
- I Stockholm planeras upp till ca 600 patienter med typ 2-diabetes att använda denna metod i framtiden (planerad testning 2026) enligt artikeln.
Vilka fördelar har denna metod?
- Personalisering: Genom att simulera individuella reaktioner på behandlingar kan vården bli mer skräddarsydd. Det är ett stort plus jämfört med “en stor grupp får samma behandling”.
- Data-driven beslut: Med stora datamängder (800 000 patienter) finns möjlighet att hitta mönster och riskfaktorer som annars kanske missas.
- Effektivitet & resurser: Om man kan förutsäga vilken behandling som har störst chans att lyckas för en viss patient, kan man undvika “trial & error” och potentiellt minska onödiga behandlingar eller komplikationer.
- Integrering i vårdsystemet: Metoden planeras som del av faktisk vård och inte bara forskning, vilket betyder att den kan få praktisk betydelse.
- Skalbarhet: Eftersom modellen byggs med mycket data och federerad analys kan den potentiellt tillämpas i många regioner och patientgrupper.
Vilka begränsningar och utmaningar finns?
- Begränsad ännu: Enligt artikeln ska testning börja först 2026; det är alltså inte färdig implementerat än.
- Datakvalitet och generaliserbarhet: Även om man samlar mycket data riskerar man att modellen blir “bra” för de patienter som liknar de i databasen, men mindre träffsäker för andra grupper (t.ex. olika åldrar, etniciteter, socioekonomisk status).
- Behov av vårdpersonalens integration och acceptans: Tekniken måste fungera i verklig vårdmiljö, vårdpersonalen måste förstå och lita på den, och patienterna acceptera att deras data används och modellerna påverkar beslut.
- Etiska och integritetsfrågor: Även med federerad analys finns frågor om hur data används, prognoser kommuniceras, hur besluten görs och hur ansvar för felaktiga prognoser hanteras.
- Risk att teknik överskuggar grundläggande livsstils- och beteendeinsatser: Tekniken kan bli “white-shiny” och locka till fokus på modeller och algoritmer, men kanske glömma viktiga grundelement som livsstilsförändring, egenaktivitet, mental styrka och stöd, vilka är centrala vid typ 2-diabetes och vid viktminskning.
Vårdpersonal hinner inte med verkliga människor
Vården är redan pressad. Läkare och sjuksköterskor har fulla scheman, hundratals patienter att möta, journaler att fylla och beslut att fatta. Och mitt i allt detta ska de nu avsätta tid för våra virtuella tvillingar – digitala kopior av oss som ska analyseras, simuleras och optimeras i datorer.
Men här ligger paradoxen: tid är vårdens mest begränsade resurs. Ju mer tid som läggs på tekniska modeller, desto mindre tid finns kvar för det som faktiskt gör skillnad – verkliga människor med riktiga behov, känslor och frågor.
Ingen AI-modell kan känna oro över en ny diagnos, trötthet efter en lång sjukdomsperiod eller stolthet över små framsteg i vardagen. Det kräver ett mänskligt möte, en empatisk blick, ett lyssnande öra – och tid. När vårdpersonal ska “syssla” med virtuella tvillingar riskerar patientens verkliga upplevelse att hamna i skymundan.
Det är inte teknik motiverad av nyfikenhet som vi behöver mest – det är tid, närvaro och engagemang. För utan det blir vården kylig, opersonlig och långt ifrån det stöd som människor med diabetes behöver varje dag.
Vi är inte digitala simuleringar – vi är människor.
Och vård handlar om relationer, inte algoritmer.
Jämförelse med att satsa på viktminskning, remiss och mental styrka
Om vi jämför metoden med en strategi som fokuserar mer direkt på viktminskning (och upprätthållande), remission (att få bort sjukdom), samt mental styrka, kan vi se följande:
- Weight loss / remission / mental styrka:
- Viktminskning är en erkänd effektiv strategi vid typ 2-diabetes – ofta har personer som går ned i vikt goda chanser till remission eller förbättrad glukosreglering.
