Inga produkter i varukorgen.
Låt inte geografi begränsa dataanalysen i vården
Debatt
Redan i dag hålls digitaliseringen av sjukvården i Sverige tillbaka på grund av bristande datasamordning. Problemet kommer att förvärras de närmaste åren, när nya tekniklösningar som kan, och behöver, hantera magnituder större datamängder blir verklighet. Det är dags för alla inblandade att börja jobba tillsammans, skriver Ulf Hertin, senior rådgivare hälso- och sjukvård vid SAS Institute.
Vårdsverige måste börja jobba ihop för att klara dataanalysen, menar Ulf Hertin.
Vi är många som ser betydelsen och potentialen av ökad användning av dataanalys och AI inom hälso- och sjukvård. Ett viktigt utvecklingsområde rör vår möjlighet att införa prediktiva lösningar. Alltså att se till att folk inte blir sjuka. Prediktiva lösningar baserade på AI kan även frigöra resurser och ge bättre prioriteringar i vården.
Många är också medvetna om att det finns gott om utmaningar att övervinna för att få ut potentialen för dataanalys inom sjukvården. Det gäller inte minst för Sverige, med vår speciella sjukvårdsorganisation. Förutom att få tekniklösningar, processer och kompetenta medarbetare på plats handlar det i hög grad om tillgång till data. Här finns två stora utmaningar, som hänger ihop.
För det första, behövs det data från flera olika typer av aktörer, i hela samhället, inklusive offentliga och privata vårdinstitutioner. Och framför allt från aktörer som kanske inte är uppenbara. Sjukvårdens egna data genereras först när patienter redan drabbats av symtom. För att undersöka preventiva åtgärder behövs alltså data från hela samhället.
För det andra, råder det en skriande brist på samordning av data inom det offentliga välfärdssamhället men särskilt i sjukvården. I många avseenden framstår regionerna och landstingen som isolerade öar, utan samordning med andra regioner och landsting. Bättre samordning skulle ge betydligt bättre förutsättningar för att få ut värde av data.
Det finns exempel på intressanta initiativ i Sverige, till exempel att använda data för att simulera åtgärder mot barnfetma. Med en stor mängd data går det att simulera hur flera idrottstimmar i skolan, dyrare frukt i mataffärer, med mera, påverkar barnens hälsa. Men för att framgångsrik preventiv, eller prediktiv, vård ska bli något mer än enstaka intressanta projekt krävs det större satsningar vad gäller datakvalitet. Och det kräver i sin tur samordning på nationell, och helst internationell, nivå.
Staten, landstingen och regionerna, samt olika kommunala och privata vårdaktörer, behöver dra sitt strå till stacken. Och det är bråttom med att få till bättre datahantering. Runt hörnet väntar ännu större tekniska framsteg, exempelvis kapaciteten från kvantdatorerna, som kommer att innebära ännu högre krav på tillgång till och kvalitet på data.
I ett samhälle där digitaliseringen i många fall har gjort geografiska avstånd betydelselösa borde det gå att samordna hantering av vårddata i hela landet. Det är dags att ta tag i det här nu, både för att hantera utmaningarna här och nu, och för att skapa en infrastruktur för morgondagens vård och innovationer.
Ulf Hertin, senior rådgivare hälso- och sjukvård vid SAS Institute
