Vil du gerne kunne se ind i fremtiden?

Arbejder du i en verden, hvor det er svært at forudsige, hvor travlt I får? Svinger antallet af kontakter fra få til mange, og har vind, vejr, store begivenheder og epidemier for vane at påvirke din hverdag? Så har Praemostro en løsning for dig.  

Praemostro er oprindeligt et innovationsprojekt under Syddansk Universitet og Region Syddanmark. Forskere fra akutmodtagelsen på Odense Universitetshospital udviklede her et computersystem, som kan forudsige travlhed.  

Siden er vi blevet en selvstændig virksomhed som et spinout fra projektet, og herigennem tilbyder vi dig at bruge præcis de redskaber, vi har udviklet, nemlig vores prædiktionssystem.

Produkter

PraeBirth

Jordemødre er en knap ressource. Og vordende forældre forventer den bedste pleje. Derfor er effektiv bemanding af fødeafdelingen afgørende for at få en smidig hverdag med et højt serviceniveau. Ved hjælp af avanceret statistik kan vi forudsige det daglige antal fødsler 90 dage ud i fremtiden, så I kan planlægge optimalt.

PraePlan

Medarbejdere er den mest værdifulde ressource i enhver virksomhed. At have ansatte på arbejde uden noget at lave er dog spild af tid og penge, mens underbemanding slider på teamet og går ud over patientsikkerheden. Ved hjælp af machine learning forudsiger PraePlan, hvor travlt I vil få måneder ud i fremtiden, så I kan planlægge optimalt.

PraeSight

Ingen bryder sig om usikkerhed eller om ikke at vide, hvad fremtiden bringer. Ved hjælp af machine learning forudsiger vi patientaktiviteten i de næste 12 timer - tilmed meget præcist. Forsyn os blot med historiske data, så tager vi os af resten.

The Sky's The Limit

Kunstig intelligens

Via kunstig intelligens (AI) kan vores computere beregne antallet af indkommende patienter – fra få timer til flere måneder ud i fremtiden. Og jo kortere tid vi skal se frem, jo bedre kan vi gøre det.  

Vores system har kørt siden august 2022 på en af landets største akutmodtagelser, hvor vi 24/7 forudser antallet af patienter, man forventer de kommende 12 timer. Og vi rammer præcist, meget præcist. Faktisk rammer vi det med +/- én patient i timen. 

Vores system kan dog ikke kun bruges i akutmodtagelser. Det kan anvendes i mange andre sammenhænge inden for sundhedsvæsenet men på sigt også i andre sektorer – fx på restauranter, cafeer, i dagligvarehandlen m.v. 

Er du interesseret i at høre mere – eller se om vi kan hjælpe dig?

Vi løser virkelige problemer

Hvordan kan vi hjælpe dig?

Fremtiden

Vores computersystem er specifikt udviklet til at finde mønstre i data og bruge dem til at forudsige, hvor travl fremtiden bliver.

Ud fra oplysninger om hvor travlt der plejer at være, hvad der sker i samfundet, hvordan vejret er og mange andre kilder, beregner vi, hvad der rent travlhedsmæssigt kommer til at ske.

Præcis data

Det lyder måske for godt til at være sandt. Men vi kan dokumentere, at vi har ret!

Vores system har kørt siden august 2022 i akutmodtagelsen på et stort dansk universitetshospital – faktisk en af de største og mest komplekse akutmodtagelser i landet; og vi rammer rigtigt. Så rigtigt, at systemet i dag er integreret i den daglige drift, og bruges af flere personalegrupper til at planlægge hverdagen. Ligeledes på andre afdelinger i sundhedsvæsnet rundt omkring i landet.

Et eksempel

Er der for eksempel sygemeldinger, bruges systemet til at vurdere, om der skal kaldes personale ind, eller om de kan bibeholde deres fridage. Og er der travlt, bruger man systemet til at vurdere, om travlheden vil være kortvarig, og de fremmødte medarbejdere selv kan klare dagens arbejdsopgaver, eller om travlheden bliver langvarig, så ekstra ressourcer skal tilkaldes for at sikre, at personalet kan løse opgaverne sikkert for patienterne.

Troels Martin Range
Lektor

Troels har en baggrund som matematikøkonom fra Syddansk Universitet med en PhD-grad i operationsanalyse. Han er den tekniske bagmand med omfattende forståelse for machine learning, kunstig intelligens, optimering af sundhedsvæsenet og hjernen bag de matematiske modeller, der driver systemet.

Mikkel Brabrand
Klinisk professor

Mikkel er overlæge i akutmodtagelsen og har en PhD-grad i kunsten af finde de sygeste patienter. Han har indsigten i sygehusverden og omfattende erfaring fra både sit lægelige arbejde, men også forskning i sundhedsvæsenets organisering. Mikkel er ansvarlig for den daglige drift.

Holdet bag

Hvem er vi?

Skal vi tage et kig ind i fremtiden?

Kontakt os, og vi vender tilbage hurtigst muligt