Velfærdsteknologi anno 2022: Sådan prædikteres indlæggelser blandt ældre i Køge Kommune

Kan kunstig intelligens være med til at prædiktere indlæggelser blandt ældre? Ja, det kan det. Køge Kommune er lykkes med at udvikle en algoritme, som kan prædiktere omkring 50 procent af alle hospitalsindlæggelser indenfor 30 dage.

Da CareNet, Teknologisk Institut og Danish.Care den 11. oktober satte velfærdsteknologi og hjælpemidler på dagsordenen med den nationale konference, Velfærdsteknologi anno 2022, fik deltagerne mulighed for at lytte til en række spændende oplæg.

Vi giver dig i denne artikel et kort indblik i Køge Kommunes oplæg på konferencen. Et oplæg, der gav deltagerne indblik i et konkret projekt i kommunen, som omhandler tidlig opsporing af sygdom med kunstig intelligens i hjemme- og sygeplejen.

Algoritme til prædiktering af indlæggelser

På konferencen satte tidligere ansat ved VF-Sekretariat i Køge Kommune, Signe Hermansen, fokus på prædiktering af indlæggelser i Køge Kommune.

Her kunne deltagerne høre mere om, hvordan det ved hjælp af en algoritme er muligt at prædiktere hospitalsindlæggelser indenfor 30 dage hos borgere i hjemme- og sygeplejen.

Formålet med projektet er på systematisk og standardiseret vis at understøtte tidlig opsporing af begyndende sygdom blandt borgere med hjemme- og sygepleje i Køge Kommune. I foråret 2022 blev algoritmen afprøvet hjemme- og sygeplejen. Projektet er et samarbejdsprojekt mellem Køge Kommune og Sjællands Universitetshospital.

Der var stor interesse for oplægget og på konferencen kunne Signe Hermansen fortælle:

- Vores projekt omhandler tidlig opsporing af sygdom i hjemme- og sygeplejen ved hjælp af kunstig intelligens. Her bruger vi data fra kommunale og regionale patientjournaler til at lede efter mønstre hos den enkelte borger, som kan for at forudsige og forebygge indlæggelser, fortalte hun og fortsatte:

- Vi har at gøre med et beslutningsstøtteværktøj til medarbejderne i hjemme- og sygeplejen, som kan støtte dem i deres daglige arbejde. Normalt bruger eksempelvis SOSU’er og sygeplejen primært deres kliniske blik til at analysere og opspore potentiel sygdom hos borgerne, men med dette produkt støtter vi deres kliniske blik med data. Vi giver dem et reelt værktøj, en algoritme, som bruger data til på systematisk og standardiseret vis at identificere borgere i højrisiko for indlæggelse, som kan hjælpe dem i deres daglige arbejde.

Signe Hermansen kunne på konferencen fortælle, at man i Køge Kommune under afprøvningen kunne prædiktere 50 procent af indlæggelserne med en nøjagtighed på cirka 85-90 procent. Det betyder, at ca. 85-90% af modellens prædiktioner er korrekte (sande). Derudover fik man en masse erfaringer og indspark fra hjemmeplejen, SOSU’erne og lederne i de enkelte afdelinger i forhold til den videre udvikling af produktet.

Signe Hermansen forklarer desuden, at hun ser stort potentiale i forhold til, at teknologien udbredes yderligere til andre kommuner. Eventuelt i forbindelse med samarbejder. Blandt andet til Roskilde Kommune, hvor hun i dag er chefkonsulent.

Signe Hermansen uddyber gerne ved henvendelse til: Signeh@roskilde.dk

Velfærdsteknologi ANNO 2022 blev arrangeret af CareNet, Danish.Care og Teknologisk Institut i samarbejde med Alexandra Instituttet og Danish Life Science Cluster.