Sygeplejerskens rolle i en AI-drevet fremtid: WHO’s diskurser om etik og styring af kunstig intelligens for sundhed

Sally Schauman, sygeplejerske, Cand.cur, klinisk underviser, Hjertecentret, Rigshospitalet København

Download som PDF

Introduktion
I denne artikel sættes der fokus på forholdet mellem den teknologiske udvikling i sundheds-sektoren og sygeplejepraksis, herunder kunstig intelligens, også kaldet Artificial Intelligense (AI). WHO’s rapport ” Ethics & Governance of Artificial Intelligence For Health” understreger behovet for klare retningslinjer for udvikling, anvendelse og implementering af avancerede AI-teknologier ​(1)​.

Sundhedsprofessionelle, herunder sygeplejersker, vil ofte modtage de etiske retningslinjer formuleret i WHO’s rapport gennem flere led i sundhedssektorens hierarki. Her kan retningslinjer være omformuleret og tilpasset den organisation, de skal anvendes i. Selvom sundhedssektorens aktører kan være passive modtagere af WHO’s diskurser, er de aktive i fortolkning og implementering af etiske retningslinjer i praksis.

 

 

 

Artiklens dele
Artiklens første del introducerer baggrunden for sundhedssektorens udfordringer og teknologiens forankring heri. Derefter præsenteres metoden og det empiriske grundlag, som bygger på WHO’s rapport. Herefter analyseres resultaterne, hvor WHO’s diskurser og anvendelse af modalitets-verber som ”must” og ”should” udfoldes.

I diskussionen sættes der fokus på sygeplejerskens rolle i fremtidens sundhedssektor, hvor praktiske udfordringer og etiske overvejelser udfoldes. Her inddrages Dansk Sygeplejeråds anbefalinger om teknologi og Den Nationale Strategi for Kunstig intelligens. Afslutningsvist præsenteres konklusionen og implikationer for sygeplejepraksis, herunder hvordan sygeplejersken kan styrke sine kompetencer i arbejdet med avancerede teknologier som AI og big dataanalyser, og samtidigt bevare et etisk og holistisk menneskesyn.

Baggrund
Den teknologiske acceleration er en fremtrædende tendens inden for sundhedssektoren, og medvirker til at transformere måden sundheds-ydelser leveres på ​(3)​. Samtidig står sundhedssektoren overfor større strukturelle udfordringer, der ventes at intensivere de kommende år. Ifølge KORA-rapporten ”Fem megatrends der udfordrer fremtidens sundhedsvæsen” peger projektchef Betina Højgaard og professor Jakob Kjellberg på fem megatrends, der præger denne udvikling:

1. Den aldrende befolkning: Den demografiske udvikling peger på en aldrende befolkning, hvor antallet af borgere over 80 år forventes fordoblet inden 2036.
2. Den stigende betydning af kronisk sygdom: Den demografiske udvikling vil medføre flere med kroniske sygdomme, og øge behovet for pleje og behandling, og presse sundhedssektorens samlede ressourcer.
3. Informationsrevolution: Med en eksplosiv vækst i data, digitalisering og teknologi vil der skabes nye måder at tilgå sundhedssektoren på, gennem automatisering af kliniske opgaver og brugen af kunstig intelligens til diagnosticering, behandling og beslutningsstøtte.
4. klinisk teknologis velsignelse og forbandelse: Udviklingen af avanceret teknologier som robotkirurgi har skabt bedre muligheder for behandling og effektivitet men har også skabt udfordringer med risiko for tekniske fejl og behovet for nye kompetencer.
5. Den nye sundhedsforbruger: Der forudses to tendenser om fremtidens sundhedsforbruger. Den første tendens er at patienter vil have øgede forventninger til sundhedssektoren, i forhold til hvad de kan forvente af behandling, dels om at blive informeret og inddraget. Den anden tendens er at borgere/patienter vil blive aktive aktører i deres behandlingsforløb. Dem som kan, skal i højere grad tage vare på sig selv. Den accelererende teknologisk udvikling skal understøtte disse tendenser ​(4)​

