Sessions

Professionellas erfarenheter från implementeringen av en välfärdsteknik inom LSS-boenden. Studien bygger på erfarenheter från professionella som arbetar på särskilda boenden (LSS-boenden) i tre svenska kommuner. Analysen lyfte fram tillit som ett centralt tema och identifierade tre aspekter som påverkar det professionella handlingsutrymmet: transparens, maktförskjutning och trygghet. Den här studien visar på flera olika förskjutningar i de professionellas handlingsutrymme som kan kräva tillit till den egna förmågan, till de boende, välfärdstekniken, ledningen och organisationen.Cecilia Solis Lovekvist, kommundoktorand, Hälsa- och livsstil, Högskolan i Halmstad och Susanne Lindberg, lektor i informatik, Högskolan i Halmstad, delar med sig av forskningsresultat och insikter om hur införandet av välfärdsteknik inom tre kommuners LSS-verksamheter påverkade arbetsflöden och maktrelationer, samt hur transparens och tillit spelade en central roll i processen.

Implementeringen av AI-baserade system inom hälso- och sjukvården står inför unika utmaningar som kräver anpassade lösningar. I denna studie identifieras nya kritiska faser – en praktisk implementeringsfas och en styrningsfas för att stödja framgångsrik och hållbar AI-implementering. Studien betonar också vikten av omfattande förberedande bedömningar och kontinuerligt engagemang från intressenter för att säkerställa AI-systemens långsiktiga effektivitet och anpassning till kliniska behov.

I denna föreläsning presenterar Lorna Bartram från AI Sweden och Jens Nygren från Högskolan i Halmstad en kartläggning av AI-initiativ inom Sveriges regioner. Syftet är att ge en tidigare saknad bild av vilka AI-initiativ som pågår inom vården för att sprida kunskap och skapa möjligheter för samarbete och erfarenhetsutbyte.Vårdkartan är en interaktiv visualisering och visar:Vilka projekt som drivs i Sveriges regioner.Inom vilka områden utvecklingen sker.Hur långt initiativen har kommit – från forskning och pilotprojekt till implementerade lösningar.

Projektet syftar till att utveckla, utvärdera och validera ett instrument för att följa upp och initiera individ- och evidensbaserade trycksårspreventiva åtgärder i hälso- och sjukvården. Genom att systematiskt bedöma träffsäkerheten i dessa åtgärder kan instrumentet stödja både det dagliga arbetet för vårdpersonal och strategisk kvalitetsledning samt förbättra patientsäkerheten genom individanpassade åtgärder.Med instrumentet som ny förutsättning att kunna följa upp träffsäkerheten i trycksårspreventiva åtgärder, skapas samtidigt möjligheter att utveckla algoritmer som proaktivt skapar riskprofiler och automatiskt föreslår åtgärder baserat på journaldata. Tidigt initierade träffsäkra preventiva insatser stärker både vårdens effektivitet och minskar risken för vårdrelaterade skador som trycksår. Projektet har framåtriktade kliniska implikationer med potential att kunna förbättra både patienternas livskvalitet och resursanvändningen i vården.

Hur har AI och innovation påverkat processen för att uppnå regulatorisk överensstämmelse? Upptäck hur regulatoriska organisationer tänker kring teknik och innovation. Vi berättar om vår forskning där vi ville ta reda på om tekniken har öppnat dörren för effektivare och mer pålitliga bedömningar inom medicinteknik.

Vi kommer att presentera resultat från en forskning vid Högskolan i Halmstad som handlar om läkare och sjuksköterskors erfarenhet av att använda AI (Artificiell Intelligens) i sitt arbete, hur AI används samt skillnader och likheter mellan tillämpningar och vårdprofessioner. Resultaten är baserade på enkätsvar från 357 svenska läkare och sjuksköterskor med erfarenhet av att arbeta med AI. Kvalitativa och kvantitativa resultat presenteras som förklaras med stöd av professions- och paradoxteori. Presentationen kommer att avslutas med en diskussion kring vilka implikationer resultatet kan ha för vårdpraktiken.  

Healthcare is undergoing a digital transformation as advanced analytics, artificial intelligence (AI), and connected devices revolutionize clinical decision-making, care delivery, and patient outcomes. Despite their potential, the adoption of these technologies remains slower than in other industries, largely due to the complex interplay between technology implementation and clinical practice. Previous research has largely overlooked this complexity, particularly regarding how healthcare professionals’ adoption decisions intersect with MedTech firms’ capabilities. The purpose of this presentation is to show how healthcare professionals adopt digital technologies and how MedTech firms' capabilities facilitate healthcare digitalization. The findings indicate that successful digitalization and value creation emerge through structured interactions between these key stakeholders. Healthcare professionals navigate multiple value dimensions and implementation tensions through paradoxical thinking, while MedTech firms extend their role beyond technology development to actively support the adoption process. This interplay, characterized by shared resources, aligned expectations, and joint problem-solving, creates a foundation for healthcare digitalization that effectively meets clinical needs while generating sustainable value.

This presentation is about a master thesis work, a collaboration between a group of researchers from Halmstad University and Statistikkonsulterna AB. The project investigated how machine learning and survival analysis can be used to predict suicidal behavior among older adults in Sweden. The study analyzed historical data from the Swedish National Registry, including medication use, medical conditions, and sociodemographic details. The research aimed to improve prediction accuracy by combining survival analysis techniques — such as Cox Proportional Hazards (CoxPH), Random Survival Forest (RSF), and Gradient Boosting Survival Analysis (GBSA) — alongside sequential machine learning approaches, like Long Short-Term Memory (LSTM) networks. The findings highlighted the potential of utilizing historical data to predict suicide risks using advanced machine learning models.

Projektledare vid Leap for Life, Högskolan i Halmstad, med över 15 års erfarenhet av att vägleda små- och medelstora företag i utvecklingen av produkter och tjänster inom hälsa, vård och omsorg genom samverkan med kommuner och regioner.

För att främja psykisk hälsa och förebygga ohälsa hos unga vuxna (18–30 år) genomför Högskolan i Halmstad, Region Halland och Capio Ramsay Santé det gemensamma forsknings- och samverkansprojektet PadAI. Vi kommer nu att presentera nya resultat från projektet, inklusive intervjuer med unga vuxna med erfarenhet av att söka vård för psykisk ohälsa. Intervjuerna belyser deras uppfattningar om hur artificiell intelligens (AI) kan användas för att stödja egenvård och effektivisera vårdprocesser. Dessutom presenteras resultat från en unik kohortstudie baserad på retrospektiva data från 13 136 patienter i åldern 18–30 år som diagnostiserats med ångest eller depression.

Vi kommer att presentera resultat från ett forskningsstudie vid Högskolan i Halmstad som handlar om vilka utmaningar och möjligheter som röntgenläkare och radiografer uppfattar att det finns när AI (Artificiell Intelligens) används på deras arbetsplats. Resultaten är baserade på intervjuer och visar hur vårdpersonal uppfattar och förändrar sitt arbete när AI implementeras i rutinsjukvård. En ökad kunskap inom detta område är viktigt för att utveckla strategier för att hantera möjligheter och utmaningar vid AI-integration och optimera användningen av AI-applikationer inom radiologiverksamhet.