Kviknote
Apputvikling, AI-assistert håndfri dokumentasjon - Sommer 2024
Kviknote er en applikasjon teamet mitt designet under mitt internship hos Kvikna, en ny oppstartet bedrift som utvikler en egen elektronisk pasientjournal. Oppgaven vår gikk ut på å utforske hvordan AI kan avlaste helsepersonell hos legevakten i notatføring, strukturering og bevaring av pasient-informasjon. Vi vurderte hvordan Kviknote kunne integreres med EPJ-løsningen til Kvikna, slik at den sømløst kunne passe inn i eksisterende arbeidsflyt. Prosjektet ga verdifull erfaring med ulike designmetoder, research,
UX-strategi og design innen helsesektoren.
Selskap
Team
Rolle
Varighet
Verktøy
Målgruppe
3 UX-designere og 3 utviklere
UX designer
6 uker
Figma, Slack, Notion
Leger hos legevakten
Problem
Helsepersonell blir ofte overveldet av kompleks programvare og bruker for mye tid på å navigere gjennom elektroniske administrative verktøy. Dette fører til mindre tid til pasientinteraksjon, flere feil og økt risiko for utbrenthet.
Løsning
AI-basert lytting og kontekstekstraksjon for å forbedre effektivitet og automatisere dokumentasjon. Gir sanntidsassistanse med fokus på en mobil-først tilnærming.
Prosessen
Uke 1 - Initiering
Nytt sted, nye mennesker, nytt prosjekt. Vi startet med å bli kjent – ikke bare med hverandres faglige bakgrunn, men også interesser og måter å jobbe på. Med et tverrfaglig team på plass var det viktig å sette rammer for samarbeidet tidlig.
Vi utformet en teamkontrakt og
definerte hvordan vi ville jobbe sammen:
📅 Fremdriftsplan for å disponere tiden.
✅ Daily standups for å holde momentum.
🔄 Weekly retrospektiver for å lære og justere underveis.
🤝 Lav terskel for å spørre om hjelp – ingen skal sitte fast alene.
Etter en rask introduksjon til oppgaven, stod vi overfor et åpent problemrom med mange mulige retninger.
Før innsiktsfasen gjennomførte vi en workshop for å sette tydelige mål for research. Vi ønsket å forstå hvordan informasjon flyter gjennom legevakten, hvilke systemer og rutiner som brukes, og hvor AI potensielt kunne bidra.
Vi stilte oss spørsmål som:
🔍 Hvordan fungerer legevakten i praksis?
💬 Hvordan blir informasjon formidlet og kommunisert?
📄 Hvordan ser denne informasjonen ut?
⚙️ Hvordan møter dagens systemer behovene – og hvor skaper de begrensninger?
📝 Hvordan dokumenteres informasjon i dag, hva blir notert, og hvorfor?
Disse spørsmålene la grunnlaget for observasjonene våre og hjalp oss med å identifisere konkrete muligheter for forbedring
Fremdriftsplan
Workshop: Mål for innsiktoppstart
Problemområde
Dokumentasjon inne hos legen på legevakten
Uke 1-2: Research og brukerinnsikt -> Definere problemområde
Parallelt med oppstarten ble vi kastet rett inn i innsiktsarbeidet, med feltundersøkelser og intervjuer som en sentral del av prosessen. Vi gjennomførte observasjoner på tre ulike legevakter og snakket med både leger, sykepleiere og pasienter. Intervjuene var en blanding av strukturerte og uformelle samtaler, slik at vi kunne fange opp både systematiske utfordringer og mer nyanserte erfaringer fra hverdagen.
Målet var å forstå hvordan informasjon flyter i akutte situasjoner, hvordan teknologi brukes – og ikke brukes – og hvordan dokumentasjon påvirker arbeidsflyten.
For å sikre en felles forståelse i teamet strukturerte vi funnene våre med:
📌 Digitale post-it-lapper og affinity maps – for å organisere innsikt og identifisere mønstre.
📍 User journeys – for å visualisere arbeidsflyten og kartlegge friksjonspunkter.