Sygeplejerskemangel
Sundhedssektoren er allerede udfordret med mangel på sundhedspersonale, herunder sygeplejersker. Det estimeres, at der i 2030 vil mangle mellem 8.000-10.000 sygeplejersker nationalt ​(5). Samtidigt er sygeplejerskens virksomhedsområde under konstant forandring i takt med de samfundsmæssige, videnskabelige og teknologiske fremskridt. Dette stiller krav til, at sygeplejepraksis afspejler befolkningens behov for sygepleje. Kompetenceudvikling og livslang læring er nødvendig for, at sygeplejersker kan tilpasse sig forandringerne i samfundet ​(6)​

Transformation af sygeplejepraksis
Sygeplejerskers roller og opgaver forandrer sig, og spiller en central rolle i den teknologiske transformation af sundhedssektoren ​(7)​. Dette stiller sygeplejepraksis, herunder klinisk lederskab og klinisk beslutningstagen, over for nye muligheder og udfordringer i en foranderlig sundhedssektor ​(8)​.

Den teknologiske udvikling transformerer måden hvor på vi forstår og anvender teknologi i forhold til tidligere teknologiske fremskridt, hvor nutidens sundhedspraksis i stigende grad vil være drevet af avancerede teknologier som kunstig intelligens (AI), big dataanalyser, telekommunikation og robotkirurgi. Disse teknologier er spået stort potentiale for at forbedre effektiviteten og en smartere opgaveløsning i sundhedssektoren ​(9)​.

Teknologi og omsorgsidealet
Den teknologiske udvikling, hvor AI bringer nye muligheder i sundhedssektoren, rejser også nogle dilemmaer i sygeplejen. På den ene side er AI spået stort potentiale i at øge effektivitet og bedre personaliseret behandling. På den anden side udfordres omsorgsidealet i sygeplejen, som er baseret på den relationelle interaktion.

Hvordan kan man sikre, at den teknologiske udvikling ikke underminerer holismen i sygeplejen?
WHO understreger vigtigheden af etisk styring af AI i sundhedssektoren. WHO’s rapport belyser behovet for klare retningslinjer for at sikre, at de teknologiske fremskridt anvendes, så det fremmer lighed, retfærdighed og sikkerhed for alle globalt. Dette kræver uddannelse af sundhedspersonale, herunder sygeplejersker, i de etiske dilemmaer og udfordringer, der kan opstå i håndtering af AI-teknologier, så de bliver i stand til at navigere sikkert, ansvarsfuldt og effektivt i den teknologiske transformation ​(1)​. En uddybning af WHO’s etiske retningslinjer udfoldes senere  i Tabel 1.

Metode
For at belyse WHO’s diskurser om etik og styring af AI, anvendes Norman Faircloughs (Fairlcough) kritisk diskursanalyse (KDA) som metodologisk ramme. Diskurser forstås her som en bestemt måde at tale om etik og styring af AI på. KDA er valgt baseret på dens evne til at afsløre ulige magtforhold og ideologier gennem brugen af sprog i diskurser. Metoden er særlig velegnet til at forstå, hvordan diskurser om etik og styring af AI for sundhed konstruerer og opretholder forskellige former for magt, som har direkte indflydelse på sundheds-faglig praksis, herunder sygeplejerskens rolle og ansvar i en teknologi- transformeret sundhedssektor ​(10)​. For at bevare troværdigheden, autoriteten og præcisionen i analysen, anvendes rapportens originale terminologi på engelsk.

Faircloughs Tredimensionelle Analysemodel
Faircloughs model indebærer integration af tre dimensioner: tekst, diskursiv praksis og social praksis (Figur 1):

1. Tekst: Analyserer de sproglige elementer i WHO’s rapport som ordvalg, modalitet og metaforer. Modalitet refererer til graden af sikkerhed, obligation eller mulighed i udsagn ved brugen af ord som ”should” og ”must”.
2. Diskursiv praksis: Undersøger hvordan WHO trækker på andre diskurser. Dette indebærer analyse af Interdiskursivitet (forbindelsen mellem forskellige diskurser) og intertekst-ualitet (forholdet mellem tekster). Derudover hvordan teksten produceres og distribueres.
3. Social praksis: Afdækker måden, hvorpå sproget påvirker og påvirkes af de sociale strukturer, magtrelationer og politiske beslutninger. Den sociale praksis er overvejende nonverbal, hvorfor supplerende sociologisk eller samfundsanalyse er nødvendig for at forstå den bredere kontekst som diskursen om etik og styring er indlejret i. Her inddrages Foucaults begreber om biopolitik og governmentality.

