Begreber Flashcards
Hvad er formålet med et beslutningsstøtteværktøj?
Det skal understøtte fælles beslutningstagen
Et redskab der kan bruges i dialog mellem læge og patient, når der skal træffes en beslutning
Det kan ikke stå alene
Hvilke elementer indgår i et beslutningsstøtteværktøj?
Der skal være klare oplysninger til patienten om tilstand og behandlingsmuligheder
Det skal fremlægge muligheder + skitsere outcomes (resultater), risici og usikkerheder på klar og saglig form.
Det skal ikke indeholde. anbefalinger, men fremstå balanceret
IPADS beskriver hvad det skal indeholder, samt kan evaluere kvaliteten af beslutningsstøtteværktøjet
Hvile begrænsninger er der ved et beslutningsstøtteværktøj?
“vi bruger det allerede”
Mangel på tid
Mangel på viden, kompetencer, uddannelse, erfaring
mangel på beslutningsstøtte til patienter og fagfolk
manglende strategi for implementering
Hvordan kan en patients data anvendes af de forskellige IT-systemer?
IT-systemerne skal være forbundne og i stand til at kommunikere.
Såfremt systemet er koblet på den nationale service platform kan delt datamodel sikre at patienternes information indfanges og struktureres identisk på tværs af systemer
Fx standardiseret klassifikationssystem som ICD-10 sikrer, at lægens/radiologens diagnosticering af kræften/andet registreres (diagnosekode) og læses korrekt efterfølgende.
Hvad er et klinisk beslutningsstøtte (CDSS)?
Det er en forlængelse af guidelines mm. Det kan sortere data og træffe beslutninger.
Det inddeles i 4 niveauer (basisniveau, viser tendenser, deduktive logiksystemer (automatisk genererer forslag til diagnose), samt komplekse modeller og selvlærende egenskaber (maschine learning)
Eksempel fra eksamenssæt er at det kan bruges til henvisning fra egen læge til sygehus (IT-systemet i AP har et beslutningsstøtte der sikrer at henvisningskriterierne er opfyldt, egen læge modtager soft stop meddelse om at nogen ting fx U-stix + D+R skal laves inden henvisningen sendes), samt per-OP (lægen bistås af et computerbaseret klinisk beslutningsværktøj, der hjælper med at vælge fx hvilke polypper der skal biopteres), samt post-OP patologisk (prøverne behandles elektronisk og neuralt netværk analyserer billederne og giver forslag på pT tumorstadie klassifikation)
Hvad er AI-drevet beslutningsstøttesystem?
Det er et beslutningsstøttesystem, der placerer sig på et niveau hvor man anvender
komplekse modeller til informations- og videnskontrol.
Det kan være baseret på logiske el statistiske modeller, samt selvlærende egenskaber (maschine learning) eller fuzzy set formaliteter
Er AI baseret på neurale netværk er det ikke muligt at afdække hvordan systemet er kommet frem til pågældende diagnose og derfor er det svært at afgøre om man kan stole på det.
Indsigt i datagrundlag er vigtigt for at reducere bias og andre fejl.
Hvad er kravsspecifikation?
formulering af de behov + funktioner som et nyt system skal opfylde og som afspejler kundens behov for et system, der opfylder et bestemt formål –< hvad systemet skal kunne.
Hvordan kan data kodes?
Fri = ingen IT-support
Fri + vejledning
Semistruktureret = autocompletion under indtastning
Autokodning = software robotter
Fordele og ulemper ved sundheds-apps?
Fordele: kan udsende og indsamle information til og fra patienten. Data kan sendes hurtigt til mange patienter og data kan indsamles med et lille tidsforbrug for personalet. Patienter kan muligvis undgå at bruge tid på transport, hvis de kan få besvaret spørgsmål via en app. For nogen kan apps medvirke til at forbedre kontakten med sundhedsvæsenet.
Ulemper: nogle patienter har ikke smartphones eller computer og andre er utrygge ved at sende og modtage information om helbred digitalt. Mulig ulempe i. form af ulighed i brugen af denne sundhedsteknologi.
Hvem anvender og vurderer PRO data?
De sundhedsprofessionelle som er direkte dialog partnere for patienten har adgang til samme PRO data som patienten.
Hvordan vil du planlægge processen, så PRO anvendes i kontakten mellem forskellige læger/afdelinger osv?
PRO data er aftalt som integreret del af patientforløbet.
Alle parter i patientforløbet anvender samme PRO spørgeskema.
patienten har løbende adgang til sine PRO data baseret på bidrag til PRO spørgeskemaet.
De sundhedsprofessionelle er informeret om at der ved konsultation tages afsæt i patientens bidrag til PRO data.
Hvad skal lægen forholde sig til før denne beslutter at reagere på en alarm?
mange muligheder og beslutningstrin som maskin læring/kunstig intelligens indfører
Emner som underviser mener er relevant:
årsagssammenhænge som kan påvirke alarmen
faktorer vedrørerende hvordan alarmen præsenteres, grundlag for alarmering og indsigt i de bagvedliggende sammenhænge
anvendelse af udenlandsk data i dansk sammenhænge (specifikt for E21)
hvordan indlejres alarmeringssystemet i lægens arbejdsdag og i patientens behandlingsforløb
Ulemper ved at bruge sensor til non-invasiv selvmonitorering af B-glukose målinger?
adgang til nødvendige smartphone teknologi, forudsætninger for at kunne betjene selvmonitorerings-appen korrekt. Er der flere løsninger, så man kan finde den bedste til patienten? Er der noget i patientens dagligdagen der udfordrer pålideligheden af målingerne?
hvordan håndteres ansvaret for optag og levering af målinger? sikkerhedsspørgsmål addresseres. Hvordan overføres til central enhed+
Fordele + ulemper ved robotkirurgi?
Fordele: mindre indgreb end ved traditionelle åbne, færre komplikationer, ofte mere præcist og mindre traumatiske indgreb, ensartethed, præcision og stabilitet i de operationelle arbejdsgange, mindre arbejdsbelastningen for kirurgen, højere produktivitet: en kirurg kan se flere patienter, kortere OP-tid, mindre blodtab, smerter og ar, mindre risiko for infektion, kortere indlæggelsestid mm
Ulemper: store udgifter til indkøb + drift af robotter, ressourcer til indretning, planlægning samt undervisning af kirurger og OP-sygeplejersker, sparsom videnskabelig evidens for mere skånsom OP + overordnet bedre behandlingsforløb, manglende evidens for læringskurve mm.
Hvad er formålet med fælles beslutningstagen?
patienten informeres om hvilke behandlingsmuligheder, som eksisterer og samtidig får en realistisk forventning til resultatet af en valgt behandling. Afhænger lidt af patientcasen.
