Kan kunstig intelligens forebygge utbrenthet?
Kan kunstig intelligens snu dagens trend hvor administrative oppgaver tar for stor del av arbeidstiden og samtidig bidra til økt kvalitet?
Utbrenthet hos helsepersonell er et økende problem i hele verden – også i de nordiske landene. Økte administrative oppgaver og registrering av strukturerte data trekkes i en HIMSS-studie frem som faktorer som i stor grad bidrar til utbrenthet.
Ved å benytte kunstig intelligens, naturlig språkforståelse og robotteknologi utvikles det nå løsninger som kan lage struktur av fritekst. Dette gjør at helsepersonell kan dokumentere i fritekst, men likevel få strukturerte data som kan gjenbrukes i journalsystemene. Kan man bruke teknologi på denne måten for å redusere administrasjonsbyrden og utbrenthet hos helsepersonell?
Moderator: Kjartan Olafsson, Fastlege
Hvordan kan AI-basert taleteknologi minimere utbrenthet hos helsepersonell?
Jesper Hessius, Chief Medical Officer for the Nordic Region at Nuance Communications.
Nuance Communications og HIMSS lanserte i 2020 en internasjonal studie i 10 land, blant annet i Norge, for å undersøke situasjonen for helse- og omsorgspersonell. I Norge og internasjonalt er det en tydelig trend med økende stress og belastning, samt mange rapporter om at man kan bli utbrent.
I studien identifiserer personalet faktorer som ligger til grunn for denne belastingen. Det er tydelig at administrasjonsbyrden er en drivende faktor til utbrenthet og stress innen helse- og omsorgssektoren.
I denne sesjonen skal vi legge ut om resultatene fra studien og erfaringer fra klinisk helsepersonell fra det siste året og snakke om hvordan AI-basert teknologi kan hjelpe med å avlaste dem.
Kan bruk av kunstig intelligens øke kvaliteten og redusere administrasjon for medisinsk koding?
Line Adde, Produktsjef i Omilon.
Internasjonale og nordiske studier viser at leger bruker mer tid på administrative oppgaver og mindre tid på pasienten nå enn tidligere. Disse studiene viser at denne dreiningen i legenes arbeidshverdag fører til økte ventetider for pasienten, lavere kvalitet i behandlingen, stress og i mange tilfeller utbrenthet for legene.
En administrativ oppgave som leger bruker mye tid på i dag er registrering og kvalitetssikring av medisinske diagnose- og prosedyrekoder. Dette er en viktig oppgave da disse kodene danner grunnlaget for både ledelse, finansiering og kvalitetssikring på tvers av hele helsesektoren. Kvaliteten på den medisinske kodingen har store konsekvenser både for sykehuset, for pasienten og for samfunnet.
I denne sesjonen skal vi se fremover – på hvordan ny teknologi kan bidra til å effektivisere administrative oppgaver og redusere dobbeltregistreringer. Vi ser nærmere på utfordringene knyttet til medisinsk koding i Norge i dag og hvordan ny teknologi basert på kunstig intelligens kan bidra til å øke kvaliteten på den medisinske kodningen og samtidig effektivisere kodingsprosessen.
Kvalitet medisinsk koding og ny kodemetodikk ved Sykehuset Telemark
Janne Kleven og Heidi Glenna Mjaaseth Sykepleiere / kodefaglige rådgivere ved Sykehuset Telemark
For å bedre kodekvaliteten ved Sykehuset Telemark, besluttet Administrerende direktørs ledergruppe i 2017 å innføre ny kodepraksis ved sykehusets somatiske sengeposter. Metodikken innebærer at legene beskriver pasientens tilstander tekstlig, og kodefaglig rådgivere oversetter til aktuelle ICD-10-koder. Kontinuerlig fokus på kvalitet i det daglige arbeidet, samt omlegging av kodepraksis og godt arbeid over tid, har medført færre feil i pasientstatistikk og riktigere ISF refusjon ved sykehuset.
I denne sesjonen deler vi erfaringer fra innføringen av ny kodepraksis og reflekterer over hvordan ny teknologi som kunstig intelligens kan bidra med å øke kodekvaliteten ytterligere ved Sykehuset Telemark.