Empirisk grundlag
Den kommunikative begivenhed, rapporten ”Etichs and Governance of Artificial Intelligence For Health”, er et resultat af 24 måneders reflek-sioner blandt førende eksperter inden for digitale teknologier, digitalisering, etik, menneskerettigheder og sundhedspolitik. Rapporten fremhæver potentialet ved AI-teknologier i klinisk pleje, forbedret behandling, diagnostik, forskning og lægemiddeludvikling. WHO under-streger nødvendigheden af at sætte etik og menneskerettigheder i centrum i alle faser af udvikling, implementering og anvendelse af AI-teknologier.

Etiske principper
WHO har formuleret 6 etiske principper (Tabel 1) for at håndtere udfordringer som AI-teknologierne kan medføre i sundhedsfeltet. De etiske principper skal medvirke til at sikre forsvarlig og ansvarlig anvendelse hos både private og offentlige aktører. WHO adresserer, at AI-teknologier potentielt kan forandre magt-relationen mellem læger, sygeplejersker, patienter og AI-teknologileverandører, som kan skabe øget hierarki og øge ulighed i sundheds-sektoren.

Stephen Hawking
WHO’s rapport citerer Stephen Hawking for et udsagn om vigtigheden af at prioritere visdom over teknologiens magt og antyder, at teknologier skal anvendes intelligent og ansvarligt:

Tværfaglig indsats
WHO opfordrer til en tværfaglig indsats for at integrere de etiske principper i alle faser af AI-teknologiens udvikling, implementering og anvendelse. De etiske principper skal sikre, at AI-teknologier anvendes til gavn for alle og under-støtter menneskelig autonomi og retfærdighed. Ved at følge de etiske principper fordrer WHO, at vi skaber en fremtid hvor AI-teknologier harmonerer med samfundets værdier.

Resultater
I resultatafsnittet præsenteres Faircloughs tredimensionelle kritiske diskursanalyse. Først analyseres de sproglige tekstelementer af WHO’s rapport, derefter den diskursive praksis, der viser sammenhængen mellem diskurser og afsluttes med den bredere sociale praksis der belyser de underliggende magtstrukturer og ideologier af WHO’s rapport.

Den kommunikative begivenhed
Tekstelementerne fra WHO’s rapport indeholder modalverber og etiske forventninger. WHO anvender en række strategiske ord til at forme diskursen om etisk styring af AI for sundhed. Ved brug af modalverber som ”must” og ”should” understreger WHO en stærk forpligtelse, nødvendighed og anbefaling i at håndtere etiske udfordringer ved anvendelse af AI. For eksempel “Ethical considerations and human rights “must” be placed at the centre of the design, development, and deployment”. Alle aktører er forpligtet til at medtænke menneskerettigheder og etiske hensyn under udvikling, anvendelse og implementering af AI i sundhedssektoren.

Bias og ulighed
WHO formulerer, at ”existing biases in healthcare services and systems “must” be overcome”, hvilket viser en forventning om at tackle eksisterende bias i praksis, baseret på race, alder og køn. Men også en forståelse af, hvordan disse bias kan forstærkes og videreføres i anvendelsen af AI (1,10). For at imødekomme eksisterende ulighed i sundhedssektoren forventer WHO, at menneskerettigheder skal medtænkes I praksis.

Faglig ekspertise og tillid i AI-algoritmer
WHO fremhæver nødvendigheden af at: “health-care workers “must” be able to trust an algorithm, they “should” not ignore their own expertise”. Med anvendelse af to modalverber I samme sætning fremstiller WHO en hierarkisk prioritering om, at man skal kunne stole på en algoritme, men samtidigt anbefales det, at sundhedsprofessionelle anvender deres faglige viden og ekspertise for at sikre ansvarlig etisk brug af AI.