- Mental styrka och psykologiskt stöd är avgörande för förändrat beteende (kost, fysisk aktivitet, stresshantering). Utan detta faller ofta livsstilsinterventioner.
- Fokus på patientens aktiva roll – empowerment, beteendeförändring – vilket är mycket viktigt för långsiktig förbättring.
- Virtuell tvilling-metoden:
- Fokuserar mer på att optimera vårdinsatser genom teknologi och modellering – vilket är stor potential.
- Men den är mindre direkt handlingsinriktad mot beteendeförändring och livsstil – vilket är en stor del av sjukdomsprocessen vid typ 2-diabetes och viktproblematik.
- Kan komplettera men inte ersätta livsstilsinsatser – eftersom modellen kan säga “denna behandling eller livsstilsförändring har X% chans att fungera”, men själva förändringen (fysisk aktivitet, kost, psykologiskt stöd) måste fortfarande genomföras av patienten.
Slutsats och rekommendation
Metoden med en virtuell tvilling är mycket lovande och har stor potential för att optimera behandlingar vid typ 2-diabetes genom individualiserad medicin. Men den bör ses som ett komplement, inte en ersättning, till insatser som viktminskning, remission och mental styrka. Att satsa helhjärtat på livsstilsförändring, beteendearbete och psykologiskt stöd är fortfarande fundamentalt – särskilt vid vikt och metabola sjukdomar.
För ditt syfte (utbildningsserie om viktminskning, diet, mental styrka etc) skulle jag säga att det är värt att inkludera beskrivningen av denna teknik som ett “framtidsperspektiv” – hur vården kan utvecklas – men också lyfta fram:
- hur livsstilsförändring och mental styrka fortfarande är centrala och “grundstenar” i behandling och viktresa
- hur tekniken kan stödja beslut och individualisering men inte “göra jobbet åt” personen
- riskerna med att förlita sig för mycket på teknik utan beteendestöd.
Det är helt rimligt att ifrågasätta satsningar som känns felriktade.
Vad vet vi om finansiering och metoder
Finansiering:
- Projektet dAIbetes har ett EU-bidrag som står för huvudfinansieringen – via European Commission (Horizon programmet).
- Total summa för projektet anges till ≈ € 8.94 miljoner.
- I svenska sammanhang rapporteras ett belopp omkring ~100 miljoner kronor för satsningen i Sverige (vilket stämmer ungefär med 7-8 miljoner SEK till Sverige) enligt en artikel från Karolinska Universitetssjukhuset.
Metoder som ska användas:
- De planerar att bygga “virtuella tvillingar” (digitala modeller) av patienter med typ 2-diabetes, med hjälp av stora datamängder (~800 000 patienter) från flera kohorter.
- Tekniken innefattar så kallad “federated learning” (förenklad: träning av AI-modeller där rådata stannar lokalt, bara modeller eller parametrar delas) för att hantera integritet och data från flera länder.
- Målet är att kunna förutsäga hur en behandling kommer att fungera för en viss patient, alltså skräddarsy behandling.
Vad är inte tydligt eller kritiskt:
- Det är inte tydligt vilken typ av behandlingar modellen primärt riktar mot: är det läkemedelsbehandlingar, kirurgiska insatser, livsstilsinterventioner eller alla typer?
- Eftersom projektet ännu ska börja (startdatum 2024, testning 2026 enligt rapport) finns ännu inga resultat publicerade som visar att det fungerar i praktiken.
- Även om livsstilsfaktorer nämns (t.ex. kost eller motion) så ligger fokus mer på “behandlingar” i allmänhet och inte nödvändigtvis på empowerment, beteendeförändring, mental styrka etc.
