Tid til omsorg er et innovasjons- og forskningsprosjekt der Grimstad og Arendal kommuner, Omilon, Universitetet i Agder og Nasjonalt senter for e-helseforskning samarbeider om å utvikle og teste kunstig intelligens (KI) som kan støtte dokumentasjon i hjemmetjenesten og ved tildelingskontor. Målet er å frigjøre tid til pasientarbeid, styrke kvaliteten på dokumentasjonen og redusere den administrative belastningen. I dagens kommunehelsetjeneste ligger pasientinformasjon spredt i mange systemer, og manuell journalføring tar mye tid. Dette kan redusere datakvalitet, svekke samhandling og gå ut over pasientsikkerheten. Mange opplever verktøyene som trege, lite intuitive og til hinder for god samhandling. Samtidig etterlyser både fagfolk og jurister rammer for hvordan KI kan tas i bruk på en trygg og etisk forsvarlig måte. Prosjektet tar tak i disse utfordringene ved å utforske hvordan KI kan spare tid samtidig som personvern, sikkerhet og faglige krav ivaretas. I flere faser utvikles løsninger som kan hjelpe med dokumentasjon mens det jobbes. Med kombinasjoner av tale-til-tekst, ambient scribing og generativ KI teknologi, foreslås journalnotater fortløpende. Teknologien bygges på internasjonale standarder og strukturert sykepleiedokumentasjon, og skal kunne sende tekst direkte til kommunenes journalsystemer på en sikker måte. Teknologien skal utvikles sammen med sykepleiere, saksbehandlere og IT-personell. De deltar i alle faser, fra behovskartlegging og kravspesifikasjon, til testing i ekte arbeidssituasjoner. Slik sikres det at KI-verktøyet faktisk blir en støtte i arbeidet. Mulig gevinster kan være mindre administrasjon, mer tid hos pasientene, økt kvalitet på tjenesten og styrke norsk og europeisk digital suverenitet, gjennom ansvarlig KI-bruk. Tid til omsorg viser at KI kan gjøre arbeidshverdagen lettere og gir helsepersonell mer tid til det som betyr mest: omsorg til mennesker.
The Time to Care project aims to improve documentation practices in Norwegian municipal healthcare by developing and implementing AI-supported tools that reduce administrative burden, improve documentation quality, and enhance clinical workflows.
The AI application will be built using synthetic data and integrate advanced technologies such as speech recognition, ambient scrib, SNOMED CT, ICNP, HL7 FHIR, and healthcare literature. Retrieval-Augmented Generation will be employed to enhance contextual understanding and domain alignment. Co-creation workshops with healthcare professionals will ensure the solution is grounded in real-world needs and practices. The AI application will be integreated, focusing on the development of a FHIR-based API and a bi-directional integration layer to enable secure and scalable data exchange between the AI application and existing municipal EHR systems. Legal and ethical compliance will be ensured through comprehensive assessments. The implementation and evaluation of the solution, including training for healthcare professionals and staged deployment will be conducted. Evaluation will be both quantitative (e.g., time savings, documentation quality) and qualitative (e.g., user experience, workflow fit), with a strong emphasis on aligning technology with healthcare professionals work practices and fostering user adoption. Grimstad Municipality will coordinate project administration and dissemination. A user-advisory group comprising nurses, case managers, system administrators, and patient representatives will guide relevance, compliance, and benefit realization. Dissemination will include webinars, reports, and publications targeting both professional and public audiences.Commercialization and strategic scaling will ensure long-term sustainability and broader adoption across municipalities. The project will deliver AI tools specifically designed for municipal healthcare.
