Simulering av ventetid og effektivitet i sykehus - Separate eller kombinerte avdelinger for akutte og elektive pasienter

Mange sykehus opplever uønskede strykninger av elektive operasjoner fordi øyeblikkelig hjelp pasienter må prioriteres. Den elektive pasienten henvises til venting til det igjen er ledig kapasitet. Skjerming av sykehusenes elektive virksomhet er derfor et tilbakevendende tema i den helsepolitiske debatten. I denne artikkelen diskuterer vi fordeler og ulemper med skjerming av elektiv virksomhet med utgangspunkt i resultatene fra en simuleringsmodell. Modellsimuleringene er gjort med det norskutviklede dataprogrammet Powersim Constructor (versjon 2.5). En kombinert avdeling som både behandler akutte og elektive pasienter forventes å ha kortere ventetider og mindre overtidsbruk enn en løsning med separat akutt og separat elektiv avdeling. Bakgrunnen for dette er at større fleksibilitet i den kombinerte avdelingen i ressursbruk i behandling av elektive og akutte pasienter oppnår høyere gjennomsnittlig kapasitetsutnyttelse. I den kombinerte avdelingen står pasientene i fare for å bli strøket av programmet på operasjonsdagen siden de konkurrerer med akutte pasienter om kapasitet. Som kompensasjon for denne ulempen får de kortere ventetid i ordinær kø før behandling. Resultatene tyder på at skjerming av elektiv virksomhet i seg selv ikke er så gunstig som antatt siden den samlede kapasitetsutnyttelsen for begge avdelinger blir mindre enn ved den kombinerte avdelingen. Imidlertid kan separate avdelinger medføre muligheter for effektivisering av den elektive virksomheten som igjen vil kunne bidra til kortere ventetider.Venteliste; sykehus; kirurgi; systemdynamikk; pasientstrømmer; øyeblikkelig hjelp

Sprekere eldre, rimeligere eldreomsorg? - Utgiftsbehovet i eldreomsorgen i perioden 2000-2030 under ulike forutsetninger om eldres funksjonsevne

Den gjennomsnittlige levealder øker. Både som følge av dette og som følge av variasjoner i fødselsrater, blir det i Norge, som i andre deler av den vestlige verden, flere eldre i årene framover. Endringene i demografi stiller store og økende krav til eldreomsorgen i framtiden. Vi vet imidlertid lite om hvor store utfordringene blir og hva som kreves av ressursinnsats framover. Årsakene til dette er flere. En årsak er at det samtidig med økningen i antall eldre ser ut til å skje en endringer i eldres helsetilstand og deres funksjonsevne. OECD har nylig gjennomført en studie av disse forholdene i 9 av sine medlemsland (Jacobzone, m fl 1999). I denne studien var Norge ikke med. Dette var noe av bakgrunnen for at Finansdepartementet og Sosial- og helsedepartementet i samarbeid utformet et prosjekt der målet var å se på framtidig behov for helse-, omsorgs- og pleietjenester blant eldre. Prosjektet utføres av Senter for helseadministrasjon, Universitetet i Oslo (SHA) og Statistisk Sentralbyrå (SSB). Den delen som utføres av Senter for helseadministrasjon, omfatter en analyse av endringer i demografi, helsetilstand, funksjonsevne og utgiftsbehov i pleie- og omsorgssektoren i Norge. Analysen omfatter framskrivninger av flere av disse forholdene til 2030 og rapporteres i foreliggende rapport.Eldreomsorg; aldrende befolkning; ressursbehov

On adopting Ontology Alignment techniques within the Phenotype Acquisition Process

The work presented in this paper is framed within the context of the BigMed project, aproject funded by the Norwegian Research Council. One of the objectives of BigMed isto enhance the phenotype acquisition process in newborns with a monogenetic disorder,one of the four patient groups studied in the project. The use of the Human PhenotypeOntology (HPO) [1] to tag phenotypes and systems like PhenoTips have substantiallycontributed to the overall phenotype acquisition workflow. PhenoTips [2] is a systemfor the acquisition of phenotypic information in patients with a genetic disease. Phe-noTips also suggests, given a selected set of HPO terms, candidate diagnoses usingOMIM (Online Mendelian Inheritance in Man) codes, and related genes for a subse-quent genetic test. Although PhenoTips represents a fantastic effort, we believe it couldbe extended with suitable Semantic Web solutions. In this paper, we present the firststeps to adopt ontology alignment techniques to contribute to the diagnostic process