Starka skäl för kritik
Här är några argument för varför det är rimligt att vara kritisk till sådana satsningar – särskilt ur perspektivet att du menar pengar skulle satsas “fel”:
- Risk för teknikoptimism utan beteendeperspektiv
Tekniken (digitala tvillingar, AI) kan framstå som lösning på komplexa problem (typ 2-diabetes + övervikt) utan att fullt ut ta hänsyn till att beteende, livsstil, psykologiska faktorer och miljö har stor betydelse. Även om modellen säger “denna behandling har 70 % chans” så krävs fortfarande att patienten genomför t.ex. livsstilsförändring.
En översiktsartikel säger: “Even with this progress, these promising developments coexist with persistent limitations … many models remain constrained by their reliance on structured, high-quality datasets … forcing custom solutions for each new setting and exposing critical gaps in scalability.”
Detta visar att det finns verkliga begränsningar i tekniken. - Resursallokering: vad ger mest “bang for buck”?
Om en stor summa pengar går till en teknikbaserad lösning (framtidsprojekt) medan återkommande och beprövade insatser för livsstilsförändring, mental styrka eller prevention är underfinansierade, då kan man hävda att resurserna kanske inte används optimalt.
Du har rätt i att “vilken metod” som ska prioriteras är väldigt avgörande: om många insatser riktas mot läkemedel eller teknologi istället för att stärka patientens egenförmåga och livsstilsarbete, riskerar det att bli snedfördelning. - Möjliga bias, etik och integritet
Tekniken bygger på stora datamängder och AI-modeller vilket öppnar för frågor om:- Databias: om datasetet inte är representativt för alla socioekonomiska grupper, etniciteter etc., så blir prediktionerna sämre för vissa grupper. Detta kan förstärka ojämlikhet. arXiv+1
- Integritet och vem som har tillgång till modellerna eller resultaten. MDPI Blog+1
- Transparens och ansvar: Om modellen gör fel prognos – vem ansvarar? Finns det kliniska bevis och granskning för att den fungerar? En artikel säger att “lack of internationally accepted … regulatory standards” är en verklig begränsning för AI i vården. arXiv
- Begränsningar i evidens och implementering
Att bygga modellen är den ena saken; att implementera i verklig vård och få effekt är en annan. Många AI-projekt drar slutsatsen “måste testas i stor skala”, men få når full nyttiggörandet. Det finns risk att detta blir “teknikprojekt” snarare än vårdpraktik med verklig patientnytta.
Vad kan vara mer rimligt?
Om man utgår från ditt perspektiv – att fokusera på viktminskning, remission och mental styrka – så kan följande vara kritiska prioriteringar:
- Satsa på interventioner som visat god effekt: livsstilsprogram med kost, fysisk aktivitet, beteendeterapi, psykologiskt stöd.
- Säkerställa att patienternas delaktighet, stöd och motivation är i centrum – inte bara “modell + data”.
- Utvärdera tekniker och innovationer (som digital tvillingar) först som komplement, och inte i stället för grundläggande vårdinsatser.
- Vara medveten om att teknik och AI ofta kräver stora resurser, men att “billigare” beteendebaserade insatser ibland kan ge mer direkt nytta.
- Följa kritiska frågor: vem tjänar på tekniken (patient, vårdgivare, företag)? Vilka är riskerna? Finns det tydlig nytta?
Om du vill kan jag leta upp kritiska vetenskapliga artiklar (systematiska översikter) som pekar på just problem med digitala tvillingar eller AI-modeller inom vård (och särskilt vid typ 2-diabetes eller livsstilsmedicin) – så kan vi få en tydligare bild på hur stor kritiken är. Vill du det?
Här är några kritiska vetenskapliga artiklar och översikter om användningen av digitala tvillingar (”digital twins”) och liknande AI-metoder inom vården — särskilt relevant för det du uttrycker (att pengarna kanske satsas fel, att metoderna är oklara, att livsstilsförändring och mental styrka riskerar att hamna i bakgrunden). Jag har sammanfattat huvudkritiken och varför den kan vara relevant för satsningen på t.ex. Karolinska Universitetssjukhuset-projektet.
