Idag är artificiell intelligens inom sjukvården ett omtalat ämne. Tidigare litteratur visar att det finns en tydlig potential för AI inom sjukvården där det kan göra stor nytta. Syftet med denna studien har varit att belysa var den svenska sjukvården befinner sig idag och identifiera de begränsningar som finns och försvårar sjukvårdens arbete med AI. Studien har fokuserat på att tala med experter inom området för att få deras perspektiv på situationen.  Empiriska materialet tyder på att den svenska sjukvården inte är tillräckligt förberedd och digitalt mogen för någon större utbreddhet av AI idag. Det påpekas att det krävs en digital transformation där digitala rutiner och processer blir en större del av den svenska sjukvårdens vardag först. Det visar sig att regelverken kring AI och datahantering inte är kompatibla med de ambitioner som finns vad gäller AI inom sjukvården. Denna uppsats visar att det finns ett tydligt glapp mellan förväntningarna kring AI och det faktiska arbetet i sjukvården där optimismen inte är lika tydlig. Det krävs en tydligare nationell samordning, större digital kompetens och framför allt en större ödmjukhet inför att det tar tid att bli digitalt mogen för en sådan stor förändring som AI. / Today, AI in healthcare is a popular topic. Previous literature shows that there is a clear potential for AI in healthcare where it can be of great benefit. The purpose of this study has been to shed light on where Swedish healthcare is today and identify the limitations that exist and complicate healthcare's work with AI. The study has focused on talking to experts in the field to get their perspective on the situation. Empirical evidence suggests that Swedish healthcare is not sufficiently prepared and digitally mature for any greater prevalence of AI today. It is pointed out that a digital transformation is required where digital routines and processes become a larger part of Swedish healthcare's everyday life first. It turns out that the regulations regarding AI and data management are not compatible with the ambitions that exist with regard to AI in healthcare. This essay shows that there is a clear gap between the expectations around AI and the actual work in healthcare where the optimism is not as clear. Clearer national coordination, greater digital competence and, above all, greater humility are required before it takes time to become digitally mature for such a major change as AI.

In this thesis a new concept called domain knowledge management for informationproviding dialogue systems is introduced. Domain knowledge management includes issues related to representation and use of domain knowledge as well as access of background information sources, issues that previously have been incorporated in dialogue management. The work on domain knowledge management reported in this thesis can be divided in two parts. On a general theoretical level, knowledge sources and models used for dialogue management, including domain knowledge management, are studied and related to the capabilities they support. On a more practical level, domain knowledge management is examined in the contexts of a dialogue system framework and a specific instance of this framework, the ÖTRAF system. In this system domain knowledge management is implemented in a separate module, a Domain Knowledge Manager. The use of a specialised Domain Knowledge Manager has a number of advantages. The first is that dialogue management becomes more focused as it only has to consider dialogue phenomena, while domain-specific reasoning is handled by the Domain Knowledge Manager. Secondly, porting of a system to new domains is facilitated since domain-related issues are separated out in specialised domain knowledge sources. The third advantage with a separate module for domain knowledge management is that domain knowledge sources can be easily modified, exchanged, and reused. / <p>Report code: LiU-Tek-Lic-2001:27.</p>

Psykisk ohälsa har blivit alltmer vanligt förekommande och identifieras idag som ett globalt problem. Siffror för unga svenskar i åldersspannet 16-29 år som lider av psykiska problem visar oroväckande ökningar under de senaste 15 åren. Samtidigt som det sker en ökning av psykiska problem genomförs studier som belyser vikten av AI inom hälsosektorn. Dessa studier omfattar både fördelar och begränsningar, där ett återkommande tema är bristande acceptans från användarens sida. Syftet med denna studie är att undersöka acceptansen hos unga vuxna män och kvinnor i Sverige, i åldersspannet 16-29 år. Acceptansen undersöks genom en kvantitativ enkätundersökning baserad på TAM (technology acceptance model). Enkätundersökningen inkluderade totalt 73 respondenter. Vi vill dock påpeka att detta antal kan begränsa validiteten och möjligheten till generalisering.  För respektive chatbotar och avatarer har fem hypoteser definierats, varav samtliga gällande chatbotar accepteras medan fyra av fem gällande avatarer. Resultaten från studiens hypoteser visar tydliga relationer, med positiva korrelationer och signifikanta värden på en-procentsnivå (p &lt; 0,01). Det framkommer klara samband mellan uppfattad användarvänlighet och uppfattad användbarhet, uppfattad användbarhet och attityd till användning, samt mellan attityd till användning och förmodad användning. Dessa resultat, baserade på insamlad data från studiens enkätundersökning, avslöjar en övergripande låg acceptans bland unga svenskar när det gäller AI-integrerad hälsorådgivning, och att det finns en viss oro och tveksamhet när det gället användningen av AI inom psykvården. / Mental health issues have become increasingly common and are now identified as a global problem. Figures for young Swedes aged 16-29 suffering from mental health problems show alarming increases over the past 15 years. Concurrently with the rise in mental health issues, studies highlighting the importance of AI in the healthcare sector are being conducted. These studies cover both advantages and limitations, with a recurring theme being a lack of acceptance from users. The purpose of this study is to examine the acceptance among young adults, both men and women, in Sweden, within the age range of 16-29 years. Acceptance is investigated through a quantitative survey based on the Technology Acceptance Model (TAM). The survey included a total of 73 respondents. However, we would like to point out that this number may limit the validity and generalizability of the findings. For both chatbots and avatars, five hypotheses have been defined, with all related to chatbots being accepted while four out of five related to avatars are accepted. The results of the study's hypotheses show clear relationships, with positive correlations and significant values at the one percent level (p &lt; 0.01). There are clear connections between perceived ease of use and perceived usefulness, perceived usefulness and attitude toward use, as well as between attitude toward use and intended use. These results, based on collected data from the survey, reveal an overall low acceptance among young Swedes regarding AI-integrated health advice and indicate a certain level of concern and hesitation regarding the use of AI in mental healthcare