🔍 Hypotesevegg – for å samle nøkkelobservasjoner og avdekke områder som krevde videre testing.
Gjennom denne prosessen ble det tydelig hvor utfordringene var mest presserende – dokumentasjon i legekontoret skilte seg ut som et kritisk problemområde. Dette ga oss en klar retning for videre arbeid.
Uke 3-4: Innledende prototyping og feedback
For å komme raskt i gang med idéutviklingen benyttet vi kreative metoder som Crazy 8s, hvor vi genererte og utforsket ulike løsninger. Vi vekslet mellom individuelt arbeid og felles diskusjoner for å finne sterke konsepter som kunne testes videre med brukerne.
Med bakgrunn i innsikten vår utviklet vi low-fidelity prototyper for å stimulere diskusjon og innhente verdifull tilbakemelding. Målet var å skape en intuitiv og verdifull løsning som samsvarte med brukernes mentale modeller.
For å validere ideene våre gjennomførte vi flere brukertester, med en iterativ tilnærming hvor vi hyppig justerte og forbedret prototypene basert på tilbakemeldinger. Denne prosessen gjorde det mulig å raffinere konseptene våre og sikre at løsningen var både funksjonell og brukervennlig.
Ideer etter Crazy 8s
Low-fidelity prototyper
Funksjonell MVP
Uke 4-6: Fra MVP til Leveranse
Etter å ha samlet tilbakemeldinger og diskutert skissene, utviklet vi en MVP som fungerte som et utgangspunkt for videre iterasjon. Gradvis gjorde vi prototypen mer høyoppløselig, med økt funksjonalitet og tydeligere detaljer.
Vi definerte vår kjernefunksjonalitet: 🔹Stemmeregistrering
🔹AI-generert sammendrag,
og gjennomførte vår første funksjonelle brukertest, med en enkel Figma-prototype. Dette ga oss innsikt i hvordan brukerne intuitivt navigerte løsningen, samtidig som vi identifiserte mangler og uklarheter i designet. Testmetodikken vår utviklet seg i takt med prototypen, og målene for hver test ble gradvis mer strukturerte.
Vi gikk fra bred utforskning til mer målrettede tester der vi:
🔹 Verifiserte nøkkelfunksjoner og interaksjonsmønstre.
🔹 Testet antakelser og avdekket nye brukerbehov.
🔹 Utforsket alternative løsninger for å optimalisere opplevelsen.
Denne iterative tilnærmingen lot oss raffinere både design og funksjonalitet, slik at løsningen bedre samsvarte med brukernes forventninger og faktiske behov.
Skisser: Fra en enkel MVP til testing av ulike måter å presentere kritisk informasjon og plassering av navigasjon.
Resultat
Profil
Legen blir møtt av en oversiktsside (Profil), som gir et raskt innblikk i pasientens kritiske informasjon. Dette er det første legen ser for å danne seg et bilde av situasjonen før pasienten kommer inn døren. Siden er designet for å være informativ, konsis og med et intuitivt oppsett som sikrer rask tilgang til essensiell informasjon.
Navn, kjønn, alder
Denne informasjonen vises på alle skjermer, slik at legen alltid vet hvem som behandles.
(Se mer)
Viktig informasjon om pasienten som sjelden endres, eksempelvis allergier eller andre kritiske merknader.
Se historikk
Gir tilgang til tidligere besøk på legevakten. Hensikten er å vurdere om den nåværende situasjonen kan være relatert til tidligere saker.
Innkomstnotat
Oppsummering registrert av sykepleiere før konsultasjonen.
Gir en kortfattet beskrivelse av pasientens nåværende
tilstand, inkludert VAS (smerteskala).
Start opptak
Knapp som tar legen videre til skjermen for start av opptak av notater.
Målinger
Inkluderer resultater fra blodprøver, EKG og andre relevante målinger utført før konsultasjonen.
