AI i sundhed – mere end algoritmer: Fokus på mennesker, rammer, teknologi og innovation

TID: 21. august 2025, kl. 11:00 - 16:00.

STED: Syddansk Sundhedsinnovation, Forskerparken 10 G, 5230 Odense M

MÅLGRUPPE: Netværksmødet henvender sig til ledere og medarbejdere på tværs af sundhedsvæsenet, som arbejder med eller interesserer sig for, hvordan kunstig intelligens og data kan blive en del af i forebyggelse og sundhedsfremme i fremtiden. Det inkluderer:

• Kommunale og regionale ledere og medarbejdere
• Klinikere og praksispersonale
• NGO’er, civilsamfund og interesseorganisationer
• Tech-, forsknings- og innovationsmiljøer
• Medlemmer af RAIN-netværket.

TILMELDING: Tilmeld dig her. Deltagelse er gratis.

Fælles netværksmøde

RAIN – AI i sundhedsvæsenet, Kræftens Bekæmpelses Prevention Lab-program og EU-projektet Joint Action to Prevent NCD's inviterer til fælles netværksmøde om kunstig intelligens og data i forebyggelse og sundhedsfremme.

Program

Velkomst og introduktion

Inspiration og perspektivering

Oplæg om forudsætninger og rammer for at skabe værdi med AI og data i sundhed – med fokus på nødvendige kompetencer, etiske overvejelser og fremtidsperspektiver i en digital transformationsproces.

• Hvad er behovene? Ekspertanbefalinger til fremtidens forebyggelse og sundhedsfremme.
  Stine Sønderby Bonde, sundhedschef, Odense Kommune.
• Hvordan AI vil forme fremtidens offentlige sektor – fremtidsscenarier for AI, fællesskab og mennesker. 
  Steen Svendsen, fremtidsforsker og partner i Public Futures. 
• Kompetencer i den digitale transformation – hvad medarbejdere og ledere skal kunne for at forløse potentialerne ved AI? 
  Randi Lehmann Boesen, specialkonsulent og antropolog hos Syddansk Sundhedsinnovation. 

Casepræsentationer

Konkrete eksempler på, hvordan kunstig intelligens og data – som led i teknologisk innovation – kan anvendes i forebyggelse og sundhedsfremme.

• AI-agent skal støtte fælles beslutningstagning 
  Malte Lebahn-Hadidi, projektleder, JA PreventNCD og Center for Fælles Beslutningstagning på Sygehus Lillebælt. 
• Dora – en sprogmodel til søgning i patientjournaler
  Pernille Just Vinholt, professor og ledende overlæge, Blodprøver og biokemi på OUH.
• AI til app-baseret forebyggelse og sundhedsfremme - hvordan kan AI bruges konstruktivt i dialogen med brugeren? 
  Asger Elnegaard, Data, Analytics and AI Director i Liva Healthcare.
• Prioritering og tidlig opsporing af sygdomskomplikationer – hvordan kan AI og PRO-data styrke den individuelle samtale og en tidlig, differentieret og proaktiv indsats i diabetesbehandlingen? 
  Amar Nikontovic, Lead of Data, Health Economics and Quality at Steno Diabetes Center North Denmark
• Dataharmonisering – pilotprojekt i Joint Action to Prevent NCD’s. 
  Claus Lohman Brasen, overlæge, Biokemi og Immunologi på Sygehus Lillebælt. 

Gruppedrøftelser og netværk

Dialog og refleksion med udgangspunkt i dagens cases og temaer – med fokus på at styrke samarbejde, innovation og implementering i egen praksis.

Opsamling og afrunding.

Formål med dagen

• Inspirere til refleksion over, hvordan AI, data, teknologi og innovation kan anvendes ansvarligt og effektivt
• Skabe fælles forståelse for organisatoriske, ledelsesmæssige og menneskelige rammer for implementering
• Dele konkrete erfaringer og cases – især fra det kommunale og tværsektorielle arbejde
• Understøtte netværk og dialog på tværs af fagligheder og sektorer.

Netværksmødet er arrangeret af:

Pevention Lab er et initiativ i Kræftens Bekæmpelse, der støtter innovative forebyggelsesprojekter og faciliterer netværk og videndeling. 

RAIN – AI i sundhedsvæsenet et netværk om kunstig intelligens. Her deler vi viden og erfaringer med udfordringer og løsninger i et åbent og trygt forum. Netværket har mere end 500 medlemmer fra blandt andet regioner, kommuner og private sundhedsaktører i hele landet. 

PreventNCD er et Joint Action-samarbejde i EU til forebyggelse af ikke-smitsomme sygdomme. Samarbejdet indebærer 10 arbejdspakker, hvor Region Syddanmark er leder af to: Monitorering og Identifikation af personer i risiko.