Inom hälso- och sjukvården hanteras känslig patientinformation. I framtiden kommer alltmer information att lagras elektroniskt och därmed bli mer lättillgänglig. Användarna av informationssystemen kan vara en säkerhetsrisk. Metoderna som används vid intrångsförsök inriktas alltmer på att involvera människor istället för att enbart använda sig av teknik. Syftet med detta arbete är att undersöka användarnas upplevelse och medvetenhet om icke tekniska hot mot informationssäkerheten för digitalt lagrad patientinformation. Datainsamlingen genomfördes i form av kvalitativa intervjuer med sjuksköterskor anställda på ett sjukhus i västra Sverige. Resultatet visar att det allt överskuggande upplevda hotet var intrång och förlust av sekretess i den elektroniska patientjournalen. Hoten uppfattades som interna främst från personal och till viss del från patienter. Intrång av externa aktörer ansågs osannolikt och av mer teknisk natur. En social engineering attack skulle kunna vara lyckosam, skadan som skulle kunna åstadkommas förstärks av icke fungerande utloggningsrutiner, kombinerat med vissa brister i lösenordshanteringen och användarnas omedvetenhet om hoten.

Causal discovery is the problem of learning causal relationships between variables from a set of data. One interesting area of use for causal discovery is the health care domain, where application could help facilitate a better understanding of disease and treatment mechanisms. The health care domain has recently undergone a major digitization, making available a large amount of data for use in learning algorithms, available in formats such as medical images or electronic health records. This thesis aims to explore the application of causal discovery on electronic health record data. We provide an overview of the field of causal discovery and identify 3 contemporary methods for causal discovery on time-series data which we apply on a preprocessed version of the MIMIC-IV data set. Each causal discovery method is run on time-series comprising of electronic health record data related to hospital stays for patients with sepsis. We provide an empiric report of the overlap between the learned graphs from different hospital stays as a heuristic evaluation measure. We find that it is possible to identify common themes in the learned graphs between different causal discovery methods, indicating potential practical value of causal discovery on electronic health record data. We also identify important considerations for future application and evaluation, such as incorporating extensive domain knowledge, and provide suggestions for future work. / Kausal upptäckt är problemet med att lära sig orsakssamband mellan variabler från en uppsättning data. Ett intressant användningsområde för kausal upptäckt är hälso- och sjukvårdsdomänen, där tillämpning kan bidra till en bättre förståelse av sjukdomar och behandlingsmekanismer. Sjukvårdsdomänen har nyligen genomgått en stor digitalisering vilket gör en stor mängd data tillgänglig för användning i inlärningsalgoritmer, tillgänglig i format som medicinska bilder eller elektroniska patientjournaler. Denna avhandling syftar till att utforska tillämpningen av kausal upptäckt på elektroniska patientjournaler. Vi ger en översikt över området för kausal upptäckt och identifierar 3 samtida metoder för kausal upptäckt på tidsseriedata som vi tillämpar på en förbearbetad version av MIMIC-IV-datauppsättningen. Varje identifierad metod för kausal upptäckt körs på tidsserier som består av elektroniska patientjournaler relaterade till sjukhusvistelser för patienter med sepsis. Vi tillhandahåller en empirisk rapport över överlappningen mellan de inlärda graferna från olika sjukhusvistelser som ett heuristiskt utvärderingsmått. Vi finner att det är möjligt att identifiera gemensamma teman i de inlärda graferna mellan olika kausala upptäcktsmetoder, vilket indikerar potentiellt praktiskt värde av kausal upptäckt på elektroniska patientjournaler. Vi identifierar också viktiga överväganden för framtida tillämpning och utvärdering, såsom att integrera omfattande domänkunskap, och ger förslag för framtida arbete.

