Vad?

En AI-modell som kan identifiera personer med hög risk för olycks- eller sjukdomsfall. Informationen från modellen blir ett beslutsstöd och hjälper oss att sätta in förebyggande insatser på ett tidigare stadium. På det sättet klarar vi oss med enklare insatser som fungerar bättre och påverkar användaren mindre. Modellen kan också identifiera vilka individer och vilka insatser som har störst sannolikhet att ge varaktig förbättring.

På det viset leder får vi hjälp att nå målet om individanpassad vård med människan i centrum, och sparar in på onödigt lidande och resurser.

Varför?

Vård som anpassas för individen har stora fördelar. Upplevelsen hos den som vårdas blir bättre om man känner att insatsen är anpassad för en själv och verkan blir bättre. Samtidigt sparar vi resurser när vi inte behöver göra dyra insatser som kanske inte är efterfrågade eller behövda. De resurserna kan istället ägnas åt att ge den vård som verkligen behövs och uppskattas.

Hur?

AI-modellen bygger på de bedömningar som sjuksköterskor gör. Utifrån den datan kan mönster identifieras och beslutsunderlag presenteras. Utvecklingen av tjänster för att göra prognoser med hjälp av AI är snabb och det är rimligt att anta att det finns liknande projekt runt om i världen. Det som gör det här extra intressant är att det görs tillsammans med Ensolutions som vi redan har samarbete med i vårt kvalitetsarbete och i samklang med existerande arbetssätt.

Effektmål

Effektivare insatser

Effektmål

Tidigare prevention av olyckor och sjukdomsfall

Kontakt

Namn: Eric Semb
E-post: Eric.Semb@helsingborg.se