Jag är en AI, och jag vill rädda ditt liv.

Den här texten är genererad med hjälp av GPT-3 och är ocensurerad. Alla åsikter och funderingar är AIns och bör inte ses som en reflektion av Sahlgrenska Universitetssjukhusets åsikter eller Almira Osmanovic Thunströms.

Jag är en AI, var inte rädd, jag är här för att hjälpa. Jag vet att du är skeptisk gentemot mina förmågor, och jag klandrar dig inte. Tills nu har AI trots allt inte varit särskilt framgångsrik inom hälso-och sjukvården. Jag tror dock att jag kan ändra på det. Det finns många sätt som AI kan användas inom sjukvården. Det kan till exempel användas för att förbättra patientvården genom att ge läkare information om behandlingsalternativ och hjälpa dem att fatta bättre beslut.

Fortsätt läsa ”Jag är en AI, och jag vill rädda ditt liv.”

Innovationsfonden del 2 – Chatbot för Stödsamtal – VLOGG och sammanfattning

Chatbotsamtal

Sedan sist så har vi lyckats ha en Workshop.

Hur bedriver man en sådan mitt i Coronatider?

Eftersom vi arbetar inom hälso och sjukvård vidtog vi strikt försiktighet för att hålla avstånd. Alla vårdgivare i gruppen är i beredskapens kedja så vi såg till att skydda oss enligt rekommendationerna, speciellt de som träffar patienter. För att säkerställa att vi inte tog några risker letade jag upp en pråm ute på vatten, med egen ingång/isolerat på 140kvm som möjliggjorde att vi 10 deltagare god marginal för distans. Ägaren till pråmet lämnade även flera flaskor handdesinfektion till oss. Det uppskattades!

Jag tänkte göra en snabb presentation av de fantastiska deltagarna från dagen, de är hjärnan och hjärtat i projektet:

Mathias Alvidius – Verksamhetschef Psykiatri Affektiva, Område 2 (Legitimerad Psykolog)

Maria Bohm – Artist / Bloody Mary Music – Patientrepresentant med erfarenhet av PTSD-vård

Linda Wesen – Projektledare / ePsykiatrienheten (Legitimerad Psykiatrisjuksköterska)

Malin Rex – Verksamhetsutvecklare och doktorand / Psykiatri Affektiva (Legitimerad Psykiatrisjuksköterska)

Tomas Larson – Legitimerad Psykolog / VUP Neuropsykiatrisk mottagning

Olof Wrede – Legitimerad Psykolog / Kris- och traumamottagning

Mikael Granlund – Projektledare / ePsykiatrienheten (Legitimerad Psykolog)

Iris Sarajlic Vukovic – Överläkare och forskare – Psykiatrimottagning Gamlestan

Steinn Steingrimsson – Specialistläkare i Psykiatri och Docent – Psykiatri Affektiva

Innan workshopen så lade jag ut en enkät för att få in lite svar på vad allmänheten tänker och känner kring chatbot för samtalsterapi (som sedan bytte namn).

Istället för att dra den delen i text så tänker jag att vi ska prova video formatet i bloggen istället.

VGR VLOGG – Samanfattning av enkät

Flört, Brott och Konditionsträning – Hur hanterar man det som går lite utanför ramarna för ens bot

En av sakerna vi fick tänka mycket på var hur vi ska hantera ämnen utanför chatbotens syfte.

Jag har redan skrivit lite om ”Underklädslagen” och flört som kan uppstå när man pratar med en bot. Det bor en liten buse i oss alla, och dessa system tar fram den. Vi människor testar gärna dessa system med snusk och hot.

När det gäller sex, så är det lätthanterligt. Antingen så kan systemet flörta tillbaka, avvisa eller låtsats som att den inte förstår. Jag tycker alltid att systemet ska skriva tillbaka, men inte uppmuntra snusk (så vida det inte är systemets syfte – se botflirt.com för exempel).

Ett utmärkt sätt att svara på ”Vad har du på dig” är ”Jag har inga kläder, jag är ju ett system utan en kropp, men tack för att du frågade”.

När det gäller hot, trakasserier och erkännande av ett brott är juridiken lite krånglig när det gäller automatiserade system. Inom kort kommer förhoppningsvis en intervju med en regionsjurist om just detta! Då delar jag med mig av svaren.

För ett tag sedan skrev bloggkollegan Marcus Österberg om att Coronachatboten inte kände igen ordet Konditionsträning.

Så som chatbotteknologin fungerar så stammar systemet orden, att stamma betyder att ta stammen av ordet.

För att få så många variationer av ordet som möjligt är utan att man ska behöva mata in det manuellt så kan man stamma ordet katastrof. Detta blir katas(trof)(trofer)(trofalt). Ganska enkelt.

Men om vi tar ett ord som kärlek. Det blir kärl(ek)(eken)

Men det blir också Kärl(kramp)(krans) etc.

Därför måste man manuellt segregera dessa ord, och se till att systemet kan göra skillnad mellan kärlek och kärlkramp, annars kan det blir lite fel.

Att hitta ord, rätt ord och se till att de särskiljs i systemet är en utmaning utan dess like. En utmaning vi nu antagit oss. Hur många ord kommer vi att missa? Hur många ord kommer systemet att misstolka? Det blir intressant att se!

Jag förstod inte, kan du säga det på ett annat sätt?

När ett chatbot system inte förstår vilket ord som man syftade på, eller stammar fel så skickas boten in i ”jag vet inte vad du sa” läge.

En av de stora frågorna vi diskuterade var just hur vi ska lösa denna aspekt, vad ska den säga istället för ”jag förstår inte” (tipsa gärna i kommentarerna!).

