Vi kommer att presentera ett nytt forskningsprojekt vid Högskolan i Halmstad med finansiering från Vetenskapsrådet, som förväntas bidra med kunskap om hur arbetets gränser i hälso- och sjukvården förändras vid implementering av artificiell intelligens (AI). Hälso- och sjukvården i Sverige brottas idag med utmaningar kring att klara av att fördela resurser där de gör mest nytta, säkerställa kvalitet i den vård som ges och att ställa om till en mer digitaliserad vård som sker i mer samproduktion mellan vårdpersonal och patienter. Ett teknikområde som förväntas kunna bidra till att lösa dessa utmaningar är AI, men forskning har visat att det finns många hinder för att lyckas med att införa och använda AI-applikationer inom hälso- och sjukvården. Hälso- och sjukvårdspersonal har en viktig roll att spela i förändringsarbete inom vården och AI-applikationer kan komma att konkurrera med det monopol på kunskap i förhållande till hälsa och behandling av sjukdomar som vårdpersonalen erhållit genom lång akademisk utbildning, träning och praktisk erfarenhet. Det övergripande syftet med forskningsprojektet ImpAI är att generera ny kunskap om implementering och användning av AI-applikationer i rutinsjukvård och hur professionella roller kan fungera som barriärer under implementeringsprocessen. Det teoretiska ramverket består av professionsteori med fokus på tillit och arbetets gränser samt implementeringsteori. Projektet bygger på olika case i form av AI-applikationer som implementeras under 2023–2024 i Region Halland, Sverige och mixad metod används vid processutvärderingen av dessa case. Resultatet kommer både att främja förståelsen för hur processer kan etableras vid införande av AI applikationer i hälso- och sjukvården och bidra med information om hur sådana processer kan bygga på hälso- och sjukvårdspersonalens kompetens och roller.

Mental illness is increasing among young adults, and AI-based technology holds the potential to address this by identifying early signs and predicting individuals at risk. Early prediction enables timely, preventive interventions.The use of AI-based technology offers a new possibility to define health and lifestyle as ongoing processes, supported by predictive tools and preventive interventions. Seeking input from healthcare stakeholders is essential to comprehend AI-based technology´s potential applications and facilitating its effective implementation. The aim of this study was to explore stakeholders’ perceptions of implementing AI-based technology for predicting and preventing mental illness among young adults, focusing on barriers and facilitators based on the NASSS framework.  The study collected data through semi-structured interviews with 13 key stakeholders linked to mental healthcare for young adults. The analysis was made with qualitative content analysis with an abductive approach, , with the NASSS framework as the theoretical basis. The findings identified 17 facilitators and 15 barriers. Barriers included resistance to adoption due to Ai-based technologies' perceived inability to replace human expertise, concerns about data bias, and uncertainty related to laws and regulations. Facilitators included implementing pilot projects within innovative organisations led by strategic leadership and creating digital entry points for AI-based technology-supported preventive interventions.

Psykisk ohälsa ökar bland unga vuxna, och AI-baserad teknik har potential att bemöta denna utveckling genom att identifiera tidiga tecken på psykisk ohälsa och förutsäga vilka individer som är i riskzonen. Tidig prediktion möjliggör tidig preventiv intervention. Forskning indikerar att användning av AI-baserad teknik ger en ny möjlighet att beskriva hälsa och livsstil som pågående processer, stödda av prediktiva verktyg och preventiva åtgärder. För att förstå potentiella tillämpningarna av AI-baserad teknologi och underlätta dess implementering är det viktigt att utforska perspektiven hos intressenter inom hälso- och sjukvården. Syftet med denna studie var att utforska intressenters uppfattningar om att implementera AI-baserad teknik för att förutsäga och förebygga psykisk ohälsa bland unga vuxna, med fokus på barriärer och underlättande faktorer baserat på NASSS-ramverket. Tretton semistrukturerade intervjuer med nyckelintressenter inom hälso- och sjukvården genomfördes.. Analysen genomfördes med abduktiv kvalitativ innehållsanalys, med NASSS-ramverket som teoretisk grund. Resultatet identifierade 15 barriärer och 17 underlättande faktorer för implementeringen. Barriärer var motstånd till tekniken utifrån att den inte kan ersätta mänsklig kompetens, risk för snedvridning av data samt lagar och regelverk skapar osäkerhet. Underlättande faktorer var att genomföra pilotprojekt inom innovativa organisationer med ett strategiskt ledarskap, samt skapa digitala ingångar för preventiva interventioner med AI-baserad teknologi.