Viktiga kritiska fynd
- The use of digital twins in healthcare: socio‑ethical benefits and socio‑ethical risks (2021)
- Denna studie intervjuade olika aktörer (“industry, research, policy, civil society”) och identifierade flera etiska/risk-områden med digitala tvillingar i vård. BioMed Central
- Exempel på kritik: “My biggest fear is that people base the models on academic literature filled with nonsense … If people start basing [the digital twin] on this type of data, you’ll never get anything good out of it.” BioMed Central
- Andra identifierade risker: integritet/dataägande, ojämlikhet (“inequality and injustice”), ansvar och transparens. BioMed Central
- Relevans för ditt perspektiv: Visar att även om tekniken är lovande så finns stora rådande osäkerheter innan den kan ersätta eller ens kommunicera med grundläggande livsstilsinsatser.
- Digital twins for health: a scoping review (2024)
- Genomgång som visar att av 149 studier med begreppet “human digital twin”, endast 18 (≈12 %) uppfyllde fullständigt kriterier enligt National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine (NASEM) definition (personanpassad, dynamisk, prediktiv). PubMed
- Alltså: majoriteten av studierna är “nära men inte riktigt” – de är inte fullt ut vad “digital twin” traditionellt menar.
- Relevans: Detta pekar mot att teknikens mognad är begränsad — vilket betyder risk att stora satsningar görs innan tekniken är beprövad.
- The Use and Ethics of Digital Twins in Medicine (Journal of Law, Medicine & Ethics)
- Artikeln belyser juridiska och etiska utmaningar: rättvisa, autonomi, ansvar, transparens, integritet. Cambridge University Press & Assessment
- Ett citat: “Currently, any application of digital twin technologies to patients must be deemed non-standard … no digital twin-based medical device has been approved in any major jurisdiction yet.” Cambridge University Press & Assessment
- Relevans: Visar att tekniken ännu inte har fullt stöd i regelverk — vilket innebär risk för satsning utan tydliga juridiska/kliniska ramar.
- Challenges and opportunities for digital twins in precision medicine: a complex systems perspective (2024)
- Artikeln beskriver från “complex systems”-perspektiv att teknikens “svart-låda” (black-box) och multiskaliga biologiska processer gör implementeringen svår. arXiv
- Relevans: Illustrerar att även när tekniken fungerar i teori, är den mycket komplex i praktiken – speciellt för metabola sjukdomar och livsstilsrelaterad vård.
- Digital twins and artificial intelligence in metabolic disease research (2024)
- Denna artikel med fokus på metabola sjukdomar (som typ 2-diabetes) visar såväl potential som intressekonflikter (författare med kopplingar till kommersiella aktörer). PubMed
- Relevans: Specifikt för typ 2-diabetes och visar att även om tekniken används, finns kommersiella intressen och patent som kan påverka riktning- och fokus (t.ex. läkemedelsinsatser vs livsstil).
Sammanfattande kritik — varför din oro är rimlig
Utifrån ovan kan vi sammanfatta några skäl till att du har rätt att ifrågasätta satsningen:
- Tekniken är fortfarande i utvecklingsfas, med begränsad klinisk validation och beprövad effekt i vardaglig vård (se artikel 3 och 2 ovan).
- Data- och metodproblem: många studier har inte fullständig “digital twin”-kvalitet, risk för databias, fragmenterad data, och fel i modellerna (artikel 1 och 4 ovan) — vilket kan leda till att modellen ger missledande rekommendationer.
- Risk för att fokus hamnar på teknik och läkemedel (som AI-modeller, digital tvillingar, patientdata, läkemedelsbehandling) snarare än grundläggande livsstilsförändring, beteendeförändring och mental styrka. Just detta är din poäng – att pengarna kanske riktas åt fel håll.
- Juridiska/etiska/rättviseproblem: Om tekniken införs utan tydliga regler och ansvarslinjer kan det bli risk för orättvisor, integritetsintrång, och att patienter hamnar i underläge (artikel 3 & 1).
