Et drømmeprojekt at få lov at være med til

Enversion A/S skal stå bag udviklingen af en algoritme til et såkaldt beslutningsstøttesystem, som på baggrund af eksisterende sundhedsdata potentielt skal sikre færre akutindlæggelser.

Det sker på baggrund af forskningsprojektet Tværspor i Østjylland, som Enversion har været involveret i gennem længere tid.

Ved hjælp af metoderne kunstig intelligens og maskinlæring skal systemet simpelthen hjælpe sundhedspersonale på tværs af kommuner og sundhedssektor med at identificere de borgere, der er i risikozonen for at blive indlagt akut. Tidlig identificering på baggrund af eksisterende sundhedsdata kan nemlig betyde, at man kan forebygge fremfor at behandle, og det kan potentielt spare samfundet for mange penge, og de berørte mennesker for mange sorger.

”Det er et projekt, der betyder meget for os at få lov til at bidrage til. Hos Enversion er vores mål at få teknologi og menneske til at supplere hinanden på bedste vis, og det er dette et super eksempel på, siger Enversions administrerende direktør Thomas Schultz.

”En af de helt grundlæggende drømme, vi har hos Enversion, er at være med til at bruge vores kompetencer inden for maskinlæring og kunstig intelligens til at sparke til sundhedsområdet og give danskerne mere og bedre sundhed for pengene. Det har vi en helt unik chance for i Danmark, hvor vi har et meget stort historisk datagrundlag inden for sundhedsområdet at arbejde med. Projektet her har potentiale til at kunne implementeres bredt i kommuner, almene lægepraksisser og på hospitalerne, og derved vil det kunne være med til at gøre vores tilgang til sundhed og sygdom langt mere proaktiv, end vi ser i dag, siger Thomas Schultz og kommer med et eksempel:

”Hvis fx en praktiserende læge i dag skal vurdere en patient, foregår det på et relativt snævert datagrundlag typisk fra patienternes symptombeskrivelser, nogle få basale kliniske målinger og en kobling til vedtagne kliniske retningslinjer. Potentialet i dette projekt er, at lægen vil have adgang til et langt større datagrundlag fra en lang række borgere med tilsvarende kliniske parametre, hvor udfaldet i form af diagnose og sygdom kendes. Beslutningen om, hvad der skal tilbydes patienten, kan altså ske på et langt større og bredere datagrundlag end i dag. Og denne mulighed tilbydes ikke kun den praktiserende læge, men også sygehuslæger og andre, der arbejder med sundhed og forebyggelse. På den måde kan man altså tilbyde det enkelte menneske den bedst mulige forebyggende behandling på baggrund af en bred vifte af anonymiserede sundhedsdata og altså forhindre akut sygdom i overhovedet at opstå, forklarer Thomas Schultz.

Forskningsprojektet er støttet af Innovationsfonden med 11,3 millioner kroner og varer i tre år, hvorefter det forhåbentligt munder ud i endnu flere eksempler på, at kunstig intelligens kommer til at hjælpe kompetent fagpersonale med at træffe de bedste beslutninger for den enkelte borger.

Foruden Enversion A/S er partnerne i projektet MedTech Innovation Consortium, Aarhus Universitets Sektion for Almen Medicin ved Institut for Folkesundhed, Regionshospitalet Horsens samt Horsens Kommune, som udgør den business case, projektet bygger på.

Er du blevet nysgerrig? Så kontakt Thomas Schultz på telefon 2282 8513.

Og tjek dette link til Danmarks Radio ud, hvor vores grundlægger Jacob Høy Berthelsen udtaler sig om vores engagement og potentialet i projektet.