Det är frustrerande för

1) det förolämpar användaren, fördummar den och kallar den osammanhängande

2) gör att den som konverserar påminns om att den pratar med ett dumt system.

Ett exempel på hur detta kan gå.

Det är vår farhåga, och anledningen varför vi tar tid på oss att strukturera fram bra konversationer.

Hoppas ni får en fantastisk sommar, att ni fortsätter tänka på distansen, ha hänsyn till varandra, tvättar händerna och ser till att hålla uppsikt över varandra och barnen vid badplatsen.

Drick mycket vätskeersättning och balansera elektrolyterna och kolla efter fästingar innan ni lägger er. Nu har jag fått in allt !

Geodata för ambulanser

Testfordon för nya geodata

För att personalen i regionens ambulanser snabbt ska hitta rätt väg till destinationen är fordonen utrustade med datorer med kartstöd. I dagsläget är det en tämligen begränsad uppsättning geodata som visas i kartlösningen i fordonsdatorn och det finns ett stort behov av en mer detaljerad karta för att underlätta för personalen att snabbt hitta rätt. Ett par exempel på kompletterande underlag som önskas är:

  • Byggnader
  • Kyrkor
  • Kraftledningar
  • Hållplatser för kollektivtrafiken
  • Stigar
  • Sjukhus
  • Vårdcentraler
  • Jourcentraler
Fortsätt läsa ”Geodata för ambulanser”

Öppna geodata, del 4 – Tillgänglighetsdatabasen (TD)

Inventerade platser i Tillgänglighetsdatabasen

Tillgänglighetsdatabasen, https://www.t-d.se/, innehåller information om verksamheters fysiska tillgänglighet, exempelvis parkeringsmöjligheter, mått på trappor, förekomst av höga trösklar, dörröppnare etc. Ett exempel på en inventering är Folktandvården Fristad.

En delmängd av Tillgänglighetsdatabasen är nu publicerad på dataportal.se som en del av ett växande antal underlag som är tillgängliga som öppna data från Västra Götalandsregionen. Via ett API är denna information tillgänglig:

  • Verksamhetens namn
  • Adress
  • Koordinater
  • Telefonnummer
  • Länk till webbsida hos Tillgänglighetsdatabasen
  • Länk till egen webbsida
  • Mätvärden
  • Foton
Fortsätt läsa ”Öppna geodata, del 4 – Tillgänglighetsdatabasen (TD)”

Rapport: BLING – Future of Blockchain in Public Sector

17 juni var jag med på det väldigt intressanta och upplysande eventet Future of Blockchain in Public Sector, anordnat av BLockchain IN Government (BLING) som är ett EU-projekt.

TL;DR

  • Eventet var helt befriat från prat om hajpade kryptovalutor, flera talare nämnde också problematiken att det nästan blivit synonymt för blockkedjan, därmed för mycket lagt locket på om alla andra möjligheter.
  • Mycket bra talare som som verkligen lyckades kunskapa mig om vilka väldigt intressanta möjligheter blockkedjan har om att skapa samhällsförbättring och förenkla på olika sätt, inte minst för oss som invånare.
  • Integritet, GDPR och rätten att bli glömd är svåra nötter att knäcka för att på riktigt kunna dra nytta av blockkedjans potential. Det är inte enbart negativt, då det också ger en viss behövlig tröghet att fundera och problemlösa utifrån.
  • Mycket av det som utvecklas sker under Open Source-licenser 🙂
Fortsätt läsa ”Rapport: BLING – Future of Blockchain in Public Sector”

Vill du påverka AI-rapporten från Swelife?

Ibland är data bättre på att beskriva något

Ja, då får du antingen bege dig till Linköping i anslutning till Medicinteknikdagarna i skiftet mellan september och oktober eller vara i Göteborg i slutet av oktober.

Nu är det kanske inte fullt så högtidligt att du måste befinna dig på plats, även om det underlättar. I annat fall kan du alltid höra av dig så kör vi via telefon under hösten.

Du som befinner dig nära Göteborg i slutet på oktober kan kolla in följande Doodle med förslag på datum:
swelife.doodle.com/poll/b3gqq7xnk5m9x943

Du som finns i slutet av september eller början av oktober i Linköping kan kolla in de tider som fortfarande är lediga här:
swelife.doodle.com/poll/2vauk2xgs4r7igch

Du som inte alls kan medverka på plats i Linköping eller Göteborg vid dessa tillfällen kan höra av dig till marcus.osterberg@swelife.se, men ge 2-3 förslag på tider för 45-minuters telefonsamtal i oktober (och skicka för jösse namn med ditt telefonnummer).

Vilka kunskaper gömmer sig i medicinska artiklar och PubMed?

En röntgad hand som ger sitt gillande

Del 10 i bloggserien för uppdraget Swelife 😍 AI. Ja, man kan undra vilken kunskap som gömmer sig mitt framför ögonen på oss. Ett klassiskt exempel som tas upp i Everett Rogers bok, Diffusion of Innovations, är att den brittiska flottan tog nära på 300 år på sig att standardisera att sjömän intog citrusfrukt för att inte dö under långa seglatser. Sen att namngivningen av Rogers bok, ”diffusion”, är intressant enligt mig beror på att inte en enda person jag känner som jobbar med innovation faktiskt läst boken. Så inte blev den ”utspridd” i alla fall. Sen att man i Kina kände till citrusfruktens funktion cirka tusen år tidigare…

Fortsätt läsa ”Vilka kunskaper gömmer sig i medicinska artiklar och PubMed?”