De første timers vurdering og behandling af patienter med en blodprop i hjertet er vigtige.
Rigshospitalets hjerteafdeling vil i samarbejde med Alexandra Instituttet undersøge, om AI og sundhedsdata kan optimere behandlingen af patienter med blodprop i hjertet. Foto: Getty Images
Vi bringer den nyeste viden fra it-forskning i spil, så du kan udvikle innovative, it-baserede produkter og services – og opnå nye forretningsmæssige gevinster med digitalisering.
Hos os finder du it-specialister med stærke kompetencer inden for aktuelle ekspertiser og anvendelser, blandt andet computer graphics, kunstig intelligens, Internet of Things, big data, interaktionsdesign og smarte produkter.
Vi har i mange år udviklet skræddersyede it-løsninger og koncepter for næsten alle brancher og inden for mange anvendelsesområder. Den erfaring kan give dig flere års forspring i forhold til konkurrenterne.
Tag en snak med os, uanset om du mangler udvikling af it- og software, rådgivning om nye teknologier, indsigt i brugeradfærd, brugerdrevet innovation, forretningsudvikling, kvalitetssikring eller kurser, workshops og faglige oplæg.
Læs mere om Alexandra Instituttet på vores egen hjemmeside.
Kontakt og følg Alexandra Instituttet
Allerede i dag indsamler man enorme mængder kliniske data, mens patienterne er indlagt. Men selvom man allerede i dag anvender statistisk baserede risikomodeller i behandlingen, kan det være svært at vurdere, hvordan de forskellige parametre, der indgår i modellerne, påvirker hinanden. Lægerne mangler derfor hjælp til at finde mønstre i de data, som reelt gavner patienten.
Denne artikel er bragt i samarbejde med Alexandra Instituttet
Rigshospitalets hjerteafdeling vil derfor i samarbejde med Alexandra Instituttets eksperter i kunstig intelligens undersøge, om man med forskellige sundhedsdata kan udvikle en algoritme, der kan gøre behandlingen af patienter med blodprop i hjertet endnu bedre.
Ifølge Dan Eik Høfsten, overlæge på Rigshospitalets hjerteafdeling, er der især to spor, som man vil undersøge. Det første skal hjælpe med at individualisere behandlingen, så alle får den bedste behandling efter en blodprop i stedet for “one size fits all”. Han siger:
- Vi har en god fornemmelse af, hvilke fysiske forhold der afgør, om folk dør. Vores modeller er blevet mere og mere sofistikerede, og vi har fået maskinkraft og datamængder, der gør, at vi kan opstille risikomodeller, der tager højde for mange forskellige parametre. Men de klassiske statistiske modeller er også begrænset af, at de oftest antager, at hver parameter er uafhængig af hinanden, og har samme betydning for alle patienter. Med maskinlæring har vi mulighed for at kombinere variable på mange forskellige måder og dermed tage højde for, hvordan de mange forskellige parametre påvirker hinanden indbyrdes.
Den anden ting, man vil undersøge, er den hjerterytme-overvågning, som alle patienter bliver udstyret med, når de bliver indlagt. Her har man i dag et veletableret alarmsystem, som kan genkende abnorme hjerteforstyrrelser, som kræver akut behandling.
Læs artikel: Sundhedsdata kan mere end redde liv
En patient har typisk 100.000 hjerteslag i døgnet, og ifølge Dan Eik Høfsten er det tanken, at der gemt imellem de enorme mængder rytmedata ligger nogle variationer, som ikke nødvendigvis siger noget om risikoen her og nu, men som markerer, hvis patienten har risiko for at få rytmeforstyrrelser eller andre hjerterelaterede komplikationer siden hen. Han forklarer:
- Vi vil putte alle de kliniske parametre ind, som vi ved har betydning. Det gælder lige fra blodprøver, blodtryksmålinger, resultater fra undersøgelser og patientens tidligere sygehistorie. Vi vil derefter følge patienterne i en periode efter udskrivelsen og fodre algoritmen med oplysninger om, hvilke patienter, der siden oplevede komplikationer. Tanken er, at algoritmen kan håndtere de enorme datamængder og lede efter mønstre af en anden karakter, end hvad den menneskelige hjerne er trænet til og dermed kan lave en profil over de patienter, der har størst risiko.
