Siri-Linn Schmidt Fotland

Om prosjektet:

Dette prosjektet er en del av et NFR-finansiert prosjekt kalt RE-AIMED: Readjusted responses by use of AI in medical calls. I RE-AIMED vil vi utvikle et interaktivt webgrensesnitt til hjelp for operatører i legevaktsentraler. Webgrensesnittet skal ved hjelp av kunstig intelligens presentere et utvalg spørsmål predikert etter alvorlighetsgrad, hyppighet, samhørighet og hvor i samtalen man befinner seg. Intensjonen er at dette skal hjelpe operatøren til å huske viktige spørsmål og gjenkjenne alvorlige medisinske mønstre, samtidig som samtalen med innringer får beholde sin naturlige flyt. Spørsmålene og svarene operatøren velger vil bli automatisk dokumentert.

Dette ph.d. prosjektet er delt inn i to deler:

1. Systematisk oversiktsstudie hvor vi undersøker hvilke faktorer som påvirker kommunikasjonen mellom innringer og operatør under en medisinsk telefonvurderingssamtale.
2. Vi skal utforske effekten av webgrensesnittet ved å sammenlikne samtaler mellom operatører og simulerte innringere før og etter bruk av webgrensesnittet. Effekt blir målt ved fire faktorer:
   1. Kvalitet på samtale målt med et validert kvalitetsvurderingsverktøy
   2. Kvalitet på informasjon dokumentert i Elektronisk Pasient Journal
   3. Tid brukt på hver samtale
   4. Hvordan innringer (simulantene) opplever kvaliteten på samtalen

Eier av prosjektet er NORCE Norwegian Research Centre AS. Prosjektet er et samarbeid mellom forskjellige underavdelinger i NORCE, deriblant Nasjonalt kompetansesenter for legevaktmedisin.

Prosjektets mål:

I dette ph.d-prosjektet skal vi måle effekten av det interaktive webgrensesnittet ved å undersøke hvordan grensesnittet, spesielt utviklet for å lette dokumentasjon og støtte en naturlig samtale mellom innringer og operatør, påvirker samtalekvalitet og dokumentasjon av samtalen.

Prosjektets bakgrunn:

Vurdering ved medisinske telefonsentraler brukes i økende grad for å lede befolkningen til riktig helsehjelp på riktig nivå. Telefonoperatørene har et stort ansvar når de velger tiltak på vegne av innringer. For å gjøre gode vurderinger må telefonoperatørene ha riktig og relevant informasjon. Det forutsetter god kommunikasjon med innringer. I dag må operatørene forholde seg til mange forskjellige arbeidsverktøy. Det stjeler oppmerksomhet fra innringer, gir dårlig arbeidsflyt og reduserer kvaliteten på samtalen. I tillegg til andre arbeidsverktøy, brukes beslutningsstøtteverktøy som var ment til å kvalitetssikre vurderingene, men som dessverre ofte påvirker samtalen negativt ved å styre den inn i forhåndsdefinerte spor og noen ganger bort fra innringers fokus. Vi ønsker derfor å utvikle et verktøy som understøtter den naturlige samtalen med innringer.

Helsepersonell har dokumentasjonsplikt og skal registrere relevante og nødvendige opplysninger om pasienten og helsehjelpen. Notatet i pasientens journal inneholder informasjon om symptomer og avgjørelsene som er tatt, og kan derfor være en kilde til både pasient-spesifikk analyse og til gjenbruk av data i større analyser av ulike medisinske problemstillinger. Dokumentasjon er tidkrevende, samtidig som det er vanskelig å oppnå kvalitativ god og tilstrekkelig dokumentasjon. I dag skriver operatørene journalnotatene i en narrativ og ustrukturert form, noe som vanskeliggjør bruk av automatiske tilbakemeldingsmekanismer eller gjenbruk av data. I prosjektet ønsker vi å hjelpe operatøren til raskere og bedre dokumentasjon, og samtidig skape standardiserte og detaljerte kliniske data som kan brukes til automatiske tilbakemeldingsmekanismer og i forskning.

Prosjektets tittel:

Samtale- og dokumentasjonskvalitet ved medisinsk telefonvurdering assistert av kunstig intelligens

Faglig bakgrunn:

Sykepleier, Master i Prehospital Critical Care fra UiS. Tidligere jobbet som leder og sykepleier ved legevakt.

Hjemmeuniversitet:

Universitetet i Bergen

Veiledere:

Ingrid Hjulstad Johansen (Forsker II, NORCE) og Erik Zakariassen (Professor, UiB)