Vores data er uundværlige for fremtidens velfærd

Sundhed

15/10/2019 11:17

Lotte Overbjerg

Der er ingen tvivl om, at big data, kunstig intelligens og machine learning vil være med til at effektivisere fremtidens velfærdssektor. Men Danmark mangler en fælles cloud, hvor der er adgang til al dansk sundhedsdata – både privat og offentligt.

Teknologien på sundhedsområdet er nu så avanceret, at der kan indsamles store mængder data direkte fra os borgere, uden at vi nærmer os et sygehus. Oplysningerne kommer blandt andet fra vores smartphones, sociale medier og IoT-løsninger i vores hjem. Denne mængde data kan danne værdifuldt grundlag for fremtidens kunstige intelligens i velfærden.  

Befolkningen er klar til at videregive deres data, og forskere og udviklere står i kø for at udvikle algoritmer, der kan omdanne data til machine learning og dermed effektivisere vores sundhedsvæsen.

Men inden vi for alvor får glæde af alle de tilgængelige informationer, er der brug for et samlet, sikkert sted at opbevare oplysninger om os borgere, mener Peder Jest, lægelig direktør på Odense Universitetshospital og formand for innovationsrådet OUH/SDU.

- Vi er nødt til at have en fælles national cloud-løsning, altså et særskilt dansk datacenter, hvor alle danske borgerleverede data kan samles. Hvis vi skal være med på den datadrevne udvikling, skal vi hurtigst muligt have oprettet en løsning, hvor kun danske sundhedsdata opbevares, mener Peder Jest.

Fælles data skal udvikle kunstig intelligens

Selvom der findes mange data om os danskere, kan oplysningerne, som de er nu, ikke bruges optimalt til forskning eller udvikling. De data, vi selv indsamler via telefoner, sensorer og gadgets, tilhører nemlig os selv eller eksempelvis Apple eller Google. Samtidig har egen læge, sygehus, øjenlæge, tandlæge og andre også en mængde oplysninger om os. Håbet er, at al denne viden kan samles ét sted for at give et præcist billede af danskernes sundhedstilstand, forklarer Peder Jest.

- Når data fra befolkningen bliver kombineret med de oplysninger, sundhedsvæsnet i forvejen har, bliver der skabt en helt unikt datamængde. Vi får en enestående mulighed for at udvikle kunstig intelligens, som senere kan bruges til diagnostik, præcisering af behandling og effektivisering, siger Peder Jest.

Uanede muligheder med kunstig intelligens  

Når først datamængden, der skal lægge til grund for den kunstige intelligens, er på plads, er mulighederne for machine learning uendelige. Der kører allerede adskillige forsøg med billeddiagnostik, hvor computere trænes til at diagnosticere skader, sygdomme eller kræft ud fra fotos eller røntgenbilleder. Algoritmer vil i fremtiden kunne beregne risikoen for forskellige lidelser ud fra big data, og mobildata vil eksempelvis kunne forudsige psykisk sygdom.

- Men for at udvikle de beregningsmodeller, der understøtter den kunstige intelligens, kræver det en fyldestgørende dataindsamling, som opbevares samlet. Puljen er nødt til at være dansk, fordi vi dermed får det præcise billede af den danske demografi. Desuden har vi nogle andre regler om opbevaring og adgang til data end andre lande, og sikkerheden for borgerne skal selvfølgelig have førsteprioritet, forklarer Peder Jest.

Innovative løsninger baseret på data

Udover at være direktør på Odense Universitetshospital er Peder Jest næstformand i formandsskabet hos Welfare Tech – en national klynge, der bl.a. driver innovationspartnerskaber, der skal skabe teknologiske løsninger til fremtidens sundhedssektor. I et af Welfare Techs igangværende projekter er indsamlede data netop drivkraften til at skabe forbedringer på pleje- og sundhedsområdet.

Projektet hedder VIND - VelfærdsInnovation med Nyttige Data, og ifølge direktør Christian Graversen er dette projekt et godt eksempel på, at data vil fremme sundhed for den enkelte og samfundet generelt.

- Der er stor interesse for at være med til at udvikle fremtidens datadrevne løsninger. Virksomhederne i vores klynge er dygtige til at møde de behov, sundhedspersonalet står med, og det offentlige leverer gerne viden og hjælper med mulighed for at få testet de innovative løsninger.