Udfordringen med blodpropper i hjertet var tidligere, at dødeligheden var meget høj. Det problem har man nu næsten løst, så i dag er udfordringen i højere grad, at over 25 procent ender med at blive genindlagt inden for det næste halve år.
Mange af indlæggelserne handler ikke om, at patienterne har fået en ny blodprop eller alvorlige helbredsmæssige problemer. Det kan også skyldes mildere ting, som i lyset af at patienten for nylig har haft en blodprop, kan skabe større usikkerhed og i sidste ende lede til unødvendige indlæggelser. Det er noget, der både belaster sundhedsvæsenet, men ikke mindst patienternes livskvalitet.
Patienterne ligger typisk til overvågning i tre til fem døgn, afhængig af hvordan de har det. Det vil derfor være en stor forbedring af efterbehandlingen og samfundsmæssig gevinst, hvis man kan forudse og forebygge genindlæggelser.
Hvis man allerede, når man udskrev dem, vidste, hvem der kommer til at få problemer, så kunne man planlægge yderligere tiltag ved udskrivelsen. Det vil også åbne op for muligheder for at afprøve nye forebyggende behandlinger, hvis vi på forhånd ved, hvilke patienter der har størst chance for at få gevinst af behandlingen.
Læs artikel: Hvordan sætter vi patienten i centrum for vores personaleplanlægning?
I Region Hovedstaden har man i regionsrådet prioriteret at sætte skub i brugen af kunstig intelligens på hospitalerne. Her har man bl.a. afsat en pulje på 3 mio. kr. årligt målrettet perspektivrige projekter.
- Brugen af kunstig intelligens kan gøre en kæmpe forskel – både fordi man som patient hurtigere kan få stillet en prognose, men også fordi vi i højere grad kan tilpasse behandlingen til den enkeltes behov og forebygge genindlæggelser – alt sammen til gavn for patienterne.
Desværre har vi ikke altid de nødvendige kompetencer og teknologier hos os, og derfor er jeg glad for, at vi i stigende grad samarbejder med videninstitutioner som Alexandra Instituttet og andre, når vi skal have løst de komplekse udfordringer, der findes i sundhedsvæsenet i dag, siger regionsrådsmedlem i Region Hovedstaden, Lars Gaardhøj (S).
Morten Engell-Nørregård, der er Senior Computer Graphics and Simulation Specialist fra Alexandra Instituttet, synes, det er positivt, at der er politisk vilje til at anvende kunstig intelligens med henblik på at forbedre behandlingen:
- Det er en interessant prøvesten, hvor vi som teknikere skal finde frem til værktøjer som klinikerne kan bruge. Vi er samtidig med til at definere og være med til at finde løsninger på nogle af de udfordringer, der ligger i at dele de her sundhedsdata på en sikker og brugbar måde, så man kan bruge dem til dataanalyse. Men det har vi jo en fin tradition for i Danmark.
Læs artikel: Droner og robotter overtager stadigt flere menneskelige opgaver
Hvis du vil vide mere, så kontakt:
Dan Eik Høfsten, overlæge på Rigshospitalets hjerteafdeling, +45 35 45 09 70, dan.eik.hoefsten@regionh.dk
Lars Gaardhøj (S), regionsrådsmedlem i Region Hovedstaden, +45 28 92 25 98, lars.gaardhoej@regionh.dk
Morten Engell-Nørregård, Senior Computer Graphics and Simulation Specialist, Alexandra Instituttet, +45 93 50 85 64, morten.engell-norregard@alexandra.dk
Læs mere: Fleksibel vagtplanlægning og ressourceudnyttelse med EG Optima
Læs artikel: Strategisk vagtplanlægning kræver tydelige prioriteringer
Læs mere: Se vores tema om sundhed
Få værdiskabende artikler, værktøjer og inspiration til digitalisering af den offentlige sektor. Modtag nyhedsbrev én gang om ugen med de tre nyeste artikler. Intet andet.
