Effektivare och mer jämlik akutvård med hjälp av avancerade medicinska beslutsstödsystem
| Diarienummer | |
| Koordinator | Lunds universitet - Avdelningen för arbets- och miljömedicin |
| Bidrag från Vinnova | 5 336 171 kronor |
| Projektets löptid | juni 2018 - december 2022 |
| Status | Avslutat |
| Utlysning | Digitalisering för bättre hälsa, vård och omsorg |
| Ansökningsomgång | Artificiell intelligens för bättre hälsa |
Syfte och mål
I projektet har vi etablerat en omfattande forskningsinfrastruktur med data från Region Skåne länkade med nationella register. Syftet har varit att utveckla ett sammanhållet medicinskt beslutsstöd för initial bedömning av patient som söker sjukvård akut. Vi har i flera vetenskapliga publikationer redovisat viktiga byggstenar i ett sådant beslutsstöd och som i utvärderingar har visat prestanda som är i nivå med beslut som tas av erfarna akutläkare. Under projekttiden har vi samarbetat med Region Skåne och ett externt företag kring implementering av beslutsstöd mer generellt.
Resultat och förväntade effekter
Vi förväntar att ett sammanhållet medicinskt beslutsstöd inom akutsjukvården kan bidra till att korta handläggningstiderna med bibehållen hög patientsäkerhet, samt också utjämna skillnader i bedömning beroende på arbetsbelastning, tid på dygnet och personalen erfarenhet. Vi förväntar också att vårt arbete kan bidra till att underlätta införandet av medicinska beslutsstöd mer generellt inom hälso- och sjukvården.
Upplägg och genomförande
I projektet har vi etablerat en omfattande forskningsinfrastruktur med data från Region Skåne länkade med nationella register med säker datalagring. Vi har utvecklat applikationer med hjälp av maskininlärningsmetoder, såsom artificiella neurala nätverk, och använt Python och Tensorflow. Vi har också tagit fram enklare statistiska modeller med hjälp av logistisk regression. Vi har utvärderat och jämfört modellernas prestanda i ett eller två steg genom korsvalideringar och separata externa valideringar.