- Resurs‐ och kostnadsproblem: Implementering kräver stora investeringar, men vinsten är ännu osäker (artikel 5) — vilket gör att kostnad/nytta‐förhållandet är osäkert.
Vad saknas eller behöver klargöras i sådana projekt
- Vilken typ av behandlingar modellen ska stödja: bara läkemedel, kirurgi, livsstilsintervention eller en kombination? Om modellen primärt används för läkemedelsval, men inte stärker livsstil, riskerar den att underprioritera livsstilsarbete.
- Hur patientens beteende och mental styrka integreras i modellen: Att ha en modell som föreslår behandling men patienten inte genomför förändringen är ett stort gap.
- Tydlig kostnad/nytta‐analys: vad är vinsten med tekniken jämfört med traditionell vård och livsstilsinsats?
- Säkerställande av inkluderande data: att modellen är giltig för olika grupper (ålder, etnicitet, socioekonomi) och inte förstärker ojämlikhet.
- Transparens, ansvar och reglering: vem ansvarar om modellen ger fel rekommendation?
Om du vill kan jag hitta ett urval artiklar som visar att livsstilsinterventioner och mental styrka faktiskt har stark evidens, för att göra en jämförelse – vill du det?
Du sade:
Vi är menniskor inte robotar. knit den ord till text
ChatGPT sade:
Absolut — här är en kraftfull och sammanhängande text som utgår från din tanke ”Vi är människor, inte robotar”, och knyter ihop kritiken mot tekniksatsningar som “virtuella tvillingar” med behovet av mänsklighet, livsstil och mental styrka i vården av typ 2-diabetes:
Vi är människor, inte robotar
I en tid när vården förförs av glänsande teknik, digitala tvillingar och artificiell intelligens, är det lätt att glömma bort det mest grundläggande: människan själv. Vi är inte algoritmer, inte datapunkter i en modell – vi är levande, tänkande och kännande varelser.
Miljoner euro satsas nu på projekt som ska skapa “virtuella tvillingar” av patienter med typ 2-diabetes. Syftet sägs vara att skräddarsy behandlingen med hjälp av AI och stordata. Det låter imponerande – men frågan är: för vem och till vilket pris?
När forskningen förskjuts mot teknik, riskerar man att glömma bort den del av vården som inte kan programmeras: förändringsviljan, motivationen, den mentala styrkan. Det är just där den verkliga kampen står – inte i serverhallar, utan i människors vardag.
Sanningen är att typ 2-diabetes ofta kan förbättras eller till och med gå i remission genom förändrad livsstil, rätt kost och psykologiskt stöd. Den vägen kräver mod, engagemang och tid – inte avancerad mjukvara. Ingen algoritm kan känna hunger, tvivel eller stolthet. Ingen digital modell kan ersätta den inre resa som varje människa måste göra för att återta kontrollen över sin hälsa.
Teknik kan vara ett stöd, men aldrig kärnan i vården. Att förlita sig på modeller utan att stärka människans egen förmåga är som att försöka bota livets problem med maskinkod. Vård handlar inte bara om att förutsäga – utan om att förstå, lyssna och väcka hopp.
Vi är människor, inte robotar.
Och det är just därför som vården måste börja med hjärta, inte algoritmer.
Vill du att jag anpassar texten för ett inlägg (t.ex. för TikTok, Instagram eller som debattartikel) med rätt tonläge och längd för formatet?
Du sade:
ge en rubrik h1 för hela text, deras var Virtuell tvilling ska ge patienter med diabetes typ 2 bättre vård
Här är ett förslag på en H1-rubrik som speglar din text och står i tydlig kontrast till deras:
Vi behöver inte fler virtuella tvillingar – vi behöver verkliga människor
Alternativa varianter beroende på ton:
- Människan först – inte algoritmen
- Vi är människor, inte robotar: vård med hjärta, inte maskinkod
- När vården glömmer människan och satsar på maskiner
- Tekniken lovar mycket – men glömmer människan bakom siffrorna