På en postoperativ avdelning är vårdtiderna ofta korta. Eftersom vårdflödena är snabba är det viktigt att undvika flaskhalsar. Konsekvensen kan till exempel bli strukna operationer, försenade operationer och vårdskador.
Nu testas ett nytt system med artificiell intelligens, AI, på en postoperativ avdelning på Norrlands universitetssjukhus i Umeå som ska bedöma när patienter är redo att lämna sjukhuset, och på så vis göra det möjligt att optimera de befintliga resurserna.
– Vi ser potential att resursoptimera genom att använda den här typen av teknik. Vi kan få hjälp att dra slutsatser som är svårt för den mänskliga hjärnan att göra och på så sätt lägga upp programmet för att vi ska nyttja sängarna så bra som möjligt med den personal vi har, säger Sara Lundsten, doktorand och anestesi- och intensivvårdssjuksköterska, till SVT Västerbotten.
Upptakten till pilotprojektet var svårigheten att planera den postoperativa verksamheten, och bristen på digitala verktyg att ta hjälp av. Verksamheten såg själv ett problem och ville ändra sitt arbetssätt.
Hittills har logistiken kring lediga och upptagna sängplatser skötts analogt på den postoperativa avdelningen. På en magnettavla har ansvarig läkare gjort en uppskattning av vårdtiden, vilket lett till variationer beroende på vem som står vid tavlan.
För att förutse postoperativa vårdtider har data från en befintlig databas använts. Utifrån det har sedan ett automatiserat patientplatsbeläggningssystem utvecklats. Den insamlade datan lagras lokalt på regionens egna nät och det krävs behörighet för att få tillgång till systemet.
– Vi har gjort ett gediget arbete kring patientsäkerheten, det är väldigt säkert, säger Sara Lundsten som tror att liknande teknikstöd kommer att komma brett inom vården framöver.
– Vi ser potential med den här tekniken. Det är svårt att trolla med knäna och få fram mer personal och sängplatser, säger hon till SVT Västerbotten.
En svårighet är dock att det kräver data. Vilket långt ifrån alla regioner och sjukhus har.
– Vi råkar ha mycket data att jobba med här i Västerbotten, men det har långt ifrån alla regioner. Vi har varit tidigt ut i digitaliseringen, säger Sara Lundsten till SVT.
Sedan 2016 har Nus haft ett ganska avancerat övervakningssystem och i med att patienterna är uppkopplade till medicinteknisk utrustning samlas många värden som puls, blodtryck, syremättnad i blodet in. Det finns också en hel del data som personalen matar in själva.
Förra året startade Region Västerbotten ett kompetenscentrum, AIM North, som stöttar klinisk forskning inom artificiell intelligens och maskininlärning i hela den norra sjukvårdsregionen. Centrumet fungerar som en brygga mellan kliniska forskare, teknisk metodutveckling och tillämpning.
De senaste åren har regionen också satsat mycket på att låta robotar ta över allt fler administrativa uppgifter i sjukvården för att ge personalen tid till andra uppgifter – som att träffa patienter. Målet är att robotarna ska ta över 100 000 timmar av administrativt arbete i år, som vårdpersonalen annars hade fått ägna sin arbetstid åt.
Verksamheterna får själva höra av sig om de vill ha hjälp.
– Vi tror det är viktigt att initiativet kommer från verksamheterna. Då kommer vi dit, tittar på hur arbetet görs i dag och om det går att använda robotarna, säger Johannes Hörnberg, verksamhetschef vid Centrum för medicinsk teknik Region Västerbotten, till Läkartidningen.
Liksom Sara Lundsten ser han den nya tekniken som en viktig pusselbit för att klara kompetensförsörjningen i Västerbotten – som är en av de stora utmaningarna som sjukvården står inför.
– Vi ser ett behov av att räcka till med de resurser vi har. Vi är en liten glesbygdsregion och vi behöver hitta nya sätt att lösa kompetensförsörjningen på.
Under pandemin underlättade robotarna exempelvis registreringen av vaccinering i regionen, vilket sparade många sjukskötersketimmar. Framöver kommer även initiativ tas för att minska läkarnas administration i regionen, enligt Johannes Hörnberg.
– En sak som tar mycket tid för läkare är internremisser och att fylla i kvalitetsregister. Det är mycket dubbeldokumentation, där du måste skriva samma sak i många system. Där kan robotarna flytta informationen i stället.
Längre fram ser han också stora vinster för sjukvården i att använda stora automatiserade språkmodeller för medicinsk information.
– En distriktsläkare hörde av sig till oss med önskan om stöd att vara »arkeolog i medicinsk information«, säger Johannes Hörnberg och fortsätter:
– Om det kommer en multisjuk kroniker med bröstsmärta som du aldrig träffat förut, har du några få minuter på dig att sätta dig in i en jättelång journal. Tänk om vi då kunde ha ett beslutsstöd som sammanfattar den vitala informationen för att istället kunna lägga tid på patientsamtalet och ställa mer relevanta frågor.
Att nå dit beskriver han som en pågående resa. Först måste en utveckling ske så att man med säkerhet vet hur systemet har kommit fram till det den kommit fram till.
– Vi måste kunna validera svaren vi får. Ställer du en fråga till chatt-GPT till exempel vet du inte varför den kommit fram till just det svaret. Jag beskriver det hellre som förstärkt intelligens än artificiell intelligens. Det är inte AI eller datorn som ska göra jobbet utan vi som måste göra det, säger Johannes Hörnberg.
Det händer mycket på det här området i sjukvården. Hur mycket samarbetar ni med andra regioner?
– Mycket. Vi har gjort en del olika saker och kan lära av varandra. Vi har ett nätverk, SLIT, med alla regioners IT-direktörer som träffas var sjätte vecka ungefär, där jag är ordförande.
