Kunstig Intelligens i Sundhedsvæsenet: Dataplatforme som Nøglen til Danmarks Sundhedsreform

Kort fortalt:

• Sundhedsreformen kræver datadeling: For at realisere ambitionerne om borgernær behandling, kronikerpakker og digitale tilbud skal sundhedsdata deles sikkert og struktureret på tværs af sektorer.
• Fragmentering er den største udfordring: Danmark har masser af sundhedsdata, men manglende interoperabilitet og siloer hæmmer innovation, planlægning og forskning.
• Dataplatforme er fundamentet: Moderne løsninger som Lifecare Data Platform samler data fra mange kilder i ét governance-styret lag, hvilket muliggør realtidsindsigt, AI og avanceret analyse.
• Fremtiden formes af data: Uden en stærk digital rygrad risikerer sundhedsreformen at stagnere. Med en fælles dataplatform kan Danmark sikre bedre behandling, styrket forskning og hurtigere innovation

Introduktion til kunstig intelligens i det danske sundhedsvæsen 

Det danske sundhedsvæsen er kendt internationalt for sin høje kvalitet og effektivitet, og det har en stærk tradition for at tilpasse sig samfundets skiftende behov. I de senere år har integrationen af kunstig intelligens i sundhedsvæsenet været en af de mest markante udviklinger. Kunstig intelligens i sundhedsvæsenet anvendes nu i både diagnostik, behandling og patientpleje, hvilket åbner op for nye muligheder for at forbedre kvaliteten af sundhedsydelserne.

Danmark har gennem mange år indsamlet omfattende og strukturerede danske sundhedsdata, som offentlige myndigheder, forskere og sundhedspersonale nu kan bruge til at udvikle innovative sundhedsløsninger. Digitaliseringen har gjort det muligt at gøre disse sundhedsdata tilgængelige på tværs af sektorer og institutioner, hvilket giver unikke muligheder for at analysere store datasæt og omsætte dem til konkrete forbedringer for både patienter og samfundet som helhed.

Datalogisk Institut ved Københavns Universitet er blandt de førende aktører, der arbejder med at udvikle og implementere AI-teknologier i det danske sundhedsområde. Her samarbejder forskere og klinikere tæt om at skabe intelligente løsninger, der kan hjælpe sundhedspersonale med at træffe beslutninger baseret på data og evidens. Et konkret eksempel er samarbejdet mellem AI-specialister og to radiologer, hvor avancerede algoritmer analyserer billeddata og understøtter mere præcis diagnostik og behandling. Denne teknologi kan føre til hurtigere, mere sikre beslutninger, som i sidste ende er til gavn for patienterne.

Samtidig åbner kunstig intelligens op for nye metoder til at indsamle og anvende erfaringer fra både patienter og sundhedspersonale, så behandlinger kan tilpasses den enkelte patients behov. Dog rejser brugen af AI i sundhedsvæsenet også en række etiske udfordringer. Det er vigtigt, at der tages hensyn til patienternes perspektiver, og at der skabes en åben dialog om teknologiens anvendelse. Brugerinddragelse og gennemsigtighed er derfor centrale elementer i implementeringen af nye AI-løsninger i praksis.

Forskningen inden for kunstig intelligens i sundhedsvæsenet er i rivende udvikling, og der er behov for yderligere information om, hvordan teknologien bedst kan integreres til gavn for både patienter, sundhedspersonale og samfundet. Fremtiden rummer et stort potentiale for at udnytte AI og sundhedsdata endnu mere effektivt, og ved at styrke samarbejdet mellem forskere, klinikere og patienter kan Danmark fortsat være et foregangsland i udviklingen af intelligente, datadrevne sundhedsløsninger, der sikrer bedre behandlinger og beslutninger på tværs af hele sundhedsvæsenet.

Sundhedsreformen og data som forudsætning for nye modeller 

Med den nye sundhedsreform bevæger Danmark sig væk fra et sygehuscentreret system og hen imod en model, hvor mere pleje og behandling foregår tættere på borgeren – eksempelvis i nærklinikker, i hjemmet og med en ny balance mellem regioner og kommuner. Midt i denne omstilling står en kritisk, men ofte underudnyttet forudsætning: data.

