Resursoptimering på akutmottagningen med hjälp av maskininlärning

Projekt: AvhandlingForskning i universitetssjukvården

Forskningsområden

Ämnesklassifikation (UKÄ)

  • Medicin och hälsovetenskap

Nyckelord

  • artificiell intelligens, Maskininlärning, Akutsjukvård

Beskrivning

Projektet går ut på att utveckla beslutsstöd baserat på avancerade statistiska metoder, maskininlärning (ML) och data från stora hälso- och sjukvårdsregister, för att optimera omhändertagandet i akutsjukvården.

Temat ingår i forskningsmiljön AIR Lund (https://www.lupop.lu.se/airlund) som är ett samarbete mellan Lunds universitet, Högskolan i
Halmstad, Region Skåne och Region Halland kring registerforskning med hjälp av artificiell intelligens (AI).

I Sverige finns en unik möjlighet att forska på olika register inom hälso- och sjukvården. Dessa
register har inte utnyttjats i den utsträckning som är möjlig när det gäller utveckling av beslutsstöd baserat på statistiska modeller eller ML. Sådana beslutsstöd har en enorm potential att förbättra
diagnostik och behandling av patienter som söker akutmottagningar (AKM) i Sverige. Med förfinad
och mer individanpassad prediktion skulle vården bättre kunna skräddarsys för varje patient. Detta har i sin tur potential att öka patientsäkerheten och optimera resursutnyttjandet.
StatusPågående
Gällande start-/slutdatum2021/02/01 → …

Samarbetspartner

  • Lunds universitet (ansvarig)
  • Region Halland
  • Sahlgrenska Academy
  • Halmstad University
  • Region Skåne

Participants

Relaterade aktiviteter

Khoshnood, A. (Första/primär/huvudhandledare), Ekelund, U. (Andra handledare), Ohlsson, M. (Delad andra handledare), Björk, J. (Delad andra handledare), Markus Lingman (Delad andra handledare)
2021 feb 1 → …

Aktivitet: Examination och handledarskapHandledning av forskarstuderande

Visa alla (1)