Derfor er adgang til sundhedsdata ganske enkelt nødvendig, hvis vi vil udnytte triple helix-konceptet, som er unikt for dansk innovation, siger Christian Graversen.

Tripel helix-modellen er betegnelsen for innovation i samarbejde mellem erhvervslivet, offentlige institutioner og vidensinstitutioner.

Spændende projekter med data

Et af VINDs delprojekter arbejder med data fra de offentlige udbud. Virksomheden Processio og Syddansk Universitet arbejder på at overskueliggøre koblingen mellem de offentlige institutioners behov og små og mellemstore virksomheders løsninger. Delprojektet hedder AIM4IP, og målet er at bruge kunstig intelligens til at koble relevante offentlige udbud til mulige leverandører og omvendt.

I de to andre delprojekter i VIND er DataGruppen MultiMed og Public Intelligence partnere sammen med Syddansk Universitet.

Datagruppen MultiMed undersøger, om en mere visuel plejeforløbsplan og udskrivningsrapport kan bidrage til et bedre overblik for kommunens medarbejdere, når en borger sendes hjem fra sygehuset. I projektet udvikles en prototype, ’Hjemsendelsesformidling’ på baggrund af gennemførte behovsanalyser, research og interviews. Prototypen skal senere testes af Nordfyns Kommune.

- En optimal hjemsendelsesformidling skal give patienten den mest optimale overgang fra indlæggelsen til hjemmet, hvor hjemmepleje evt. er tilknyttet. Derfor er denne formidling nødt til at trække data fra både sygehuse, kommuner, praktiserende læger og patientens adfærd for at få det korrekte billede af patientens forløb, siger Christian Graversen, direktør i Welfare Tech. 

Laboratorie tester IoT-løsninger

Tredje delprojekt i Welfare Techs VIND hedder HumanFIT – Human Friendly IoT. Her udvikler innovationsvirksomheden Public Intelligence i samarbejde med Syddansk Universitet et virkelighedsnært IoT-laboratorie, hvor virksomheder kan teste deres datateknologier og gøre dem markedsparate. I øjeblikket arbejdes der med en rumsensor, der registrerer, hvor meget en beboer bevæger sig. Ud fra disse data, kan et system slå alarm, hvis beboeren bliver svagere eller syg. Derudover testes en ny seng, der via en meget præcis vægt kan analysere brugeres tilstand.  

Datasamarbejde på tværs er vejen til innovation

Dataindsamling har været et betydeligt redskab for udviklingen af en række produkter i Welfare Techs innovationssamarbejder. I projektet Patient@home udviklede partnerne bl.a. programmer til skrivehjælp til sundhedspersonalet, apps til patienter med knogleskørhed og udstyr til bedre medicinhåndtering.

- Der findes meget viden om data både i erhvervslivet, på forskningsområdet og i kommunerne. Vores opgave i Welare Tech er at skabe den vidensbro, der forbinder kompetencerne til alles fordel. Derfor er det vigtig, at vi som personer alle bidrager til at skabe en samlet dansk datamængde ved at dele vores oplysninger med sundhedsvæsnet, forklarer Christian Graversen.

De brugbare datadrevne løsninger, der er under udvikling bekræfter direktør Peders Jests opråb om en fælles dansk dataopbevaring. 

- Det er nu, vi skal have et dansk datacenter sat i søen. Udviklingen er i fuld gang, og jeg vil derfor opfordre alle danskere til at tage del i dataindsamlingen. Hvis man bliver tilbudt et et digitalt apparat eller sensor af sin læge, så skal man endelig sige ja til at være med til at indsamle viden. Det kommer den næste generation til gode Forhåbentlig skal vi ikke vente lige så længe på et nationalt center, hvor vi kan få samlet den unikke danske sundhedsdata, siger Peder Jest, lægelig direktør på Odense Universitetshospital.

 

Fakta om Welfare Tech

  • Danmarks største medlemsbaserede klyngeorganisation for sundhed og velfærdsteknologi.
  • En markedsdreven klynge, som gennemfører projekter, konferencer, workshops, netværk, match making og formidlingsaktiviteter.
  • En certificeret guldklynge under EU-kommissionens kvalitetssikringssystem, The European Cluster Excellence Initiative, ECEI.

 

Denne artikel ha været bragt i Jyllands-Postens tillæg Fremtidens Velfærd, 10.10.19.

https://www.e-pages.dk/jpdiverse/2399/

 

Mest Læste

Annonce