I brug Sundhed

Pondoo AI

Pondoo bruger avanceret AI-teknologi til at forbedre besøgsplanlægningen i hjemmeplejen med kunstig intelligens. Systemet optimerer ruteudlægning og minimerer køretid, samtidig med at det prioriterer kontinuitet og matcher personale med kompetencer til borgernes behov. Understøtter kvalitetsfuld og effektiv omsorg.

← Tilbage til databasen

Hvor bruges systemet og hvad bruges det til?

Lemvig Kommune (første kommune i Danmark), implementeret i hjemmeplejen. Systemet integrerer med KMD Nexus platformen, som 68 kommuner anvender, hvilket giver potentiale for større udbredelse.

Hvad bruges det til:

AI-assisteret besøgsplanlægning i hjemmeplejen
Optimering af rutelægning for hjemmeplejepersonale
Koordinering af medarbejderes arbejdstider og kompetencer med borgernes behov
Sikring af kontinuitet i plejen (at borgere møder samme medarbejdere)
Reduktion af køretid og administrative opgaver

Hvornår blev det implementeret?

Pilotprojekt: Startede i maj 2024 i Lemvig Kommune (og Norddjurs Kommune)

Fuld implementering: Januar 2025 - Lemvig Kommune gik live som første kommune i Danmark

Status: I brug fra 2025

III

Hvordan gør systemet brug af kunstig intelligens?

Pondoo anvender kunstig intelligens til at analysere og optimere hjemmeplejeplanlægning gennem:

Dataanalyse: Systemet analyserer data om borgernes behov, medarbejdernes kompetencer, arbejdstider, geografiske afstande og borgernes rutiner
Optimeringsalgoritmer: AI'en genererer optimerede ruteforslag der minimerer køretid og maksimerer kontinuitet
Læring fra input: Medarbejdere "prompter" systemet med oplysninger, og systemet tilpasser sig løbende
Automatisk ruteplanlægning: Systemet kan generere kørelister på ca. 15 minutter, der tidligere tog flere timer
Multikriterie-optimering: Tager højde for afstande, tidspunkter, medarbejderkompetencer, borgerpræferencer og kontinuitet samtidig

Systemet oprindeligt udviklet til ruteplanlægning for TDC's serviceteknikere, men er tilpasset hjemmeplejens komplekse krav.

Hvilke data er blevet brugt til at træne algoritmen?

Borgernes behov og plejebehov
Medarbejdernes kompetencer og kvalifikationer
Medarbejdernes arbejdstider og tilgængelighed
Geografiske data og afstande mellem besøgssteder
Borgernes rutiner og præferencer
Historiske besøgsdata
Individuelle præferencer (både borgere og medarbejdere)
Politiske ambitioner og kvalitetsmål (kontinuitetsscore m.m.)

Datakilde: Data fra KMD Nexus platformen, som er eksisterende planlægningssystem i 68 kommuner.

Hvilke sikkerhedsforanstaltninger findes der?

Menneskeligt tilsyn og godkendelse:

Mennesker er fortsat involveret i beslutningsprocessen
Vagtplanlæggere skal godkende alle AI-genererede planer før igangsættelse
Den menneskelige planlægger kender borgerne og personalet og kan justere forslagene
Systemet fungerer som beslutningsstøttende værktøj, ikke som autonom beslutningstagning

Gradvis implementering:

Længerevarende pilotfase (fra maj 2024) før fuld udrulning
Tæt samarbejde med medarbejdere under udvikling og test
Mulighed for justeringer baseret på praktiske erfaringer

Medarbejderinvolvering:

Omfattende workshops og møder med hjemmeplejepersonale
Medarbejdernes input har formet systemets endelige udformning
Fokus på at systemet skal understøtte - ikke erstatte - menneskelig ekspertise

Har systemet været afprøvet gennem f.eks. pilotprojekter? Blev der identificeret konkrete (etiske, juridiske, tekniske) udfordringer? Blev disse udbedret? Hvordan?

Pilotprojekt:

Gennemført fra maj 2024 til januar 2025 i Lemvig Kommune og Norddjurs Kommune
Test af systemet i reelle forhold med hjemmeplejepersonale

Resultater fra pilotprojekt:

44% reduktion i kørte kilometer
8% stigning i kontinuitetsscore (borgere møder samme medarbejdere oftere)
Planlægning reduceret fra flere timer til ca. 15 minutter

Identificerede udfordringer:

Medarbejderskepsis:

Initial modstand fra nogle medarbejdere
Bekymring for at miste kontrol over planlægningen

Løsning: Omfattende dialogproces med mange møder mellem personale og udviklere. Medarbejderne kunne selv formulere deres behov og krav til systemet. Fokus på at systemet skulle understøtte - ikke erstatte - medarbejderne.

Kompleksitet i planlægning:

Hjemmeplejeplanlægning er meget kompleks med mange variable
Behov for at balancere effektivitet med menneskelige hensyn

Løsning: Bevaret menneskelig godkendelse af alle planer. Systemet foreslår, mennesker beslutter.

Personaleressourcer frigøres:

To tidligere vagtplanlæggere kunne flyttes til direkte borgerkontakt
Mere tid til nærvær og omsorg for eksisterende personale

VII

Hvordan er begrundelsen for indføring af systemet?

Stigende ældrebefolkning
Mangel på kvalificeret arbejdskraft i ældreplejen
Behov for at levere kvalitetspleje inden for eksisterende budgetrammer
Lemvig Kommune er demografisk udfordret med lange afstande mellem borgere

Effektiviseringsgevinster:

Reducere spildtid i transport (44% færre kilometer)
Frigøre tid til direkte borgerkontakt
Optimere anvendelse af eksisterende ressourcer
Mindre tid på administrative opgaver
Det er vurderet at løsningen vil give "en årlig besparelse på 2,2 mio. kr. og frigive omtrent 10.000 timer i hele hjemme- og sygeplejen, som kan bruges på andre opgaver.".

Kvalitetsforbedringer:

Højere kontinuitet i plejen - borgere møder samme medarbejdere oftere
Bedre match mellem borgernes behov og medarbejdernes kompetencer
Borgerne får pleje på det rette tidspunkt
Mere tid til nærvær og omsorg

Innovation:

Muliggør fremtidig velfærd med færre ressourcer
Nødvendigt for at kunne håndtere fremtidens udfordringer
Lemvig Kommune ønsker at være frontløber i AI-brug

VIII

Er lignende systemer blevet implementeret andres stede? Eventuelt, hvilke erfaringer er der derfra.

Norddjurs Kommune deltog også i pilotprojektet
68 kommuner anvender KMD Nexus platformen, så systemet har stort potentiale for udbredelse
Stor interesse fra andre kommuner - mange deltager i webinarer om Pondoo