logo

Automatisk maskinlæring og brukermodellering av intern kommunikasjon ved sykehus

Prosjektbeskrivelse

Et banebrytende system for kommunikasjon mellom sykehusleger, CallMeSmart-doctor (CMS-Dr), har blitt utviklet og testet under reelle forhold. Vi har imidlertid innsett at denne smarte, dedikerte løsningen for kommunikasjon mellom leger kan bli enda smartere, og representere en helt ny infrastruktur for mange aktører og sektorer, med utallige anvendelsesmuligheter. Vi ønsker derfor å fornye og styrke IKT-forskningsfeltet gjennom etableringen av en generisk CMS-løsning: En grunnleggende ny IKT-infrastruktur for alle aktører innen helsetjenesten (ikke bare leger), og andre aktører med komplekse, midlertidige og tidskritiske kommunikasjonsmønstre. Vår erfaring så langt er at roller og ansvar, og derfor kommunikasjonsmønstre, endres fra tid til annen. Derfor ønsker vi å oppdatere tidligere IKT-forskningsresultater ved å bygge inn intelligens i den generiske CMS-løsningen, dvs. gjøre løsningen smartere gjennom maskinlæring. Den generiske CMS-løsningen skal bli universell og selvlærende (CMS USL). CMS USL representerer derfor et dristig og nyskapende forskningsprosjekt som kommer til å fornye og revitalisere forskning innen IKT og e-helse. Den teknologiske CMS-USL-løsningen vil ligge i forkant av internasjonal IKT-forskning gjennom en ny kombinasjon av avansert, databasert trådløs kommunikasjon som ivaretar kontekstsensitivitet, og universelle og selvlærende mekanismer.

CMS-Dr-prototypen fokuserer på kontekstsensitive grensesnitt, mellomvare og nye samhandlingsformer for mobile enheter som støtter multimodal kommunikasjon ved sykehus. Disse enhetene støtter tale, tekstmeldinger og personsøkertjenester på en effektiv og uforstyrrende måte, og støtter også individuell og rollebasert kontakt på én enkelt enhet. Det vil si at én enhet dekker både personlig og rollebasert kommunikasjon, noe som gjør det mulig for andre brukere å ta kontakt med vakthavende på en bestemt avdeling, selv om de ikke vet hvem dette er. Samtidig tar systemet sikte på å finne riktig balanse mellom tilgjengelighet og avbrytelser, mens det gjør det mulig å tvinge gjennom akutte samtaler og alarmer. Tilsvarende enheter er så vidt vi vet foreløpig ikke allment tilgjengelige i interne kommunikasjonssystemer ved andre sykehus.

Prototypen registrerer automatisk kontekst ved hjelp av forskjellige følere, kalenderinformasjon, arbeidsplan, osv., og endrer legens tilgjengelighet og enhetens profil i henhold til den innsamlede kontekstinformasjonen. Samtidig får anroperen tilbakemelding om legens tilgjengelighet, og kan velge å tvinge gjennom et nødanrop, eller videresende anrop til andre tilgjengelige leger på samme nivå. Systemet er basert på ideer fra eksisterende forskning på avbrytelser, i kombinasjon med våre egne ideer. Den første versjonen av prototypen er klar og har blitt laboratorietestet med leger som testbrukere. Testene ble utført som scenarier basert på observasjoner av virkelige situasjoner. Tilbakemeldingene var positive og har inngått i arbeidet med forbedring og videreutvikling av prototypen. CMS-Dr-prototypen er nå klar for klinisk testing, og en pilot har nettopp blitt startet ved kreftavdelingen ved Universitetssykehuset Nord-Norge (UNN). Løsningen har så langt vært gjenstand for overveldende entusiasme og positiv respons fra testbrukerne.

Formål/mål

Prosjektet fokuserer på fundamentale forhold rundt intern kommunikasjon ved sykehus. Målet er å utvikle nye modeller og teknikker for maskinlæring og brukermodellering for å gjøre intern kommunikasjon mer effektiv. Den teknologiske løsningen vil ligge helt i forkant av internasjonal klinisk informatikkforskning innen automatisk maskinlæring og brukermodellering, gjennom en ny kombinasjon av avansert, trådløs kommunikasjon som ivaretar kontekstsensitivitet, og universelle og selvlærende mekanismer.

Prosjektpartnere

CallMeSmart AS

Finansiering 

Helse Nord RHF


Siden er sist oppdatert 14.12.2016

Prosjektkategori

Felles pasientjournal

Prosjektperiode

2015 - 2017

Prosjektleder

Terje Solvoll Terje Solvoll