ASAP PoC - bättre civila och militära prehospitala Point-of-Care beslut med hjälp av datafusion och AI

Viktiga resultat som projektet gav

Projektet uppfyllde i stort uppsatta mål, men för några mål fick målsättning justeras och omprioritering göras till följd av begränsningar i form av långa ledtider att få tillgång till kliniska data samt oförutsedda förändringar av personal hos de medverkande parterna. Projektet har ökat kunskapen om hur AI-modeller kan utvecklas i trippelhelix samverkan och hur de praktiskt kan användas av ambulanspersonal för att bedöma kritiska patienter. Även lett till nytt projekt inom försvarsmedicin.

Långsiktiga effekter som förväntas

Vi hoppas att vårt arbete med att kartlägga användning av AI-metoder och praktisk realisering i gränssnitt bidrar mot användning i framtida prehospital sjukvård. Den legala genomlysningen och utvecklingen av MAIN (Modell för AI:s Nyttiggörande) tror vi kommer att ge ökade möjligheter för lösningar för sjukvården att gå från forskning till marknad. Vi förväntar att nya beslutsstöd för trauma och stroke kommer leda till förbättrad vård och minska dödlighet och sjuklighet för patienterna.

Upplägg och genomförande

Projektet genomfördes genom 8 arbetspaket: 1) Orkestrering 2) Klinisk processanalys & kravspec 3) AI-algoritmer utveckling & test 4) Design & test ASAP PoC systemmiljö 5) MAIN - Modell för AI:s Nyttiggörande 6) Simuleringar & utvärdering prototyper 7) Legala och integritetsfrågor 8) Dissemination. Befintlig kunskap från litteratur inhämtades genom vetenskapliga översiktsartiklar, ny kunskap inhämtades genom workshops och praktiska tester med klinisk personal genom Digital Health Sandbox (DHS).

Externa länkar

ASAP-PoC (point of care) - IoT Sverige