Inga produkter i varukorgen.
Forskning på AI ska förbättra folkhälsan
AI
Vinnova satsar över 20 miljoner kronor på flera projekt som går ut på att använda artificiell intelligens för att förutse sjukdomar och risker för infektioner.
Åtta projekt ska framöver finansieras med sammanlagt 21 miljoner kronor. Inom projekten samarbetar företag, offentlig verksamhet och universitet. Målet med satsningen är att utnyttja artificiell intelligens, AI, för att förbättra vården och omsorgen och därmed folkhälsan.
– Användning av artificiell intelligens kan bland annat ge tidigare och säkrare diagnostik och bättre behandlingar. Vi ser också möjligheter till innovationer som kan bli framtida exportframgångar för svenska företag. Därför är det viktigt att Sverige ligger i framkant inom det här området, säger Linda Swirtun, ansvarig för utlysningen på Vinnova.
Här är projekten:
AI-baserad EKG-uppföljning och utfallsprediktion, Coala-Life AB, Gävleborgs läns landsting, Gävle sjukhus, Cardiolund Research A
Bidrag från Vinnova: 1,2 miljoner
Projektet ska utveckla ett AI-baserat system som möjliggör tidig upptäckt av hjärtsjukdomar.
Projektledare: Philip Siberg, Coala Life
Utvärdering av system för tidig detektion av sepsis med skalbar AI-tjänsteplattform, Linköpings universitet, RISE SICS EAST AB, Östergötlands läns landsting
Bidrag från Vinnova: 2,8 miljoner
Målet är ett IT-stöd som kan övervaka och förutse vilka patienter på sjukhus som löper risk för bakteriella infektioner.
Projektledare: Magnus Bång, Linköpings universitet
Datorseende för gradering av hudsjukdomar, Eigenvision AB, Skånes Universitetssjukhus, Chalmers tekniska högskola
Bidrag från Vinnova 800 000
Projektet ska utveckla en mjukvara för mobila enheter som kan användas av läkare för att automatiskt gradera en hudsjukdom och följa dess utveckling över tid.
Projektledare: Olof Enqvist, Eigenvision
Anpassningsbar AI för automatisk segmentering inom radioterapi, Västerbottens läns landsting, Elekta Instrument AB, Peltarion Solutions AB
Bidrag från Vinnova: 5,2 miljoner
Projektet ska bidra till effektivisering av vården genom att automatisera segmentering för tumör och riskorgan i bäckenområdet, vilket innefattar prostata-, livmoderhals- och ändtarmscancer.
Projektledare: Simon Lindgren, Västerbottens läns landsting
Improving Medication Adherence through Person Centered Care and Adaptive Interventions, Högskolan i Halmstad, Hallands läns landsting, Affecto Sweden AB
Bidrag från Vinnova: 3 miljoner
Projektet syftar till att öka följsamheten hos patienter med högt blodtryck genom en AI-agent som stödjer läkaren och patienten att gemensamt förstå individuella riskfaktorer och utforma en interventionsplan.
Projektledare: Slawomir Nowaczyk, Högskolan i Halmstad
Medicinsk uppföljning efter barncancer- individanpassning och identifiering av nya riskgrupper, Lunds universitet, Region Skåne, SICS Sweden AB, Climber AB
Bidrag från Vinnova: 2,5 miljoner
Projektet ska presentera individanpassade uppföljningsråd utifrån barncanceröverlevares behandlingsdata och med AI identifiera nya riskgrupper bland barncanceröverlevare.
Projektledare: Helena Linge, Lunds universitet
Algoritm för bildigenkänning som beslutstöd för tidig upptäckt av malignt melanom, Gnosco AB, Kungliga tekniska högskolan, Karolinska sjukhuset
Bidrag från Vinnova: 1,3 miljoner
Projektet ska utveckla och implementera ett beslutsstöd som bidrar med diagnosförslag till primärvårdsläkare och sköterskor vid bedömning av misstänkta pigmentförändringar.
Projektledare: Daniel Eliasson, Gnosco AB
Maskininlärningsbaserat beslutsstöd vid Sjukvårdens Larmcentral, Akademiska sjukhuset – Ambulanssjukvården, Uppsala Universitet, Alecom AB
Bidrag från Vinnova: 3,9 miljoner
Målet är att utveckla och implementera ett individanpassat beslutsstöd för att kunna fastställa ambulans- och akutvårdsbehovet hos multisjuka patienter.
Projektledare: Douglas Spangler, Akademiska sjukhuset
Denna artikel var tidigare publicerad på tidningen telekomidag.se
