Kliniske fokusområder
Vi starter altid i klinikken med de reelle behov hos patienter og personale.
AI bekæmper kræft
AI kan understøtte bekæmpelse af kræft langs hele kræftforløbet – fra forebyggelse og screening til diagnostik, behandling og opfølgning. I screeningsprogrammer kan AI analysere store mængder billed- og journaldata, optimere udvælgelsen af borgere til screening og gøre tilbuddene mere personlige, så flere relevante tilfælde opdages tidligt. Ved diagnostik kan AI-baseret billedanalyse øge træfsikkerheden, reducere antallet af unødvendige biopsier og støtte mindre erfarne klinikere i realtid. Samtidig kan AI hjælpe med at overvåge kvalitet, kapacitet og lighed i screening på tværs af regioner og lande. Forudsætningen er omhyggelig validering, regulering og løbende opfølgning, så AI-løsninger reelt forbedrer patienternes prognose og oplevelse.
→ EUCanScreen
→ PEACE
→ MAGI
→ AICE
Automatiseret dokumentation
AI kan bruges til at automatisere dokumentation i sundhedsvæsenet ved både at omsætte kliniker-patient-samtaler til færdige journalnotater i realtid og ved automatisk at generere tværsektorielle dokumenter som plejeplaner og udskrivningsrapporter på baggrund af data i EPJ. Internationale erfaringer viser, at sådanne løsninger kan reducere tidsforbruget til dokumentation betydeligt – i nogle tilfælde med 20–30 % – og dermed frigøre mere tid til patientnær kontakt. Samtidig kræver teknologien lokal afprøvning, tilpasning og faglig kvalitetssikring, før den kan implementeres bredt i klinisk praksis
AI i medicinsk udstyr
AI i medicinsk udstyr kan understøtte hele patientforløbet – fra diagnostik og monitorering til behandling og rehabilitering – ved at analysere data, forudsige risici og automatisere rutineopgaver. AI-baserede billedanalyseværktøjer kan øge den diagnostiske præcision og støtte kliniske beslutninger, mens intelligente sensorer og monitoreringsløsninger kan opdage fx faldrisiko eller klinisk forværring uden at forstyrre patienten. Samlet set rummer AI i medicinsk teknologi potentiale for bedre behandlingsresultater, færre komplikationer og mere effektiv brug af sundhedsvæsenets ressourcer – forudsat grundig afprøvning, regulering og løbende faglig kvalitetssikring.
→ Intelligent Patientmonitorering
→ RISE
AI@HOME
AI kan i hjemmebehandling bruges til løbende at analysere patienternes data fra fx telemedicinske løsninger og hjemmemålinger og på den måde identificere tidlige tegn på forværring. For kroniske patienter, som fx borgere med KOL, kan AI-baserede modeller forudsige øgede risici for forværring og foreslå relevant opfølgning, så behandling kan iværksættes tidligere og ofte i hjemmet. Det kan reducere behovet for akutte indlæggelser, understøtte mere proaktiv og patientcentreret pleje og sikre, at sundhedsvæsenets ressourcer bruges, hvor de gør størst gavn. AI-løsninger skal dog altid udvikles og testes tæt sammen med klinikere og patienter, så de er både sikre, anvendelige og etisk forsvarlige.