Artificiell intelligens blir allt mer vanligt inom fler och fler områden. Ett område där tekniken är relativt ny är inom kreativa processer och kreativa områden. Detta arbete är en kvalitativ studie av explorativ karaktär, som undersöker hur AI kan användas inom dessa kreativa processer samt vilka möjligheter och utmaningar som uppkommer av det. Tre intervjuer har genomförts med personer som har god och aktuell kunskap inom ämnet. Det insamlade materialet har sedan analyserats med den kreativa processen som ramverk. Resultatet visar att AI i vissa steg av processen kan användas, dels för att underlätta men också för att effektivisera densamma. I andra steg har utvecklingen av AI inte kommit tillräckligt långt för att bidra med något värde eller erbjuda någonting som utvecklar eller gör processen lättare. Vidare har resultatet visat att inställningen till användandet kan bli en avgörande faktor för fortsatt utveckling och användning, men även att möjligheterna är fler än utmaningarna.

Bakgrund: Det digitala samhället har under de senaste åren utvecklats drastiskt då artificiell intelligens har fått en större roll. Flertal företag har börjat se potential med att tillämpa artificiell intelligens inom digitala marknadsföringssyften med kunder. Trots de fördelar artificiell intelligens medför oroar sig många människor att mänsklig interaktion minskar. En minskning av den mänskliga interaktionen kan i sin tur försvåra skapandet av tillitsfulla kundrelationer om artificiell intelligens får ett övertag. Syfte: Studiens syfte har varit att undersöka hur företag inom konsumentsektorn kan arbeta för att skapa tillitsfulla relationer till sina kunder i samband med användning av artificiell intelligens inom digital marknadsföring. En avsikt har också varit att ta reda på vad artificiell intelligens kan ha för roll i den digitala marknadsföringen. Metod: Uppsatsen erhåller en kvalitativ forskningsmetod och det empiriska materialet samlades in genom semistrukturerade intervjuer. Totalt deltog åtta respondenter, två forskare inom artificiell intelligens och sex specialister inom marknadsföring. Resultatet har analyserats med hjälp av tidigare forskning där artificiell intelligens, digital marknadsföring, digital kommunikation, kundrelationer, tillit och kunddeltagande har varit centrala teorier. Slutsats: Studiens resultat visade att det finns flera arbetssätt som företag kan använda för att underlätta vid byggandet av tillitsfulla kundrelationer i samband med implementering av AI-verktyg. V iktiga aspekter har därför blivit kommunikation, ärlighet och kontroll. V idare har det framkommit att artificiell intelligens kommer ha en stor roll inom digital marknadsföring med utgångspunkt i att kunden följer med i digitaliseringens utveckling och att företag arbetar för att bibehålla kundens tillit vid användning av denna teknik. / Background: The digital society during the past few years has gone through a drastic developement due to the artificial intelligence. Multiple companies is starting to see great potential with implementing the technique within digital marketing purposes with customers. Despite the benefits artificial intelligence can offer, many people still worry about the reduction of the human interaction. A decrease of the human interaction can lead to difficulties in the process of creating trustworthy customer relations if artificial intelligence gets the ascendancy. Aim: The purpose of the study has been to investigate how companies in the consumer sector can work to create trustworthy relationships with their customers in connection with the use of artificial intelligence in digital marketing. An intention has also been to find out what role artificial intelligence can have in digital marketing. Method: This thesis obtains a qualitative research method and the empirical material was gathered through semi-structured interviews. Eight respondents participated, two researchers within artificial intelligence and six marketing specialists. The result has been analyzed by using previous research where artificial intelligence, digital marketing, digital communication, customer relations, trust and customer participation has been central theories. Conclusion: The result indicated that there are several working methods that companies can use to facilitate the construction of trusting customer relationships in connection with the implementation of AI tools. Important aspects are communication, honesty and control. Furthermore, the result has emerged that artificial intelligence will have a major role in digital marketing, based on if the customers continues to follow the development of digitalization and that companies work to maintain the customer’s trust in using this technology.