Ansvar og tranparens
Et centralt aspekt i WHO’s anvendelse af modalitet er: ”When something does go wrong in appli-cation of an AI technology, there ”should” be accountability”. Dette fremhæver nødvendigheden af at kunne træffe etiske og informerede kliniske beslutninger vedrørende patientbehandlingen, og der ”burde” placeres et ansvar for eventuelle fejlvurderinger af en algoritme. Brug af modalverbet ”should” tydeliggør en forventning og en stærk anbefaling om, at sundhedsprofessionelle og beslutningstagere handler med etisk og ansvarlig bevidsthed og etablerer tydelige retningslinjer vedrørende dette ansvar.

Metaforer som etisk rettesnor
WHO anvender metaforer som ”blackbox algorithm” og ”ethics washing” for at tydeliggøre risikoen for uigennemsigtige data og advare mod at teknologivirksomheder ”vasker” deres image og udarbejder overfladiske etiske standarder i udviklingen af AI-teknologier. Disse metaforer understøtter diskursen om etik og teknologi, hvor det forventes at sikre etisk og forsvarlig anvendelse af AI i patientbehandling.

Balancen mellem optimisme og kritisk refleksion
Valg af ord som ”empower” og ”enormous potential” fremmer en diskurs, der understøtter optimisme om AI’s muligheder. Samtidigt anvendes ord som “accountability” og “responsibility”, der understreger behovet for ansvarlighed og kontrol ved implementering af AI. Derudover advarer WHO om ”unchecked optimism”, der understreger behovet for kritisk refleksion, så AI-teknologier ikke anvendes ukritisk og ureflekteret i rutineprægede handlinger (1).

Diskursiv praksis
I analysen er der afdækket en mangfoldighed af diskurser, der medvirker til at strukturere den globale sundhed. WHO trækker på eksisterende diskurser (interdiskursivitet) om menneskerettigheder, etik, sundhed og teknologi (10). I konstruktion af disse diskurser lægger WHO’s rapport vægt på, at alle aktører, herunder sygeplejersken, skal navigere i at levere pleje og behandling af høj kvalitet, samtidigt med anvendelsen af AI-teknologier i overensstemmelse med patientens ret til selvbestemmelse og privatliv (1).

Illustration af diskurser
Diskursen om etik og teknologi er central i WHO’s rapport. Den stiller krav til at sundhedspersonale, herunder sygeplejersken, er i stand til at håndtere etiske problemstillinger relateret til AI-teknologier. Dette indebærer bl.a. viden om, hvordan AI-algoritmer påvirker klinisk beslutningstagen og potentielt forstærker ulighed i sundhed.

WHO fordrer, at ulighed opstår ved manglende repræsentation i udvikling og design af AI-teknologier, som følge af manglende diversitet i befolkningen. Derudover kan manglende adgang til teknologier marginalisere udsatte grupper. WHO’s anvendelse af modalverber som ”should” og ”must”, samt metaforer for disse, tydeliggør en forventning om, at aktører proaktivt forholder sig til de etiske implikationer, som AI-teknologier medfører i klinisk praksis (1). (Figur 2) illustrerer denne mangfoldighed af diskurser.

Produktion og distribution af WHO’s rapport
WHO’s rapport er en del af en bredere diskursiv praksis. Teksten er produceret i en global kontekst, hvor diskursen og etik og teknologi ikke kun formuleres, men også distribueres via politiske dokumenter og retningslinjer. Gennem intertekstualitet trækker WHO på politiske dokumenter fra Astana deklarationen: ”Primary healthcare” ​(12)​, Europa-Kommissionen: ”Ethics guidelines for trustworthy AI” ​(13)​ og Organisation for økonomisk samarbejde og udvikling (OECD): ”Recommendation of the Council on Artificial Intelligence” ​(14)​. Den intertekstuelle kæde forankrer WHO’s diskurser om menneskerettigheder, etik og teknologi i en bredere global diskurs, der søger at skabe en konsensus og ensartet tilgang til etisk anvendelse af AI.

