Helse
- Avdeling DART, BAMJO, SAMBA
- Involverte fagområder Statistisk modellering, Maskinlæring og Kunstig intelligens (AI), IKT, Bildeanalyse, Digital inkludering, Maskinlæring, E-helse og velferdsteknologi, Universell utforming (UU)
God helse er essensielt for et godt liv både for mennesker og dyr, og for å forstå mekanismene for god helse trengs forskning.
Statistiske anvendelser og modellering innen helse
Det samles inn mye data innen alle områder av helse fra kommunale tjenester, spesialisthelsetjenesten, helseforetak og nasjonale organer. NR arbeider med å analysere og modellere disse dataene for å trekke ut den viktige informasjonen.
I et nært samarbeid med partnere kombineres gjerne mekanistiske modeller basert på fysisk, kjemisk eller biologisk kunnskap med datadrevne modeller. Et godt forskningsprosjekt vil ofte inkludere deltagere med ulik bakgrunn, og vi har lang erfaring i å samarbeide med leger, biologer, farmakologer, veterinærer og andre. Et godt tverrfaglig samarbeid vil gi gode helsegevinster for samfunnet. Noen eksempler er:
Samarbeid
Oslo universitetssykehus, Veterinærinstituttet og Folkehelseinstituttet er samarbeidspartnere vi har jobbet lenge med. Dette har resultert i ny innsikt i antibiotikabruk- og resistensproblematikken, bedre laksevelferd i oppdrettsanlegg, bedre forståelse av seksuelle kjærtegn mellom kyr i forbindelse med brunst, nye metoder for varsling av luftforurensning, og nye metoder for sikkerhetsmarginer i blodprøver for alkohol og en rekke legemidler.
Vi deltar i modelleringen av koronasmittespredning. Modellene som brukes av Folkehelseinstituttet bygger på doktorgradsarbeidet til NR-forsker Solveig Engebretsen, og er avgjørende for å forstå hvor og hvordan smittespredningen foregår i Norge.
I flere år har vi bistått Helsedirektoratet med statistisk analyse og sammenstilling av data i forbindelse med kartlegging av pasientskader i helse- og omsorgstjenesten. Vi jobber nå med Helsedirektoratet, og 18 helseforetak og sykehus fra hele landet, for å kunne muliggjøre en nasjonal kvalitetsindikator for pasientskade. Indikatoren er viktig i arbeidet med å redusere omfanget av pasientskader i somatisk spesialisthelsetjeneste.
I lang tid har vi samarbeidet med Farmakologisk og Matematisk institutt, Universitetet i Oslo. De siste årene har forskergruppen studert medikamentbruk i forbindelse med Parkinsons sykdom.
Vi har lang erfaring med registerdataforskning, og ofte kombineres informasjon fra flere ulike helseregistre. Det har blitt forsket på kreftmedikamenter, angstdempende legemidler, sovemidler, antipsykotiske legemidler, kolesterolsenkende legemidler, antikoagulasjonsmidler, og legemidler mot halsbrann, magesår og sår i spiserøret.
Bildeanalyse og maskinlæring:
Statistisk analyse og prognoser:
IKT og digital inkludering:
Aktuelle artikler
Biostatistikk
NR har arbeidet med genomiske data i mange år i samarbeid med helseforetak og universiteter. Noen eksempler er:
NR deltar i kjernefasiliteten for bioinformatikk ved Universitetet i Oslo, og tilbyr statistisk rådgivning og analyse av genomiske data.
NR har lang erfaring med analyser av for eksempel mikro-RNA, DNA-metylering, RNA-sekvenser, SNP-er og mRNA-ekspresjonsdata. NR deltar også i forskningsprosjektet Id-Lung ved UiT Norges Arktiske Universitet, som bruker multiomiske data til å identifisere biomarkører for metastatisk lungekreft.
Medisinsk bildeanalyse
NR arbeider med mange ulike typer bilder innen helse; ultralyd, røntgen og MR. For alle typer bilder arbeider NR med deteksjon, karakterisering og gjenkjenning av ulike typer objekter og fenomener i bildene.
Digital inkludering innen helse
Mye av dialogen med pasienter er digital. Da må datasystemene utformes slik at flest mulig pasienter mestrer den digitale dialogen. Hyppige brukere av helsetjenester er eldre og individer med kroniske sykdommer, og vi vet at disse gruppene er spesielt utsatt når det gjelder å mestre den digitale dialogen. NR har lang erfaring innen området og arbeider blant annet med direktorater, leverandører og kommuner, samt ulike problemstillinger innen primærhelsetjenesten.
NR arbeider også for helsepersonell kan klare å bruke digitale helsesystemer optimalt, på tvers av mulige funksjonsnedsettelser. Bruk av digitale systemer i helsevesenet er et av de store utfordringene innen universell utforming.
Trening i samhandling
NRs forskere arbeider også med hvordan helsearbeidere og hjelpere kan trene samhandling. Trening i samhandling, bruk av digitale systemer, fagkunnskaper og koordinering av informasjon utgjør store utfordringer i helsevesenet. Koordinering av informasjon om bl.a. medisiner og avtaler er meget viktig for å unngå feilbehandling eller forsinkelser i helsetiltak.
Fremtidens folkehelse er avhengig av den enkeltes helsekompetanse. Derfor må systemene kunne brukes av alle og på tvers av eventuelle funksjonsnedsettelser eller digital kompetanse. Utnyttelse av brukergenererte data gir også nye perspektiver innen behandling av pasienter, men det trengs forskning for å kunne tilrettelegge for dette.
Medisinske sensorer
Det er en betydelig økt bruk av medisinske sensorer i mange typer medisinsk behandling og overvåking. NR har arbeidet med en rekke problemstillinger innen dette området bla. personvern og sikker overføring og innsamling av data.