Finding Data Should be Easier than Finding Oil

The competitiveness of modern enterprises heavily depends on their ability to make the right business decisions by relying on efficient and timely analysis of the right business critical data. In large and data intensive companies such as Equinor, a Norwegian multinational oil and gas company with more than 20,000 employees, gathering such data is not a trivial task due to the growing size and complexity of corporate information sources. As a result, the data gathering task is often the most time-consuming part of the decision making process, in particular when it comes to the work processes of Equinor's exploration geologists that should find in a timely manner new exploitable accumulations of oil or gas in given areas by analysing data about these areas. In this work we present our experience in addressing this data challenge tast at Equinor. We have developed and deployed at Equinor a semantic data access system that relies on the Ontology Based Data Access (OBDA) approach. Our system is based on our solid theoretical contributions and has been extensively evaluated at Equinor

Vaghet i emergente nivåer

I denne tesen, så skal jeg presentere filosfisk emergens, og argumentere for at det er for vagt. Jeg vil gi et overblikk i både vaghet og emergens, med fokus på teorier om emergente nivåer. Jeg vil så argumentere for at emergens og dets karakteriseringer er vage, og at dette er et generelt poeng, ikke spesifikt til en bestemt definisjon. Til slutt vil jeg vise hvorfor dette er problematisk for teorier om emergente nivåer.Filosofi mastergradsoppgaveMAHF-FILOFILO35

Matching disease and phenotype ontologies in the ontology alignment evaluation initiative

Background: The disease and phenotype track was designed to evaluate the relative performance of ontology matching systems that generate mappings between source ontologies. Disease and phenotype ontologies are important for applications such as data mining, data integration and knowledge management to support translational science in drug discovery and understanding the genetics of disease. Results: Eleven systems (out of 21 OAEI participating systems) were able to cope with at least one of the tasks in the Disease and Phenotype track. AML, FCA-Map, LogMap(Bio) and PhenoMF systems produced the top results for ontology matching in comparison to consensus alignments. The results against manually curated mappings proved to be more difficult most likely because these mapping sets comprised mostly subsumption relationships rather than equivalence. Manual assessment of unique equivalence mappings showed that AML, LogMap(Bio) and PhenoMF systems have the highest precision results. Conclusions: Four systems gave the highest performance for matching disease and phenotype ontologies. These systems coped well with the detection of equivalence matches, but struggled to detect semantic similarity. This deserves more attention in the future development of ontology matching systems. The findings of this evaluation show that such systems could help to automate equivalence matching in the workflow of curators, who maintain ontology mapping services in numerous domains such as disease and phenotype

The Influence of Screen Distraction on Taste Perception

The growing use of digital devices such as computers and phones, particularly during meals, has raised interest in how screen distraction influences taste perception and food consumption. Research has shown that distraction can modulate taste perception through mechanisms such as reduced attention towards the food, cross-modal associations, emotions generated from the screen, or cognitive strain (Crisinel et al., 2012; Liang et al., 2018; Noel & Dando, 2015). Adolescents represent a generation with high screen use time, making it essential to explore how eating in front of a screen affects their taste perception and eating behavior (Barn og medier 2024). The goal of this master’s thesis is therefore to understand how eating in front of a screen influences taste perception and intake, and identify factors that may affect taste perception and the distraction effect from the screen. A trained sensory panel (n = 10), experts at evaluating taste without distraction, and high school students (n = 111), as a younger participant group, assumed to be more familiar with screen use, were included in this study. Both groups evaluated four types of salt potato chips under two conditions: with and without a video shown on their computer. The high school students answered a questionnaire about their screen habits, health interests, and food pleasure, to assess whether any of these factors affected taste perception and the impact of screen distraction. To evaluate the effect of screen distraction on consumption, the students answered four questions regarding their satiety and hunger levels before and after each test condition. The results showed that the trained panel reported a decrease in perceived intensity for all sensory attributes, except hardness, when eating in front of a screen. In contrast, the high school students reported higher perceived intensity of saltiness and taste intensity in the screen condition, while the other attributes showed no significant difference between the conditions. High health interest was associated with higher ratings for saltiness, fattiness, and taste intensity. Higher food pleasure was linked to eating lunch and snacks in front of the screen. Total screen time did not show a significant relationship with health interest or food pleasure. Only one of the hunger- and satiety-related questions showed a lower intake for the screen condition. The observed results may be explained by the trained panel being more accustomed to evaluating taste without distraction and therefore more susceptible to the effects of screen distraction. In addition, the students may be more used to eating in front of a screen and, hence, not affected to the same extent. Further research is recommended to explore the emotional effects of screen content, examine other food categories, and investigate how screen distraction affects satiety and hunger levels for adolescents

