AI forutser hoftebrudd år før de skjer: Fanger syv ganger flere risikopasienter enn dagens screening

Modellen heter FRACTURE-ML og er utviklet av forskere ved Sahlgrenska Akademien ved Göteborgs universitet. Den bruker kun opplysninger som allerede ligger i nasjonale helseregistre, og trenger verken legebesøk, spørreskjema eller røntgenbilder for å regne ut risikoen.

Studien ble publisert i PLOS Medicine 27. august 2026 og bygger på data fra 3.542.647 svensker over 50 år, fulgt i median 9,04 år. I løpet av perioden fikk 142.327 av dem et hoftebrudd.

Slår dagens screening syv til én

Forskerne testet innledningsvis 139.980 mulige variabler, alt fra sykehusdiagnoser og reseptmedisiner til kirurgiske inngrep og sosioøkonomiske forhold. Den fulle modellen bruker 2.500 variabler, mens en forenklet versjon klarer seg med 35.

Presisjonen er høy: en AUC-verdi på 0,89 for prediksjon ett år frem, 0,88 etter to år og fortsatt 0,85 etter fem år. Til sammenligning ligger dagens Fracture Liaison Services-tilnærming (FLS), som baserer seg på pasienter som allerede har hatt et brudd, langt bak.

Les også: Googles svindelvarsler kommer til Samsung: Gode nyheter for eiere av eldre Galaxy-telefoner

For toårs prediksjon fanger FRACTURE-ML opp risikopasienter med en sensitivitet på 0,84 mot 0,12 for FLS. I praksis betyr det at modellen identifiserer nesten syv ganger flere personer i faresonen enn dagens screening klarer.

Registerdata alene, ingen pasientkontakt

Det er nettopp registertilnærmingen forskerne fremhever som modellens største styrke.

«Det som gjør modellen unik, er at den utelukkende bygger på registerdata, noe som gjør den egnet for storskala befolkningsscreening uten å legge ekstra belastning på helsevesenet gjennom omfattende pasientvurderinger», sier førsteforfatter Kristian Axelsson, forsker ved Sahlgrenska Akademien.

Alder, kjønn, antall reseptmedisiner det siste året, sivilstatus og psykiatriske diagnoser knyttet til alkoholmisbruk pekte seg ut som noen av de sterkeste prediktorene i analysen.

Les også: Google Messages lar deg velge eget fargetema for hver enkelt samtale

Seniorforfatter Mattias Lorentzon, professor i geriatrisk medisin ved Sahlgrenska Akademien, mener modellen kan endre måten forebygging organiseres på.

«Med denne typen klinisk beslutningsstøtte kan helsepersonell rette forebyggende tiltak mot rett person til rett tid. Disse tiltakene kan omfatte beintetthetsmåling, fallforebygging eller medisinering mot osteoporose», sier Lorentzon.

Norge på verdenstoppen i hoftebrudd

For norske helsemyndigheter er tallene fra Sverige særlig relevante. I Norge rammes rundt 9.000 voksne av hoftebrudd hvert år, og Norge ligger på verdenstoppen i forekomst, ifølge Folkehelseinstituttet. To av tre brudd rammer kvinner.

FHI har tidligere anslått at antallet hoftebrudd kan øke med opptil 40 prosent frem mot 2050 selv i et optimistisk scenario, drevet av aldringen i befolkningen.

Les også: Tidligere Rockstar-utvikler avslører etter 20 år: GTA San Andreas skulle vært et helt annet spill

FRACTURE-ML er per i dag et forskningsverktøy, ikke et klinisk tilbud. En begrensning forskerne selv nevner, er at modellen ikke inneholder livsstilsdata som røyking og alkoholbruk. Den er heller ikke validert på norske registerdata ennå, og en eventuell klinisk innføring vil kreve nasjonal godkjenning før verktøyet kan tas i bruk av norske sykehus.

Les også: Volkswagen gir elbilen et kjent navn, men ladeproblemet er det samme som for ID.4