Sessions

Remote Patient Monitoring is a crucial tool to create benefits for the patients, the providers and the payer. Yet there are several barriers on an international level that prevents the wider use of the technology, where reimbursement is still one of them. Boston Scientific has worked together with KOL's, patient organizations as well as trade organizations in trying to help solve the reimbursement. Our Health Economy and Market Access (HEMA) department acrosss Europe has managed be a valued partner in the development of reimbursement guidelines for RPM. Please join us in sharing our journey and our insights.

De digifysiska vårdresorna i primärvården har utvecklats snabbt när det gäller de akuta och lättakuta hälsotillstånden och tillgängligheten i regionerna ökar nu kraftigt. Men ett digitaliserat vårdsystem värt namnet måste även kunna erbjuda och hantera den kontinuitet som patienter förväntar sig och behöver.Är det en utopi att skapa ett system där alla våra behov, kroniska, episodiska och akuta flöden, hanteras i en och samma lösning och i ett helt vårdsystem? Och hur ska det praktiskt gå till?

Välfärdstekniken är här för att stanna. Det innebär att vårdsektorn och utförare får tillgång till ny och omfattande data. Visste du att dagens data faktiskt kan mäta kvaliteten på vården som invånarna får? Data kommer också snart att kunna förutse framtida händelser så att vi kan vidta förebyggande åtgärder.I denna föreläsning får du ta del av erfarenheter om hur man använder välfärdsteknologiska data för att förbättra äldreomsorgen för att säkerställa god introduktion och permanenta rutinförändringar.

Sedan januari 2023 ger lagstiftningen kommuner och regioner ökade möjlighet till informationsöverföring mellan socialtjänsten och hälso- och sjukvården. Vad innebär lagstiftningen och vad kan göras både på lokal och nationell nivå för att den ska realiseras i praktiken?

Om en digital vårdtjänst, som införs med syftet att förändra beteenden, upplevs som svår att använda eller inte uppfyller användarens behov, kommer invånarna söka sig andra vägar, vilket innebär bortkastade pengar, tid och potential. Fokus i utvecklingen kan inte enbart vara den nya teknikens alla möjligheter, utgångspunkten måste vara användarens behov, önskningar och förmåga att förstå och använda tekniken. User Experience, UX, handlar om att utgå från behoven hos de människor som ska använda produkten, att designen inte bara är visuellt attraktiv och funktionell, människor ska också kunna och vilja interagera med den. Målet är att skapa en produkt som inte bara fungerar, utan som användaren tycker om att använda.Region Västernorrland delar med sig av erfarenheter och lärdomar från sitt arbete med att förbättra användarupplevelsen av de digitala sjukvårdstjänsterna som regionen erbjuder sina invånare.

För att en e-hälsospecifikation ska få status som nationell och gemensam ska den genomgå en process där den bedöms med hjälp av olika kriterier – en form av kvalitetssäkring. E-hälsomyndigheten resonerar kring erfarenheterna från att ha bedömt Sveriges första NGS:er.

A safe and reliable flow of information is indispensable for nursing. Its role is particularly emphasised in mobile care, such as preliminary home care or home hospital care. Inefficient information flow poses a threat to patient safety and continuity of care. What measures can be taken to support the flow of information? 

Vi har allt vi behöver i program och hårdvara för att verkligen revolutionera sjukvården. Såklart att det finns massor av förbättringsområden. Det största förändringsområdet är HUR man beställer och använder systemen. Moduluppbygnad och öppenhet är kraftfullt underskattat. MEN den viktigaste biten handlar om förändringsledning. Om du inte kan motivera och få dina medarbetare att ta till sig och älska de nya arbetssätten som krävs så kommer din utrustning - hur fantastisk den än är att förbli en fantastisk pryl som inte tillför något värde alls.
Jag skulle vilja berätta lite om utmaningarna vid förändringsledning generellt. Vilka krafter man behöver fundera som påverkar och sist men inte minst hur man gör för att få med sig sina medarbetare och driva digital transformation på riktigt.

This session will focus on modelling collaborations and co-creation processes for digital health and educational services that municipalities within socialized healthcare and education systems are tasked to develop and provide.

Uppgifter om patienten är en förutsättning för att kunna ställa korrekt diagnos. Data krävs även för att vårdsystem och AI ska fungera. Hur man lagligt inhämtar, förvarar och delar användardata eller patientdata utgör en central utmaning. Utifrån typfall kommer vanliga utmaningar lyftas och lösningar presenteras.

The shortage of skilled nursing personnel is – among other reasons – due to the low attractiveness of the profession, comprising high workloads and atypical working hours. Studies show that speech-based documentation systems increase documentation efficiency and satisfaction of physicians. This paper describes the development process of a speech-based application to support nurses, according to the user-centered design approach. User requirements were collected based on interviews (n=6) as well as observations (n=6) in three institutions and were evaluated by means of qualitative content analysis. A prototype of the derived system architecture was implemented. Based on a usability test (n=3), further potentials for improvement were determined. The resulting application enables nurses to dictate personal notes, share them with colleagues and transmit notes to the existing documentation system. We conclude that the user-centered approach ensures the extensive consideration of the nursing staff’s requirements and shall be continued for further development.

Ai in its current form and function is unrealistic unsupportable and for some unattainable economically speaking. A vision of democratizing and commoditizing Ai while running at scale never seen. In addition how can this new user not human never takes a break be managed without overwhelming the clinical staff.Presented will be a challenge to all vendors in the industry and the future. It’s time for a change.Presented will be an idea for a platform that leverages existing application as we manage human/clinical driven workflows vs data/machine learning workflows going forward.

France is currently in the process to establish a pathway for temporary reimbursement for digital health solutions, including both therapeutic solutions (DTx) and remote monitoring. This presentation will give an overview of what this new pathway entails.

För att kunna hantera kroniska sjukdomar och för att kunna främja egenvård så krävs det en helt ny plattform för sjukvården. Från vårdpersonalen sida är det viktigt att det är ett enkelt och sömlöst arbete för samtliga diagnoser och att arbetssättet har en tydlig röd tråd. Detsamma gäller för patienten som behöver att det ska vara enkla instruktioner och som kan starta igång med tydliga steg. Det är en stor utmaning då varje enskild diagnos är komplex och kräver unika funktioner för att verkligen kunna göra skillnad hos patienten och vårdgivaren och samtidigt erbjuda en kontinuitet och sammanhållet arbetssätt. 

Remarkable progress in artificial intelligence (AI) algorithms performance, and the fast growth in “real world” data available in electronic form generate high hopes for healthcare quality, efficiency, and accessibility improvements. But this game changing progress also causes growing concerns about the effects of growing AI use and its unintended, unanticipated, or even intentionally unethical consequences. Numerous issues and limitations of the algorithms and data used in healthcare and beyond have become more visible, and several organizations and researchers have proposed advice and guidelines to help address these concerns, issues, and limitations. Principles of Responsible AI are now promoted by several important organizations and stakeholders in the AI industry, but there is a need to move these principles towards practical realization and application in real-world scenarios. This panel will address several key aspects of responsible AI in health: explainability and interpretability; bias and fairness; reliability, reusability, and efficiency; privacy and confidentiality protection.