Healthcare

Ved at trække på patientdata kan kunstig intelligens og 'machine learning' effektivt opdage mønstre, identificere potentielle risici og endda forudsige patientresultater. Denne funktion har et stort potentiale til at støtte sundhedspersonale med nøjagtige diagnoser, behandlingsplanlægning og optimering af medicindosering.

For at sikre en ansvarlig og etisk brug af denne teknologi er EU ved at udvikle en lov, der vil få stor indflydelse på anvendelsen af kunstig intelligens i sundhedssektoren. Loven sætter særligt fokus på diagnosticering af tilstande, der har væsentlig indflydelse på behandlingsbeslutninger og efterbehandling og kategoriserer dem som højrisikoaktiviteter. Denne klassificering kræver grundig risikoanalyse, dokumentation og strenge krav til transparens i algoritmerne.

7Ns AI-specialister hjælper vores kunder med at udnytte det fulde potentiale i AI og sikrer fordelene ved at implementere teknologien korrekt, uanset hvad formålet er. Med ekspertise inden for sundhedsområdet, avanceret analyse og statistisk modellering sikrer vores specialister ansvarlig og etisk brug af kunstig intelligens.

Bæredygtighed er afgørende i en tid med klima- og biodiversitetskriser både for private og offentlige aktører, hvilket omfatter ESG-overvejelser (Environment, Social, Governance).

Miljømæssigt skal vi minimere vores påvirkning af klimaet og biodiversiteten ved at analysere vores forsyningskæde, ressourceforbrug og affaldshåndtering. Socialt fokuserer vi på at behandle medarbejdere, patienter og interessenter ordentligt, fremme mangfoldighed og reducere fravær. Governance sikrer et bæredygtigt fokus, herunder risikostyring og foregribelse af forretningsmæssige risici relateret til klima, biodiversitet og mangfoldighed.

It spiller en afgørende rolle for at nå ESG-målene. Det muliggør miljøvenlig praksis gennem energieffektiv infrastruktur og bæredygtige indkøb og fremmer social inklusion gennem forbedret kommunikation, fjernarbejde og lige adgang til sundhedspleje. Derudover sikrer it governance ved at overvåge ESG-præstationer, beskytte data og understøtte overholdelse af standarder. På ambitiøs vis stræber vi efter at gøre en positiv forskel - ikke blot at reducere et negativt aftryk.

Både HIPAA og GDPR stiller strenge krav til sundhedsorganisationer om at beskytte patienternes privatliv og datasikkerhed. Det er afgørende for organisationer, der opererer i USA og EU, at de overholder disse regler. Det er derfor nødvendigt at implementere robuste databeskyttelsestiltag for at kunne håndtere sundhedsdata sikkert.

I Danmark vil NIS2-direktivet have en betydelig indflydelse på digitale sundhedsorganisationer. Overholdelse af NIS2 vil definere standarder og praksis for at sikre cybersikkerhed og robusthed i sundhedssektoren. Organisationer skal holde sig opdaterede om kravene og træffe proaktive foranstaltninger for at afbøde cybersikkerhedsrisici og beskytte følsomme oplysninger.

Ved at prioritere compliance i sundhedssektoren kan organisationer styrke tilliden, beskytte patienternes fortrolighed og opretholde integritet i deres aktiviteter. Effektive databeskyttelsestiltag og overholdelse af lovgivning er afgørende for at levere sikre og pålidelige sundhedstjenester i den digitale tidsalder.

EPJ er en af de centrale faktorer i den digitale transformation af sundhedssektoren, som gør det muligt for offentlige og private sundhedsaktører at gemme og dele patientoplysninger digitalt og sikkert. Det tillader en mere gnidningsfri kommunikation, reducerer risikoen for fejl, eliminerer behovet for papirbaserede journaler og kræver strenge standarder for datahåndtering og cybersikkerhed.

