AI-pilotprojekt på NUS optimerar vårdresurser och förutser utskrivning av patienter

PoC/Research owned by Region Västerbotten Swedish
5d ago update

Svenska:

Under 2023 genomförde Norrlands universitetssjukhus i Umeå ett AI-pilotprojekt med fokus på att optimera postoperativ patientvård och sjukhusets resurshantering. Projektet syftar till att lösa kritiska utmaningar inom hälso- och sjukvårdens resursfördelning genom att utnyttja artificiell intelligens för att förutsäga patienternas utskrivningstider och förbättra operativ effektivitet. Den postoperativa vårdavdelningen, som kännetecknas av korta patient vistelser, kräver preciserad hantering för att undvika potentiella flaskhalsar som kan leda till försenade operationer och möjliga komplikationer inom patientvården.

English:

In 2023, Norrlands University Hospital in Umeå implemented an AI pilot project focused on optimizing postoperative patient care and hospital resource management. The project addresses critical challenges in healthcare resource allocation by utilizing artificial intelligence to predict patient discharge times and improve operational efficiency. The postoperative care unit, characterized by short patient stays, requires precise management to avoid potential bottlenecks that could lead to delayed surgeries and potential patient care complications.

Svenska:

De primära projektmålen var att: Förbättra sjukhusets resursfördelningseffektivitet, särskilt planeringen och utnyttjandet av postoperativa aktiviteter Optimera hanteringen av postoperativa patientplatser Minska väntetider och resursbrist Förbättra den övergripande operativa arbetsflödet på den postoperativa vårdavdelningen

English:

The primary objectives of the project were to:

  1. Enhance hospital resource allocation efficiency especially the planning and utilization of postoperative activities
  2. Optimize postoperative patient bed management
  3. Reduce waiting times and  resource shortages.
  4. Improve overall operational workflow in the postoperative care unit

Svenska:

För att optimera resurshanteringen installerades AI-teknologi på den postoperativa avdelningen vid Norrlands universitetssjukhus. AI används nu för att bedöma när patienter är redo för utskrivning. Genom att samla in och analysera patienternas hälso- och vitaldata, inklusive puls, blodtryck och andningsfrekvens, kan AI-systemet förutsäga lämplig tidpunkt för utskrivning. Detta möjliggör ett mer effektivt utnyttjande av sängplatser och personalresurser. Det tidigare analoga sänghanteringssystemet har ersatts med automatiserad patientplatsallokering, och all data lagras säkert på sjukhusets eget nätverk med strikt åtkomstkontroll.

Nödvändiga kompetenser

För att genomföra pilotprojektet krävdes olika kompetenser, varav vissa redan fanns internt och andra behövde rekryteras, som konsulten som designade AI-projektet. Dessutom hade sjukhuset redan mjukvaruingenjörer och tekniska kapaciteten internt.

Vid bedömningen av beslutet att antingen lägga ut AI-utvecklingen eller bygga ett AI-system internt, påpekade projektledaren att inköp av teknologi externt vanligtvis är mer kostnadseffektivt än att skapa en lösning från grunden. Denna fördel härrör ofta från att utnyttja befintliga lösningar som förfinats genom konkurrensmässiga marknadskrafter och genomgått rigorös klinisk testning, vilket sparar avgörande tid. I hennes specifika scenario ledde dock avsaknaden av en skräddarsydd lösning på marknaden till beslutet att utveckla AI-systemet internt. Detta beslut stöddes i hög grad av närvaron av nödvändiga data inom organisationen, vilket skapade en stark grund för att bygga en anpassad AI-lösning som exakt motsvarade deras behov, till skillnad från inköpta lösningar. Dessutom underlättade tillgången på finansiering denna interna utvecklingsprocess.

För att möjliggöra projektet avsatte medlemmar från mjukvaruutvecklings- och teknikteamen delar av sina arbetstidsscheman för denna satsning, om än endast 5-20% av sin arbetstid. Denna strategi valdes för att säkerställa att AI-systemet var synergistiskt med sjukhusets nuvarande infrastruktur och perfekt anpassat för att möta specifika operativa behov.