For at realisere ambitionerne om nye styringsmodeller, kronikerpakker og datadrevet sundhedsinnovation, herunder kunstig intelligens, er det nødvendigt at gentænke, hvordan sundhedsdata tilgås, deles og omsættes til handling. Moderne sundhedsdataplatforme spiller en afgørende rolle i denne sammenhæng. Regionerne har en central rolle i at fordele sundhedsdata og implementere AI-løsninger, da de bidrager til den digitale infrastruktur og samarbejder om innovation på tværs af landet. Forskere oplever ofte, at de skal rette henvendelse til flere instanser for at få adgang til relevante danske sundhedsdata, men denne proces kan forenkles betydeligt ved hjælp af moderne dataplatforme.

Fra siloer til fælles indsigt

Danmark er et af Europas mest digitaliserede sundhedsvæsener med elektroniske patientjournaler, telemedicin, den nationale medicinservice FMK og MedCom-infrastrukturen. Sundhedsplatformen er et eksempel på digital integration, hvor data fra forskellige sektorer samles og kan anvendes til bedre forudsigelser og ressourceplanlægning. Alligevel er sundhedsdata ofte stadig adskilt i siloer, hvor praktiserende læger, sygehuse og kommuner arbejder i hver deres systemer. Nationale offentlige myndigheder har ofte ikke adgang til rettidige data til planlægning og styring.

AI-pilotprojekter i Danmark kommer sjældent videre end proof-of-concept, selvom screeningsprogrammer som brystkræftscreening kunne drage stor fordel af bedre dataadgang og kunstig intelligens. AI anvendes allerede i screening for at forbedre tidlig opdagelse og øge effektiviteten, men forskere kæmper fortsat med at få adgang til nødvendige datasæt. Ifølge WHO er Danmarks største udfordring ikke mangel på data, men snarere fragmentering, kompleksitet og manglende interoperabilitet. Uden et fælles datagrundlag bliver det svært at realisere visionen om en sammenhængende indsats, der følger patienten på tværs af sektorer og geografi.

En reform, der kræver datadeling

Sundhedsreformen opstiller ambitiøse mål såsom 17 nye sundhedsråd, styrkede rettigheder for kronikere, mere hjemme- og ambulant behandling samt digitale tilbud i stor skala. Alt dette forudsætter, at data kan flyde sikkert og struktureret mellem systemer, organisationer og niveauer. Kronikerpakker kræver for eksempel fælles behandlingsplaner, garantier baseret på tid og tværfagligt samarbejde. Behandlere skal kunne tilpasse behandlinger til individuelle behov, og ressourcer skal fordeles ud fra patienternes situation for at opnå de bedste resultater.

Det betyder, at kommunens plejepersonale, sygehuslægen og den praktiserende læge skal have adgang til de samme sundhedsdata. Sundhedsfællesskaberne har også brug for analyser på tværs af sektorer til planlægning og prioritering. Kvinder er en vigtig målgruppe for visse sundhedsindsatser, eksempelvis i brystkræftscreening, hvor datadeling og samarbejde er afgørende for succes.

Derfor haster det nu

Behovet for en sådan dataplatform er akut, da reformen og den organisatoriske omstilling kræver sammenhængende planlægning. AI-pilotprojekter findes overalt, men mangler infrastruktur til at skalere. En national sundhedsdataportal er under udvikling, hvor Lifecare’s TRE passer naturligt ind. Danskernes stigende accept af public cloud – blandt andet med erfaringer fra Helsinki Universitetshospital (HUS) i Finland – baner vejen for implementering i Danmark. 

Erfaringer fra Finland: HUS og Health Village

Helsinki Universitetshospital (HUS) er et godt eksempel på succesfuld implementering af en samlet dataplatform på tværs af over 70 systemer. Sammen med Tietoevry Care håndterer platformen over 400 forskningsanmodninger om året, tilbyder realtids-dashboards til klinikere og understøtter AI-udvikling til sjældne sygdomme og tidlig diagnosticering.

Succes med implementeringen i Finland ses blandt andet i forbedret diagnostik og øget effektivitet i kliniske processer. En TRE-løsning med over 1.000 brugere sikrer skalerbar og sikker dataadgang.

Danmark bevæger sig i samme retning med initiativer som Health Village-konceptet, der fokuserer på digitale, integrerede løsninger til kronikerbehandling. Men for at realisere dette kræves et stærkt og sammenhængende datalag.

