• norsk
    • English
  • English 
    • norsk
    • English
  • Login
View Item 
  •   Home
  • Handelshøyskolen BI
  • Student papers
  • Bachelor
  • View Item
  •   Home
  • Handelshøyskolen BI
  • Student papers
  • Bachelor
  • View Item
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Kunstig intelligens i den norske helsetjenesten

Sandbakken, Christiane; Fagerhøi, Emilie Ellefsen; Husby, Synne Andrea
Bachelor thesis
Thumbnail
View/Open
1968427.pdf (1.823Mb)
Vedlegg til bacheloroppgave PDF[1].pdf (303.3Kb)
URI
http://hdl.handle.net/11250/2573275
Date
2018
Metadata
Show full item record
Collections
  • Bachelor [678]
Abstract
I denne oppgaven har vi skrevet om implementering av kunstig intelligens i den

norske helsetjenesten, og hvilke endringer og positive konsekvenser dette vil

medføre i forhold til kreftutredning. IBM har utviklet en kunstig intelligens ved en

programvare kalt Watson for onkologi. Dette er en kognitiv dataplattform med

formål å hjelpe leger til å gi en persontilpasset, evidensbasert kreftbehandling,

som igjen skal bidra til å effektivisere og øke kvaliteten på behandling og

diagnostisering.

Problemstillingen vi har utarbeidet er følgende:

“Er det samfunnsøkonomisk lønnsomt å ta i bruk Watson for onkologi innenfor

utredning av kreftpasienter i Norge?”

Vi har vurdert den samfunnsøkonomiske lønnsomheten ved å ta i bruk Watson for

onkologi i den norske helsetjenesten, ved å se på hvorvidt staten, sykehusene,

legene og pasientene tjener på implementeringen. Vi har benyttet TDABC og

Lean-terminologien for å belyse de direkte (dvs økonomiske) og indirekte

(hurtigere behandling, mer presis diagnostisering, kortere helsekøer etc)

gevinstene med programvaren. Gjennom en rekke intervjuer med både sentralt

ansatte hos IBM og flere leger, har vi tilegnet oss relevant og etter vårt skjønn,

god kunnskap om teknologien og hvordan den kan være med på effektivisere

helsetjenesten. Det fremkommer av analysen at Watson for onkologi vil bidra til

en betydelig tidsbesparelse for legene, særlig tidsbruk knyttet til diagnostisering

og behandling. Dette fører videre til at kapasiteten pr lege økes og sykehusene kan

behandle flere pasienter. Dette vil i sum være et vesentlig bidrag for at

helsemyndighetene kan effektivisere helsetjenesten ytterligere. Watson for

onkologi er per tiden ikke implementert i norske sykehus. Av den grunn er vår

oppgave nødvendigvis basert på utenlandske eksempler, og kvantitative data som

vi har tilegnet oss gjennom intervjuer, samt våre egne skjønnsbaserte vurderinger.
Description
Bacheloroppgave i Økonomi og administrasjon fra Handelshøyskolen BI, 2018
Publisher
Handelshøyskolen BI

Contact Us | Send Feedback

Privacy policy
DSpace software copyright © 2002-2019  DuraSpace

Service from  Unit
 

 

Browse

ArchiveCommunities & CollectionsBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsDocument TypesJournalsThis CollectionBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsDocument TypesJournals

My Account

Login

Statistics

View Usage Statistics

Contact Us | Send Feedback

Privacy policy
DSpace software copyright © 2002-2019  DuraSpace

Service from  Unit