Finansiella resurser

För att driva denna pilot hade sjukhuset erhållit ett innovationsbidrag på 4,2 miljoner SEK från Tillväxtverket, uppdelat i två delar där 2,1 MSEK betalades ut direkt till sjukhuset och resten som personal löner. De totala kostnaderna uppgick dock till 6,4 miljoner SEK och krävde därför en ytterligare investering på 2,2 miljoner SEK efter att bidraget förbrukats.

Några av de största kostnadsbidragen var personallöner, deltagande i nödvändiga konferenser och inköp av hårdvara som större skärmar som behövdes.

English.

To optimize resource management, AI technology was installed in the postoperative ward at Norrlands University Hospital. 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.

Required Competencies

To carry out the pilot, there was a need for different competencies, some of which they already had in-house and others they had to hire such as the consultant that designed the AI project for them. Furthermore, this hospital already had software engineers and technical capabilities in-house.

When assessing the decision to either outsource AI development or to build an AI system in-house, the project leader pointed out that typically, procuring technology externally is more cost-effective than creating a solution from scratch. This advantage often stems from leveraging existing solutions that have been refined through competitive market forces and gone through rigorous clinical testing which saves crucial time. However, in her specific scenario, the absence of a tailor-made solution in the market prompted the decision to develop the AI system internally. This decision was significantly supported by the presence of necessary data within the organization, which provided a strong foundation for building a customized AI solution that fit exactly what they needed, an advantage compared to procured solutions. Moreover, the availability of funding further facilitated this in-house development process.

Thus, to accommodate this project, members from the software development and engineering teams dedicated sections of their work schedules to this initiative, although it is worth noting that they only dedicated 5-20% of their working time to this. This strategy was chosen to ensure that the AI system was synergistic with the hospital’s current infrastructure and perfectly tailored to meet specific operational needs.

Financial Resources

To run this pilot, the hospital had received an innovation grant of 4.2 million SEK from Tillväxtverket and was divided into two parts where 2.1 MSEK was paid out directly to the hospital and the rest was paid out as personnel salaries. The total cost of the project however, amounted to 6.4 million SEK and therefore needed to invest an additional 2.2 million SEK once they had consumed the grant.

Some of the biggest cost contributors were personnel salaries, attending necessary conferences, and procuring hardware such as bigger screens that were needed.

Svenska:

Resultaten av pilotprojektet förväntas inkludera en mer effektiv användning av hälso- och sjukvårdsresurser och färre försenade eller inställda operationer. Genom att automatisera delar av den postoperativa vård rutinen kan personalen ägna mer tid åt patientvård och mindre tid åt administrativa uppgifter. Projektet belyser också behovet av tillgång till en tillräcklig mängd data för att framgångsrikt implementera AI inom hälso- och sjukvården, vilket inte är fallet i alla regioner och på alla sjukhus.

Dessutom har förmågan att beräkna avkastningen på investeringen för det postoperativa AI-projektet som implementerats i Västerbotten Region varit begränsad. Bristen på data om befintliga processer gjorde det omöjligt att göra en jämförande analys och bedöma värdeskapandet. Därför kommer nu ytterligare resurser att läggas på studier före och efter implementeringen av AI i detta specifika användningsfall för att kunna kvantifiera fördelarna.

Utmaningar

En utmaning under projektet var den begränsade tid som personalen avsatte vid sidan av sina ordinarie arbetsuppgifter. Denna begränsning påverkade projektets tidslinje, särskilt när felsökning krävdes under testningsfasen. Eftersom teamet endast kunde hantera problem i AI-systemet intermittent, fördröjdes lösningen av tekniska buggar ofta, vilket ledde till utdragna perioder innan systemet kunde vara fullt funktionellt och pilotprojektet igång.

Dessa begränsade interna resurser resulterade i långsam utveckling och ytterligare utmaningar när det gäller att upprätthålla projektet bortom bidraget. Trots initiala investeringar befinner sig projektet fortfarande i pilotfasen fyra år senare, och det största problemet som för närvarande står är att när sjukhuset hade förbrukat innovations bidraget, förväntades projektet avslutas eftersom inga ytterligare medel fanns och sjukhusets resurser var begränsade.