Vigtige data, såsom laboratorieresultater, medicinske billeder og bookinger, udveksles gennem integrationer mellem den elektroniske patientjournal, forskellige kliniske og parakliniske systemer. For at sikre en integration af høj kvalitet er det vigtigt at have de rette eksperter involveret i projektet. Forståelse og korrekt anvendelse af integrationsmønstre (Enterprise Integration Patterns) er nøglen til at sikre en grundig analyse af integrationsbehov, dokumentation af grænseflader og prioritering af datakryptering og -beskyttelse. Standardiserede protokoller og datamodeller som HL7 og FHIR fremmer en effektiv og fejlfri dataudveksling på sundhedsområdet.

I de seneste år har mange virksomheder og organisationer, herunder regioner og kommuner, anvendt en centraliseret tilgang til indkøb og forsyningskæder for at udnytte stordriftsfordelene. Der arbejdes på at optimere logistikken ved hjælp af avancerede teknologier som kunstig intelligens (AI) til at optimere ruteplanlægning, pakkemønstre og leveringsmodeller samt forskellige former for automatisering som robotter, kraner, transportbånd m.m.

På de enkelte hospitaler er der en stigende tendens til at internalisere logistikfunktioner for at forbedre varestrømmen fra modtagelsen til forskellige afdelinger og køkkener m.m. Dette indebærer, at man analyserer, hvor ofte varerne bruges og bestemmer, hvilke varer der skal placeres tættere på patienterne, og hvilke der kan opbevares i depoter og transporteres lokalt.

Et vellykket logistiksystem afhænger i høj grad af nøjagtig sporing af steder, varer og begivenheder, f.eks. når en vare observeres på et bestemt sted. Korrekt mærkning og overholdelse af standarder, såsom GS1, er afgørende for at sikre effektive logistikoperationer. Her er datastyring et kritisk aspekt af logistikken, da det gør det muligt at stille oplysninger til rådighed for personale, ledelse og algoritmer, hvilket gør det lettere at tage informerede beslutninger og forbedre driftseffektiviteten.

Robotic Process Automation (RPA) i sundhedssektoren indebærer automatisering af regelbaserede og gentagne opgaver for at strømline processer og øge driftseffektiviteten. RPA bruger softwarerobotter eller "bots" til at efterligne menneskelige handlinger og interagere med forskellige systemer og applikationer. Ved at automatisere disse manuelle og tidskrævende processer kan sundhedsorganisationer reducere fejl, forbedre præcision og frigøre personale til at fokusere på aktiviteter med højere værdi.

Selvom RPA i sig selv ikke omfatter kunstig intelligens og 'machine learning', kan det integreres med disse teknologier for at forbedre dets muligheder. For eksempel kan RPA kombineres med algoritmer fra kunstig intelligens til at udtrække relevant information fra ustrukturerede datakilder, såsom journaler eller kliniske notater, hvilket muliggør mere avanceret databehandling og analyse. Ved at udnytte RPA sammen med kunstig intelligens og maskinlæring kan sundhedsudbydere opnå en mere omfattende automatiseringsstrategi, der optimerer ressourceudnyttelsen, forbedrer datanøjagtigheden og øger den samlede driftseffektivitet.

Telemedicin og fjernovervågning af patienter er ved at revolutionere den måde, hvorpå patienter overvåges, får medicin og besøger læger. Det giver sundhedspersonalet mulighed for at foretage virtuelle konsultationer med patienter ved hjælp af videokonferencer og andre kommunikationsteknologier.

Fjernovervågning af patienter bruger forbundne enheder, såsom wearables og sensorer, til at indsamle og overføre patientdata i realtid. Dette hjælper sundhedspersonalet med at overvåge patienternes vitale tegn, overholdelse af medicinering og andre sundhedsindikatorer på afstand via IoT.

7Ns specialister forstår den transformative effekt af telemedicin og fjernovervågning af patienter i sundhedsvæsenet og kan hjælpe sundhedsorganisationer med at implementere og optimere disse teknologier for at forbedre patientplejen og øge driftseffektiviteten.