Utilizing Audio Plugins for Automatic Music Transcription

Denne masteroppgaven undersøker hvilken effekt digitale verktøy for musikkproduksjon kan ha på ytelsen til løsninger innenfor Automatisk Transkripsjon av Musikk (ATM). For å gi en detaljert og grundig undersøkelse av dette, presenterer denne rapporten et system som kan prosessere både lyd og MIDI med digitale effekter og instrumenter. Dette systemet benyttes til å generere nye datasett basert på flere datasett populært brukt i ATM-løsninger. De produserte datasettene blir videre brukt som treningsdata i et moderne ATM-system for å se til hvilken grad teknikkene brukt fungerer gjennom ulike eksperimenter. ATM handler om å automatisk innhente informasjon om hvilke noter som blir spilt av i et musikalsk stykke, samt hvilken stil stykket er i. Dette er et fagfelt med mange mulige bruksområder, f.eks. i læring og produsering av musikk. Selv om det i de siste årene har blitt rapportert om løsninger i feltet med brukbar ytelse, er det fortsatt et stykke igjen å gå før disse løsningene oppnår perfekt transkripsjonsevne. Den største bremsen for fremgang innenfor ATM antas å være mangel på store og godt annoterte datasett. For å kompensere for dette har flere løsninger tidligere blitt foreslått som forsøker å augmentere eksisterende musikk-data for å øke ytelsen til automatiske transkriberingsmodeller. Disse løsningene har brukt varierende fremgangsmåter som enkle endringer i toner, til mer avanserte teknikker som for eksempel endring av lyd ved hjelp av kunstig intelligens. Det er dog til nå ingen som har undersøkt hvordan digitale verktøy for musikkproduksjon kan brukes til å automatisk endre musikalsk data, samt hva slags innvirkning dette har på automatisk transkribering. Dette er verktøy som er spesialutviklet for å endre musikalske signaler på nær uendelige måter. Gitt riktig bruk burde de derfor kunne benyttes til å generere data som kan supplementere eksisterende musikalske datasett for økt ytelse og resultater. Eksperimentene gjort i sammenheng med denne rapporten viser at slike metoder kan ha positiv innvirkning på transkripsjonsytelse. Transkripsjonsevne økes for enkelte filer i valideringsdataen til flere datasett. I tillegg viser noen eksperimenter økt presisjon over hele datasett. Slike metoder har i sin helhet dog hatt negativ innvirkning på ytelse for ATM-systemet. I rapporten er det foretatt en grundig evaluering av hvorfor disse resultatene har forekommet. Videre diskuteres hvilke faktorer som må ligge til grunn for at digitale verktøy for musikkproduksjon kan øke ytelse for ATM-systemer i senere forsøk.Pertaining to the field of Automatic Music Transcription (AMT), this thesis investigates the effect that digital audio plugins has on transcription performance, when used to augment existing musical data. To best examine this, the thesis presents a complete system, capable of rendering both audio and Musical Instrument Digital Interface (MIDI) data through digital effects and digital instruments. Additionally, the system comes with a variety of optional settings, providing intricate control of the rendering process. The presented system is used to produce new datasets, based on popular datasets used in AMT. The produced data is then used together with a state-of-the-art music transcription model to get numerical quantification of how the rendering affects the prediction performance of the model. This is done over a variety of experiments to get a broad understanding of the weak and strong points of the rendering approach. Generally, AMT refers to the process of using a computer to recreate the notes and performance style details from a piece of music. Its many possible use cases spans learning applications (e.g. presenting an instrument learner with the notation to any given song) and artistic work (e.g. sampling and remixes), to name a few. However, lack of large and well annotated datasets is among the hinders that so far have kept AMT models from reaching satisfactory performance. Previously there have been several attempts to remedy the deficiency in musical data, using different kinds of augmentation approaches. These have spanned simple pitch-shifting to advanced Artificial Intelligence (AI) based vocoders. While some of these attempts have been successful, the augmentation process is usually quite uniform across the data, relying on one or a few techniques for all augmentations. This puts a limitation on how diverse the augmented data can become, and consequently on which weak-points can be addressed in the existing musical data. This thesis hypothesizes that by using audio plugins for musical augmentation, the rendering possibilities at hand are near infinite. In turn, this should give vast potential for remedying many deficiencies in current musical datasets. The experiments conducted in this thesis show that validation performance has increased on several individual files, and even the overall precision score over entire datasets, when trained with the augmented data. On a general basis, however, the experiments show that plugin-rendered data tend to perform worse than their original counterparts. Together with these findings and a thorough review of the limitations and current capabilities of the system, this thesis serves as a starting point for using audio plugins to improve state-of-the-art AMT. Additionally, in light of the experimental results, a range of possibilities for future improvements are discussed