Lundsten fortsatte att finansiera projektet genom att betala personallöner från sjukhusets budget, utan möjlighet att rapportera projektet. Detta innebar att den tid som kunde ägnas åt projektet var begränsad eftersom andra uppgifter behövde prioriteras. Därutöver tillkom löpande kostnader för servrarna där AI-modellen är värderad, samt underhållskostnader för att säkerställa att teknologin fungerar som den ska.

Valet att utveckla systemet internt medförde också sina specifika utmaningar. En av utmaningarna var paketeringen av den byggda AI-algoritmen, för att säkerställa att den var enkel att använda för den personal som skulle arbeta med den, vilket kräver andra kompetenser än de som fanns tillgängliga. Detta var en av de delar som förbrukade mest tid under projektet.

Projektledaren ser potentiella utmaningar som måste hanteras och olika scenarier som måste modelleras vid kvantifiering av detta AI-programs värde. Även om AI-systemet skulle kunna prioritera vilka operationer som ska utföras först av vilken kirurg, handlar det fortfarande om människor med preferenser som kanske inte samtycker till de tilldelade tiderna. Detta innebär att medan AI har kapacitet att optimera deras verksamhet och öka antalet tillgängliga sängplatser för att behandla fler patienter på samma tid, kanske detta inte är genomförbart om användarna av AI-systemet inte följer eller utnyttjar det till dess fulla potential.

English:

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. 

Furthermore, the ability to calculate the ROI for the Postoperative AI project that has been deployed in the Västerbotten Region has been limited. The lack of data on current processes made it impossible to do a comparative analysis and assess the value creation. Thus, more resources will now be spent on conducting studies on before and after implementation of the AI in this particular use-case, to be able to quantify the benefits.

Challenges

One challenge faced during the project was the limited time allocated by staff members who combined this project with their regular duties. This constraint affected the project’s timeline, especially when debugging was required during the testing phase. Since the team could only intermittently address issues within the AI system, resolving technical bugs was often delayed, leading to prolonged periods before the system could be fully functional again and the pilot project up and running.

These limited in-house resources resulted in slow progress leading to further challenges when it comes to sustaining the project beyond the grant funds. Despite the initial investments, the project is still in the pilot phase 4 years later, and the biggest problem faced as of now is that once the hospital ran out of the innovation grant, the project was expected to end as there is no more funding and hospital resources are limited. Lundsten continued financing the project herself by paying the personnel salaries from the hospital’s budget while not being able to report the project. This means that the time that can be spent on this project is limited as other duties need to be prioritized. Not only that but they also have the running costs of the servers where the AI model is hosted and in addition to maintenance costs to ensure that the technology is running as it should.

The choice to develop the system internally came also with its set of challenges. One of the challenges was the packaging of the AI-algorithm that was built making sure that it is easy to use for the staff that will be working with it as it required other competencies than what they had access to. This is one of the parts that consumed the most time during the project. On the other hand, this also meant that there was no need to train the staff in order to be able to use it nor did they need to convince them as they were involved during the whole process and got to learn it while it was being developed.  

The head of this project sees potential challenges that would need to be addressed and different scenarios would need to be modeled when quantifying the value of this AI-application, as even though the AI system would be able to prioritize which surgeries to be done first by which surgeon, they are still dealing with humans that have preferences and might not agree with the AI on the times allocated. This means that while AI has the capacity to optimize their operations and increase the number of beds available to be able to treat more patients in the same amount of time, this might not be feasible if the users of the AI system do not adhere to it or utilize it according to its full potential.

pages

Resources

2025-02-02 12:22 Weblink

AI-baserat patientflödessystem på postoperativ enhet

Sara Lundsten, Anestesi och Intensivvårdssjuksköterska, databasansvarig An-Op IVA region Västerbotten och doktorand vid institutionen för omvårdnad Umeå universitet. Detta är en presentation från eventet “Hur kan vi arbeta med resursoptimering i vården?”

AI-based patient flow system in the postoperative unit

Sara Lundsten, Anesthesia and Intensive Care Nurse, Database Manager An-Op IVA Region Västerbotten, and doctoral student at the Department of Nursing, Umeå University. This is a presentation as part of the event “How can we work with resource optimization in healthcare?”

2025-02-02 12:21 File (PDF, Word, PPT, etc)

Attributes

Health
Optimization, Prediction