Opptak
Når legen er klar til å starte konsultasjonen og begynne notatføringen, navigerer vedkommende til opptakssiden. Denne siden er designet med et minimalistisk grensesnitt, hvor formålet er å minimere visuell støy og sikre at sensitiv informasjon ikke vises for pasienten under konsultasjonen.
Toggle
Lar legen enkelt veksle mellom minimalistisk opptak-side
og profil-siden med kritisk pasientinformasjon.
Instruksjon
Instruksjoner, slik at legen blir minnet om optimal plassering under konsultasjonen.
Voice memo
En animasjon som viser at stemmen blir registrert under opptaket, og gir visuell bekreftelse på at lydopptaket fungerer.
Recording time
Viser varigheten av konsultasjonen og gir en tydelig indikasjon på hvor lenge opptaket har pågått.
Oppsummering
Når legen er ferdig med konsultasjonen, eller ønsker å sjekke status på notatene, vises oppsummeringssiden. Her kan legen også fortsette opptaket ved behov. Siden presenterer AI-transkriberte og kategoriserte notater, sammen med annen informasjon som ble hentet inn før og under timen.
Navn, Kjønn, alder
En nedtrekksmeny med all viktig statisk informasjon om pasienten. Komprimert for å gi plass til andre data, men tilgjengelig dersom legen ønsker å se mer.
Innkomstnotat
Registrert av sykepleiere før konsultasjonen. Gir en kortfattet oppsummering av pasientens tilstand, inkludert VAS (smerteskala).
Konsultasjonsnotat
Transkriberte og kategoriserte notater generert av AI. Legen kan enkelt velge ønsket notatstil for å tilpasse dokumentasjonen etter egne preferanser. Her er SOAP-strukturen brukt som standard: bakgrunn, aktuelt, funn, vurdering og tiltak.
Målinger
Resultater fra blodprøver, EKG og andre målinger tatt før eller under konsultasjonen.
Diagnose
Et søkefelt som hjelper legen med å velge riktig diagnose basert på konsultasjonen.
Epikrise
Gir legen mulighet til å sende epikrise til andre leger eller sykehus og sette dem på kopi.
Avslutt konsultasjon
En funksjon som lagrer notatet
og sikrer at all informasjon er oppdatert i pasientens journal.
Andre sider og elementer
Utover sidene over finnes det flere funksjoner og verktøy i appen som støtter arbeidsflyten og effektiviserer pasientbehandlingen.
Venterom
Ikonet med en sittende person gir rask tilgang til venterommet. Ved å dra ikonet til høyre kan legen få en oversikt over:
-
Pasienten som for øyeblikket er valgt.
-
Pasienter på "pause" (for eksempel venter på prøvesvar).
-
Pasienter i kø, inkludert deres prioritet og ventetid.
-
Ferdigbehandlede pasienter.
Denne funksjonen er spesielt nyttig i travle situasjoner der leger ofte må håndtere flere pasienter samtidig. Venteromet er alltid tilgjengelig fra alle hovedskjermer, noe som gir fleksibilitet og effektivitet i arbeidsflyten.
Pasientene i kø er fargekodet for å synliggjøre prioritet og ventetid:
-
Rødt: Krever umiddelbar oppmerksomhet.
-
Gult: Kan vente en begrenset tid.
-
Grønt: Lav prioritet, kan vente lengst.
Hvis ventetiden overstiger den anbefalte grensen, vises teksten i rødt for å varsle legen om at handling er nødvendig. Dette systemet sikrer at pasientene blir prioritert riktig og behandlet innen rimelig tid.
Se historikk
Tilgjengelig fra pasientens profi-side, gir "Se historikk" legen en oversikt over alle tidligere besøk på legevakten. Den nyeste hendelsen vises øverst, og hver hendelse inkluderer:
-
Dato for besøket.
-
Tema for besøket.
-
Behandlende lege
-
Diagnosekode og diagnosenavn.
Besøkene er fargekodet basert på alvorlighetsgrad, slik at legen raskt kan vurdere viktigheten av tidligere konsultasjoner.Dette verktøyet gir legen verdifull kontekst for å forstå pasientens medisinske historie og forberede seg på konsultasjonen.
