På den postoperativa avdelningen använder man nu AI för att bedöma när patienter är redo att skrivas ut. Genom att samla in och analysera hälso- och vitaldata från patienterna, inklusive puls, blodtryck och andningsfrekvens, kan AI-systemet förutsäga när utskrivning är lämplig. Detta möjliggör en mer effektiv användning av sängplatser och personalresurser. Det tidigare analoga systemet för att hantera sängplatser har ersatts med automatiserad patientplatsbeläggning, och all data lagras säkert på sjukhusets egna nätverk med strikt åtkomstkontroll.

At the postoperative unit, AI is now being employed to assess when patients are ready for discharge. By collecting and analyzing patients' health and vital data, including pulse, blood pressure, and respiratory rate, the AI system can predict the appropriate time for discharge. This enables a more efficient utilization of beds and staffing resources. The previous analog bed management system has been replaced with automated patient bed allocation, and all data is securely stored on the hospital's own network with strict access control.

Målet med detta pilotprojekt är att förbättra planeringen och användningen av den postoperativa verksamheten på Norrlands universitetssjukhus. Genom att använda AI-tekniken för att förutse vårdtider och utskrivning av patienter, hoppas man öka effektiviteten och minska väntetider och resursbrist.

The goal of this pilot project is to enhance the planning and utilization of postoperative activities at Norrlands University Hospital. By utilizing AI technology to predict patient care times and discharges, the aim is to improve efficiency and reduce waiting times and resource shortages.

Resultaten av pilotprojektet förväntas inkludera en mer effektiv användning av vårdresurser och färre försenade eller inställda operationer. Genom att automatisera delar av den postoperativa vårdrutinen kan personalen ägna mer tid åt patientvård och mindre tid åt administrativa uppgifter. Projektet visar också på behovet av tillgång till tillräcklig mängd data för att framgångsrikt implementera AI inom vården, vilket inte är fallet i alla regioner och sjukhus. Samtidigt pågår samarbete mellan olika regioner för att dela erfarenheter och kunskap inom området.

The results of the pilot project are expected to include a more efficient utilization of healthcare resources and fewer delayed or canceled surgeries. By automating parts of the postoperative care routine, staff can dedicate more time to patient care and less time to administrative tasks. The project also highlights the need for access to an adequate amount of data to successfully implement AI in healthcare, which is not the case in all regions and hospitals. Additionally, there is ongoing collaboration between different regions to share experiences and knowledge in this field.