AI-modell effektivis­erar vård och omsorg med datadrivna beslut

AI-driven Prediktionsmodell hjälper kommuner möta vård- och omsorgsutmaningar med effektivare resursanvändning och individanpassade insatser

Andreas Johansson

Seniorkonsult

Prediktionsmodell (AI) 

AI-baserad prediktionsmodell för framtidssäkrad vård och resursoptimering i kommunal omsorg

Kommuner står inför stora utmaningar inom vård och omsorg, med ett ökande behov av att effektivisera resurserna och förbättra kvaliteten på de tjänster som erbjuds medborgarna. Kubens prediktionsmodell använder AI (maskininlärning) för att analysera stora mängder data från olika källor. Modellen identifierar mönster och samband för att skapa prognoser över framtida behov.  

Genom att förutse när och var vårdresurser kommer att behövas som mest, kan kommuner planera mer effektivt och minska risken för över- eller underbemanning. Detta leder till att resurser används på ett mer kostnadseffektivt sätt, samtidigt som vårdtagarna får rätt insatser vid rätt tidpunkt. 

I Kubens prediktionsmodell är det även möjligt att simulera hur olika scenarier – såsom förändringar i befolkningsstrukturen, ett mer effektivt arbetssätt eller förändrat vårdbehov – påverkar verksamheten. Därigenom får kommuner underlag för att fatta mer välgrundade beslut och utforma långsiktiga planer som är bättre rustade för framtidens utmaningar. 

Tack vare prediktionsmodellen i Kuben kan kommuner ta ett stort kliv framåt mot en mer datadriven, proaktiv och individanpassad vård och omsorg. Detta leder inte bara till effektivare resursanvändning, utan också till förbättrad livskvalitet för medborgarna.

Urvalsmodell (AI)

AI-driven urvalsmodell för proaktiv vård och effektiv resursfördelning inom kommunal omsorg

Kommuner står inför ständigt ökande krav på att tillhandahålla kvalitativa och effektiva vård- och omsorgstjänster till en växande befolkning, samtidigt som resurserna ofta är begränsade. En lösning på dessa utmaningar är att använda urvalsmodellen i Kuben. Med hjälp av urvalsmodellen kan verksamheten identifiera prioriterade målgrupper och säkerställa att rätt resurser används på rätt plats och vid rätt tidpunkt.  

Urvalsmodeller är baserad på AI (maskininlärning) för att ta hänsyn till ett brett spektrum av faktorer för att identifiera individer som löper störst risk att behöva ökade vårdinsatser över tid. Modellen identifierar mönster och samband för att förutse utveckling på individnivå, ex. vilka individer som löper störst risk att behöva mer stöd eller vilka individer som löper risk för fall, nutrition, mm. På så sätt kan verksamheten arbeta mer proaktivt och sätta in riktade insatser till de individer som har störst behov av det. Vidare kan pågående insatser taggas och på så sätt kan effekterna av genomförda insatser utvärderas över tid. 

För kommuner innebär urvalsmodellen i Kuben en datadriven och objektiv metod för att hantera vård- och omsorgsresurser, vilket leder till bättre prioriteringar och ett mer effektivt utnyttjande av tillgängliga resurser.