Artificiell intelligence (AI) har blivit vanligare att använda för att stödja människor i deras beslutsfattande. Maskininlärning (ML) är ett delområde inom AI som har börjat användas mer inom hälso-och sjukvården. Patientdata ökar inom vården och ett AI-system kan behandla denna ökade datamängd, vilket vidare kan utveckla ett beslutsstöd som hjälper läkarna. AI-tekniken blir vanligare att använda inom radiologin och specifikt inom mammografin som ett beslutsstöd. Användning av AI-teknik inom mammografin medför fördelar men det finns även utmaningar som inte har något med tekniken att göra.Icke-tekniska utmaningar är viktiga att se över för att generera en lyckad praxis. Studiens syfte var därför att undersöka icke-tekniska utmaningar vid användning av AI som ett beslutsstöd inom mammografi ur ett radiologiskt perspektiv. Radiologer med erfarenhet av mammografi intervjuades i syfte att öka kunskapen kring deras syn på användningen.Resultatet från studien identifierade och utvecklade de icke-tekniska utmaningarna utifrån temana: ansvar, mänskliga förmågor, acceptans, utbildning/kunskap och samarbete. Resultatet indikerade även på att inom dessa teman finns icke-tekniska utmaningar med tillhörande aspekter som är mer framträdande än andra. Studien ökar kunskaperna kring radiologers syn på användningen och bidrar till framtida forskning för samtliga berörda aktörer. Forskning kan ta hänsyn till dessa icke-tekniska utmaningar redan innan tekniken är implementerad i syfte att minska risken för komplikationer. / Artificial intelligence (AI) has become more commonly used to support people when making decisions. Machine learning (ML) is a sub-area of AI that has become more frequently used in health care. Patient data is increasing in healthcare and an AI system can help to process this increased amount of data, which further can develop a decision support that can help doctors. AI technology is becoming more common to use in radiology and specifically in mammography, as a decision support. The usage of AI technology in mammography has many benefits, but there are also challenges that are not connected to technology.Non-technical challenges are important to consider and review in order to generate a successful practice. The purpose of this thesis is therefore to review non-technical challenges when using AI as a decision support in mammography from a radiological perspective. Radiologists with experience in mammography were interviewed in order to increase knowledge about their views on the usage.The results identified and developed the non-technical challenges based on themes: responsibility, human abilities, acceptance, education/knowledge and collaboration. The study also found indications within these themes that there are non-technical challenges with associated aspects that are more prominent than others. This study emphasizes and increases the knowledge of radiologists views on the usage of AI and contributes to future research for all the actors involved. Future research can address these non-technical challenges even before the technology is implemented to reduce the risk of complications.

Denna studie besvarar vilka möjligheter och hinder som i dagsläget finns för teknologin generativ design (GD) inom företag. Frågeställningen besvarades genom en insamling av befintlig kunskap i form av en litteraturstudie som senare kombinerades med dagens kunskap i branschen genom kvalitativa intervjuer, semi-strukturerade intervjuer, med personer som kommit i kontakt med teknologin. GD:s utveckling på senare år har präglats av framgångar, och kommer oundvikligen att påverka flertalet industrier i framtiden. Det som dock visade sig är att den nuvarande kunskapsnivån är för låg hos företagen vilket gör att de inte kan använda tekniken till sin fulla potential. Detta kombinerat med systemets komplexa lösningar, vars strukturer kräver dyra tillverkningsmetoder, leder ofta till att företag anser att systemet inte är nödvändiga att implementera i dagsläget. För tillfället utnyttjar företag systemen främst för konceptframtagning då de arbetar med banbrytande design. Detta gör även att vissa industrier har större användning av teknologin än andra. Däremot finns en optimism om att teknologin kommer att sprida sig till andra industrier i framtiden. / This study answers what opportunities and obstacles currently exist for the technology generative design (GD) in companies. The question was answered through a collection of existing knowledge in the form of a literature study which was later combined with today's knowledge in the industry through qualitative interviews, semi-structured interviews, with people who have come into contact with the technology. GD's development in recent years has been marked by success, and will inevitably affect most industries in the future. What turned out, however, is that the current level of knowledge is too low at the companies, which means that they cannot use the technology to its full potential. This, combined with the system's complex solutions, whose structures require expensive manufacturing methods, often leads companies to consider that the system is not necessary to implement at the present time. At the moment, companies use the systems primarily for concept development when they work with ground-breaking designs. This also means that some industries have greater use of the technology than others. However, there is optimism that the technology will spread to other industries in the future.

