Syftet med studien var att få en bättre förståelse för hur sjukhusen använder sig av data och information i samband med Business Intelligence (BI). Det gjordes genom att undersöka ett fall som var ett BI- system och det var uppbyggt av människor och teknologier i PMI funktionen inom Karolinska universitetssjukhus. Forskningsfrågorna som skulle besvaras inkluderade vad det är som utmärker användandet av beslutsstöd för de medicinska processerna inom Perioperativ medicin och intensivvård. Dessutom skulle det undersökas hur framtiden ser ut med BI användningen inom PMI. De avdelningar som undersöktes inkluderade perioperativ vård, intensivvårdsavdelningen (IVA) och en translationell forskningsplattform. Detta gjordes som en kvalitativ fallstudie där relevanta personer med olika roller inom PMI intervjuades. Dessa roller inkluderade en BI arkitekt, anestesiläkare och enhetschefer. Empirin som samlades in inkluderade semi strukturerade intervjuer vilket var den främsta datakällan. Interna dokument med fakta kring verksamheten användes som komplement. Den teoretiska utgångspunkten som användes var ett BI ramverk och ett ramverk för arbetssystem, men andra teorier angående BI-förmågor användes också. Det resultat som genererades av studien var att samtliga delar av BI-systemet behöver fungera väl tillsammans för att ett beslutstöd ska på den högsta graden kunna erbjudas. Det visade sig att organisationsminnet och informationsintegreringen byggde upp det första steget i beslutstödet, därefter så är det insiktsskpandet som skapar uppfattningar av tidigare händelser. Sist är det presentation/kommunikation som erbjuder slutanvändaren informationen i form av dashboards. En annan slutsats var att den ökade mängden data inte egentligen hade en påverkan på BI-system och beslutsfattandet. / The purpose of this study was to get a better understanding of how hospitals use data and information in conjunction with Business intelligence (BI). That was done by examining a case that was a BI-system which people and technologies of the PMI department in Karolinska university hospital were a part of. The research questions that were supposed to be answered included what distinguished the usage of decision support in the medical processes in PMI. In addition to this the effect the increasing access of data had on the aforementioned processes were also to be examined. The departments that were examined included preoperative care, intensive care unit (ICU) and a translational research platform. This was conducted as a qualitative case study where relevant people who worked in PMI with different roles were to be interviewed. This included a BI architect, anaesthesiologist and unit managers. The empirical data that was created included several semi structured interviews which were the main data source and internal documents that had useful information regarding the departments. The main theoretical framework that was used to analyse the data was a BI framework and work system theories, but other theories regarding BI capabilities were also used. The result that was generated by the study was that all the different parts of the analysed BI-system have to work together in order for the decision support to be as good as possible. The results also showed that the BI capabilities organizational memory and information integration builds the first step towards decision support. Then it is insight creation and presentation/communication that creates the understanding of previous events. Another conclusion was that the increasing amounts of data did not have a major effect on the BI-system or decision support as a whole.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:sh-46242 |
| Date | January 2021 |
| Creators | Becic, Alexander, Kvocka, Mihajlo |
| Publisher | Södertörns högskola, Medieteknik |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | Swedish |
| Detected Language | Swedish |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0035 seconds