Læs mere: Helsinki Universitetshospital muliggør hurtigere diagnose

Lifecare Data Platform: Udviklet til det nordiske sundhedsvæsen

Tietoevry Cares Lifecare Data Platform er udviklet netop til at løse disse udfordringer. Det er en modulopbygget, cloud-native platform, der samler data fra elektroniske patientjournaler, laboratorier, økonomisystemer, patientudstyr og mere i ét struktureret og governance-styret lag. Platformen er allerede i brug i over 13 regioner i Finland, som er blandt Europas mest fremsynede lande inden for sundhedsdata.

I Danmark, hvor regionerne og innovationsmiljøer søger moderne alternativer til ældre BI-løsninger og datavarehuse, rammer Lifecare Data Platform et aktuelt behov. Den er ikke en generisk dataplatform, men udviklet specifikt til sundhedsvæsenet med fokus på datasikkerhed, styring og sekundær brug.

Programmet understøtter AI-drevne løsninger, der forbedrer diagnosticering og behandling, især i forbindelse med brystkræftscreening og andre sygdomme. Platformen supplerer – i modsætning til at erstatte – eksisterende systemer og leverandører, hvilket gør det muligt at udnytte de data, der allerede findes. Den understøtter rollebaseret adgang, audit logs, dataseparation og detaljeret kontrol, som er afgørende for offentlig tillid. Med Trusted Research Environment (TRE) får forskere adgang til real-world data uden at skulle duplikere eller kompromittere følsomme oplysninger.

Et studie har vist, at platformens anvendelse kan forbedre tidlig opdagelse af sygdom gennem AI. Lifecare muliggør også driftsnære dashboards, prædiktive modeller og AI-udvikling i sikre miljøer, hvor AI anvendes til at identificere og forudsige sygdomme. I modsætning til traditionelle løsninger skaber platformen værdi på måneder frem for år og reducerer presset på interne ressourcer med komplet service fra onboarding til compliance.

Lifecare Data Platform er designet til at understøtte hele sundhedsøkosystemet:

• Klinikere får adgang til beslutningsunderstøttelse i realtid, hvilket forbedrer diagnostik og behandling.
• Kommunale medarbejdere kan styre forebyggelse, genoptræning og hjemmepleje via intuitive dashboards.
• Forskere og analytikere arbejder i sikre, regulerede miljøer med adgang til relevante data.
• Planlæggere kan modellere kapacitet, personale og efterspørgsel for bedre ressourceudnyttelse.
• Patienterne får adgang til digitale patientforløb, gennemsigtighed og mulighed for individuel involvering.

Læs mere: Lifecare Data Platform - Handlingsorienterede indsigter for bedre pleje

Et fundament for Danmarks AI-strategi

AI og avanceret analyse er centrale elementer i den danske sundhedsstrategi, men de kræver en solid datainfrastruktur. Lifecare Data Platform understøtter federeret læring, dokumentation og genanvendelige datasæt. Samarbejdet med Microsoft og Azure-kompatibilitet giver en vigtig teknologisk fordel.

Alt for mange digitale projekter og AI-tiltag stagnerer i pilotfasen. Lifecare Data Platform bygger bro mellem forsøg og skalering – fra spredte initiativer til en samlet og sikker datainfrastruktur, som kan understøtte fremtidens sundhedsvæsen.

Konklusion: Fundamentet for Danmarks datadrevne fremtid

Sundhedsreformen vil lykkes, hvis data bliver en drivkraft – ikke blot et biprodukt. Det kræver, at vi ikke blot indsamler data, men også forbinder og anvender det på tværs af systemer og sektorer. Med Lifecare Data Platform kan Danmark sikre en mere lige og borgernær behandling, styrke sundhedspersonalets indsigt, skalere AI og innovation, fremme tillidsbaseret forskning og opbygge en moderne digital rygrad for sundhedsvæsenet.

De næste ti år i det danske sundhedsvæsen vil ikke blive formet af papir eller hardware, men af dataplatforme, der samler og forbinder det hele – til gavn for patienter, sundhedspersonale og samfundet som helhed.

Læs mere om vores tjenester

Lifecare Open Platform - for store og små idéer inden for sundhedspleje