Purpose:The thesis will shed light on the overall need of CDSSs in the Swedish health care system,  and  it  will  also  present  a  specific  efficiency  problem  that  could  be  solved  by implementing a CDSS. The need for a CDSS is where an implementation would improve patient outcome, by delivering the right care at the right time, and where the CDSS could reduce the cost of the delivered care. A better understanding of the current need could help eliminate the existing empirical gap and ultimately lead to better and more efficient health care in Sweden. The research question was formulated as: Where within Swedish health care can a need for increased efficiency be met through the implementation of a realistic CDSS system? Design and methodology: The  thesis  is  a  case  study  where qualitative data, collected through a literature review and interviews, was used to answer the research question. The methodology used was tailored to the unique setting of the research and in accordance to the purpose of the study. The method was divided into five phases. (1) Finding an area of focus, such as a specific diagnosis, within the health care system where the need for a CDSS system is deemed high. (2) Mapping the care chain of the identified area of interest. (3) Developing hypotheses concerning where in the care chain challenges could be solved using a clinical decision support system. (4) Confirming or rejecting the proposed hypotheses through interviews with relevant experts. (5) Presenting the specific efficiency problem that could be solved using a CDSS and a presentation of the design of said CDSS. Findings: The efficiency problem that could be solved using a CDSS was identified to be within the area of heart failure treatment. There were a multitude of areas of improvement found along the care chain and a number of them could be solved by developing and using specific CDSSs. A CDSS that could help physicians, within the primary care system, to identify patients that  could benefit from  being  assessed  by  cardiology specialist was  proposed  as  the  most beneficial  CDSS  system.  The  proposed  CDSS  would  be  both  beneficial  and  realistically implementable. / Syftet med uppsatsen är att belysa det övergripande behovet av kliniska beslutsstödssystem inom den svenska vården och slutligen finna det mest trängande behovet. En bättre förståelse för detta behov kan hjälpa att minska det existerande empiriska gapet och slutligen leda till en bättre och mer effektiv vård i Sverige. Forskarfrågan formulerades som uppdraget att finna ett behov för ökad effektivitet inom svensk sjukvård, som kan lösas genom implementering av ett realistiskt kliniskt beslutsstöd. Design och metodologi: Uppsatsen är en casestudie där kvalitativ data, samlad genom en litteraturstudie samt intervjuer, användes för att besvara forskningsfrågan. Metodologin som brukades var anpassad efter den unika naturen för forskningen, samt i enighet med syftet av studien. Metoden delades in i fem faser. (1) Finna ett fokusområde, exempelvis en specifik diagnos, där behovet av ett kliniskt beslutsstöd bedömdes högt. (2) Kartlägga vårdkedjan för den identifierade diagnosen. (3) Utveckla hypoteser angående var inom vårdkedjan som  utmaningar skulle kunna lösas med ett kliniskt beslutsstöd. (4) Bekräfta eller förkasta ypoteserna genom intervjuer med relevanta experter. (5) Presentera problemet med det mest trängande behovet efter ett kliniskt beslutsstöd och hur ett sådans skulle utformas. Fynd: Effektivitetsproblemet som kunde lösas bäst via ett kliniskt beslutsstöd identifierades att vara inom området hjärtsviktsbehandling. Det fanns flertalet områden med utvecklingspotential som urskiljdes ur vårdkedjan för hjärtsviktspatienter, och vissa av dessa utmaningar kunde lösas genom utveckling och implementering av specifika kliniska beslutsstöd. Det kliniska beslutsstöd som skulle lösa det mest trängande behovet inom vården idag föreslås vara ett system som hjälper läkare inom vårdcentralerna att identifiera patienter som skulle gagnas av en remiss till en kardiolog. Det föreslagna kliniska beslutsstödet skulle vara både fördelaktigt för vårdpersonal samt patienter samt är realistiskt implementerbart.

I vården är det idag många anställda som kräver åtkomst till patientjournaler. Detta medför att informationen måste vara lättåtkomlig när behoven uppstår. Att skydda patienters integritet är samtidigt mycket viktigt och att inte riskera att några uppgifter läcker ut. Ett problem är att vårdpersonal kan läsa patientjournaler utan att ha behörighet för detta.Studien belyser ett dilemma mellan vårdpersonals etiska inställning till informationssystem i förhållande till hur systemen skyddas. Ena sidan av dilemmat fokuserar på hur benägen vårdpersonal i Sverige är till att medvetet otillåtet läsa elektroniska patientjournaler och på detta sätt agera oetiskt. Den andra sidan riktas till hur informationssystemen inom svensk vård hittar en balans mellan att vara lättillgängliga för användare och samtidigt tillräckligt skyddade mot interna intrång. Frågeställningen som studien behandlar är att identifiera vilka faktorer som ligger till grund för vårdanställdas etiska inställning till olovlig läsning i förhållande till hur systemen skyddas mot dessa intrång.Det är en kvalitativ studie som utförts eftersom fokus har varit att tolka resultatet och identifiera betydande faktorer. För att få en bra grund gjordes en förstudie i form av intervjuer. Detta för att samla information och bredda kunskaper gällande vårdsystem. Det har tagits hänsyn till lagar och regler samt riktlinjer och rutiner för vården inom Västra Götalands län i Sverige, som även är studiens avgränsning. För att få information om hur de vårdanställda ställer sig till interna intrång i vården skickades det ut enkäter. Eftersom ämnet som studien avser kan uppfattas som känsligt har författarna varit tydliga med valfriheten att delta. Detta med tanke på att det gäller brott på arbetsplatsen.Studien resulterar i att även om majoriteten av respondenterna håller sig inom ramarna för vårdens regler, gällande att läsa patientjournaler, visar ändå respondenterna tendenser till att delvis frångå reglerna. Utifrån genomförd studie är det få fall som uppdagas och för att detta ska minska, anser författarna, att loggranskning av vårdanställda borde öka och ske av opartisk granskare. Detta för att skydda patienterna och nå högre säkerhet. Studien riktar sig till vårdpersonal