Cloud services are one of the fast expanding fields of today. Companies such as Amazon, Google, Microsoft and IBM offer these cloud services in various forms. As this field progresses, the natural question occurs ”What can you do with the technology today?”. The technology offers scalability for hardware usage and user demands, that is attractive to developers and companies. This thesis tries to examine the applicability of cloud services, by combining it with the question: ”Is it possible to make an automated thesis examiner?” By narrowing down the services to IBM Watson web services, this thesis main question reads ”Is it possible to make an automated thesis examiner using IBM Watson?”. Hence the goal of this thesis was to create an automated thesis examiner. The project used a modified version of Bunge’s technological research method. Where amongst the first steps, a definition of an software thesis examiner for student theses was created. Then an empirical study of the Watson services, that seemed relevant from the literature study, proceeded. These empirical studies allowed a deeper understanding about the services’ practices and boundaries. From these implications and the definition of a software thesis examiner for student theses, an idea of how to build and implement an automated thesis examiner was created. Most of IBM Watson’s services were thoroughly evaluated, except for the service Machine Learning, that should have been studied further if the time resources would not have been depleted. This project found the Watson web services useful in many cases but did not find a service that was well suited for thesis examination. Although the goal was not reached, this thesis researched the Watson web services and can be used to improve understanding of its applicability, and for future implementations that face the provided definition. / Molntjänster är ett av de områden som utvecklas snabbast idag. Företag såsom Amazon, Google, Microsoft och IBM tillhandahåller dessa tjänster i flera former. Allteftersom utvecklingen tar fart, uppstår den naturliga frågan ”Vad kan man göra med den här tekniken idag?”. Tekniken erbjuder en skalbarhet mot använd hårdvara och antalet användare, som är attraktiv för utvecklare och företag. Det här examensarbetet försöker svara på hur molntjänster kan användas genom att kombinera det med frågan ”Är det möjligt att skapa en automatiserad examensarbetesrapportsgranskare?”. Genom att avgränsa undersökningen till IBM Watson molntjänster försöker arbetet huvudsakligen svara på huvudfrågan ”Är det möjligt att skapa en automatiserad examensarbetesrapportsgranskare med Watson molntjänster?”. Därmed var målet med arbetet att skapa en automatiserad examensarbetesrapportsgranskare. Projektet följde en modifierad version av Bunge’s teknologiska undersökningsmetod, där det första steget var att skapa en definition för en mjukvaruexamensarbetesrapportsgranskare följt av en utredning av de Watson molntjänster som ansågs relevanta från litteratur studien. Dessa undersöktes sedan vidare i empirisk studie. Genom de empiriska studierna skapades förståelse för tjänsternas tillämpligheter och begränsningar, för att kunna kartlägga hur de kan användas i en automatiserad examensarbetsrapportsgranskare. De flesta tjänster behandlades grundligt, förutom Machine Learning, som skulle behövt vidare undersökning om inte tidsresurserna tog slut. Projektet visar på att Watson molntjänster är användbara men inte perfekt anpassade för att granska examensarbetesrapporter. Även om inte målet uppnåddes, undersöktes Watson molntjänster, vilket kan ge förståelse för deras användbarhet och framtida implementationer för att möta den skapade definitionen.

No description available.

In an increasingly digitalized society, the cyber threats faced by banks have become more extensive and complex. At the same time, artificial intelligence has developed into a powerful and disruptive technology that can be used to strengthen cybersecurity and counter financial crime, among other things. The purpose of the study was to map how Swedish banks use AI to counteract cyber threats and financial crime, and what benefits and challenges this entails. The study is based on four qualitative interviews with bank officials specialized in cybersecurity or financial crime. The Technology-Organization-Environment framework is used to analyze the challenges and factors affecting the use of AI. The results show that AI models are used for several security purposes, such as preventing DDoS attacks, malware detection and identifying signs of financial crime. The main benefits of AI are the ability to analyze large amounts of data in real time and to identify patterns and anomalies that are difficult for the human eye to see. However, there are a number of challenges for Swedish banks in the adoption and use of AI related to regulation, ethics and competence.