och dess chefer för att upplysa om beteendet och dess risker för patienters integritet och allmänhetens bristande förtroende. / There are many health professionals that require access to health records in today’s health care. This means that information must be easily accessible when needed. Meanwhile the patient´s integrity is a very important issue so no personal sensible information leaks. One problem is that health professionals can read journal of patients in health care information systems without permission.The study researches the tension between two aspects, how health professionals act in health care information systems compared to how the system is secure. One aspect is how nursing staff in Sweden is prone to read journals of patients consciously, thus acting unethical. The other aspect is how the information system within Swedish health care can find the balance between easily user accesses and adequately protected against internal intrusions. The research question is to identify underlying factors how health professionals ethical approach is to illicit reading of electronical health records, in relation to how the systems are protected against these internal intrusions.The conduct of study is through a flexible method approach because the focus is to looking for context and interprets the result. In order to get a good foundation made a pilot study by several interviews. The aim of the pilot study was to expand knowledge regarding health information systems. Laws and regulations, policies and procedures in health care information systems has been considered, focused in Västra Götaland County in Sweden. To find out the nursing staff attitudes to internal intrusion were questionnaires sent out. As the subject of the study can be perceived as sensitive, the authors have made clear to the respondents that it was completely anonymous, considering the case of illegal behavior in the workplace.The finding of the study shows even though the majority of the survey´s respondents remain within the regulations of health care relating to read electronical health records, some of the respondents still shows tendencies to partly abandon them. The authors considered to prevent these tendencies that controls of log history in health care systems should increase and be made by independent auditors. This also for the aim to protect patients and reach more security. The study aims to health professionals and their managers to provide information on the behavior and its risk for patient’s integrity and the public lack of confidence.

Colorectal cancer (CRC) is a health challenge worldwide and early detection of the disease is crucial to improve patient prognosis. It is common for the first contact with care to occur in primary care centers where general practitioners often face the challenge of distinguishing CRC from other diseases with similar symptoms. In this master thesis, patient records from primary care were used to create, optimize, and evaluate a machine learning model that classifies patients with CRC for early detection of the disease. The data used in the project included parts of electronic health records (EHRs) from both public (SLSO) and privately run (Capio and Praktikertjänst) primary care centers in the Stockholm region. The available dataset was cleaned and pre- processed, and then tested on four separate models. After selecting and optimizing the most promising model, LightGBM, a detailed evaluation of the model was performed. To simulate realistic clinical conditions, data from the three months prior to diagnosis were excluded from two of the datasets. The results were then compared with a baseline machine learning model that utilized ICD codes extracted from EHRs in primary care for early detection of CRC.The results showed that the final developed model had a generally good performance with an AUROC score of a maximum of 85.8%, which indicates very good ability to distinguish between the classes. The performance dropped when using the datasets with 3 months of data removed, but the ROC curves still showed a better ability than random classification to distinguish between the classes with a AUROC score of maximum 60,8%. The results also showed that the model developed in this master thesis outperforms the baseline model, which was based on ICD codes, from a performance perspective. For future development and before a possible clinical implementation, a larger data set should be used for training and testing. / Tjock- och ändtarmscancer, kolorektal cancer (KRC) är en hälsoutmaning över hela världen och tidig upptäckt av sjukdomen är avgörande för att förbättra patientens prognos. Det är vanligt att den första kontakten med vården inträffar på vårdcentraler där allmänläkare ofta står inför utmaningen att skilja KRC från andra sjukdomar med liknande symtom. I denna masteruppsats kommer patientjournaler från primärvården att användas för att skapa, optimera och utvärdera en maskininlärningsmodell som klassificerar patienter med KRC för tidig upptäckt av sjukdomen.De data som använts i projektet omfattade delar av elektroniska patientjournaler (EHR) från både offentliga (SLSO) och privatägda (Capio och Praktikertjänst) primärvårdscentraler i Stockholmsregionen. Den tillgängliga datamängden städades och förbehandlades, och testades sedan på fyra separata modeller. Efter att ha valt ut och optimerat den mest lovande modellen, LightGBM, utfördes en detaljerad utvärdering av modellen. För att simulera realistiska kliniska tillstånd utvärderades modellen på två datamängder där data från tre månader före diagnos uteslöts. Resultaten jämfördes sedan med en baslinjemodell som använde ICD-koder som hämtats från journalsystem inom primärvården för tidig upptäckt av CRC.Resultaten visade att den slutliga utvecklade modellen hade en generellt bra prestanda med en AUROC-poäng på högst 85,8%, vilket indikerar mycket god förmåga att skilja mellan klasserna. Prestandan sjönk vid användning av datasatserna med 3 månaders data borttagen, men ROC-kurvorna visade fortfarande en bättre förmåga än slumpmässig klassificering att skilja mellan klasserna med en AUROC-poäng på högst 60,8%. Resultaten visade också att den modell som utvecklats i denna masteruppsats överträffar baslinjemodellen, som baserades på ICD-koder, ur ett prestationsperspektiv. För framtida utveckling och före en eventuell klinisk implementation bör en större datamängd användas för träning och testning av modellen.