Social praksis – Biopolitik, Govenmentality og overvågning
WHO’s diskurser om ”etik og styring af AI for sundhed” reflekterer ideologiske konsekvenser for sygeplejepraksis ​(10)​. Med Foucaults begreber om biopolitik og governmentality bliver sygeplejerskens rolle en del af en bredere politisk og teknologisk styring på sundhedsfeltet. Biopolitik henviser til styring og regulering af befolkningens biologiske liv og sundhed gennem normer og normalisering. WHO anvender biopolitiske tiltag ved at normalisere integrering af etik og menneskerettigheder i udvikling, implementering og anvendelse af AI. Governmentality er en liberal styringsmekanisme, der er rettet mod individets selvstyring. Denne magt er produktiv og medvirker til at regulere individets handlinger, så de stemmer overens med samfundets værdier og normer.

Overvågning og disciplinering
Panoptikon, betyder overvågning, og er et centralt begreb at inddrage, da WHO rejser bekymring om øget overvågning ved AI-teknologier. Den, der overvåger, kan regulere dem, der overvåges, og kan medføre en form for disciplinering, der kan medvirke til at forme et bestemt handlemønster eller adfærd i udvikling, implementering og anvendelse af AI-teknologier ​(15)​.

Diskurserne
WHO’s rapport præsenterer diskurser, der fremhæver sundhedsfaglige som centrale aktører i implementeringen og den etiske brug af AI i sundhedssektoren. Disse diskurser forventer, at sundhedspersonalet vil anvende AI-teknologi som et redskab til at forbedre befolkningens sundhed gennem overvågning og analyse af sundhedsdata for at optimere pleje og behandling (1). De fremførte diskurser kan potentielt ændre magtbalancen mellem forskellige aktører i sundhedssektoren: IT-leverandører, sygeplejersker, læger og patienter (10).

Diskussion
AI som forandringsagent
WHO anerkender i rapporten, at implementering af AI-teknologier kan skabe disruption af arbejdsprocesser, forme nye arbejdsgange, øge ansvar og styring samt forandre magtrelationen mellem sundhedsprofessionelle, patienter og teknologileverandører. AI-teknologier har potentiale til at transformere sundhedssektoren og spiller en vigtig rolle i at håndtere udfordringerne med den aldrene befolkning med et øget behov for behandling af kroniske sygdomme, og hvor sundhedssektorens samlede ressourcer allerede er under pres ​(1,4)​.

Med udgangspunkt i koblingen mellem politik og liv (Michel Foucaults biopolitik), vil regulering af befolkningens sundhed i højere grad ske gennem dataindsamling og overvågning, hvilket placerer sygeplejersker som centrale aktører i analyse, fortolkning og forvaltning af sundhedsdata. Governmentality medfører, at sygeplejersker forventes at handle i overensstemmelse med AI-drevne standarder og retningslinjer, og samtidigt bevarer den kliniske dømmekraft i praksis ​(15)​. Sygeplejersker kan befinde sig i en dobbeltrolle med øget belastning og ansvarsforskydning som konsekvens, når de skal balancere mellem AI-algoritmiske anbefalinger og menneskecentreret omsorg.

Sygepleje, etik og teknologi
DSR har udarbejdet 10 anbefalinger om Teknologi I Sundhedssektoren, der skal bidrage til at højne kvaliteten af sygeplejen og under-støtte kerneopgaven i praksis. AI-teknologier er implicit formuleret i disse anbefalinger og reflekterer en mere generel tilgang til arbejdet med teknologi i sygeplejepraksis. DSR understreger, at arbejdsbesparende teknologier, herunder AI, ses som en løsning på manglen på sygeplejersker.

DSR opfordrer til, at sygeplejersker reflekterer både etisk og kritisk i forhold til brugen af teknologi med udgangspunkt i patienternes behov, samt at de forholder sig til teknologiens indvirkning på faget, arbejdsgangene og teknologiens bidrag til udvikling af det samlede sundhedsvæsen ​(16)​. Samtidigt belyser DSR, at ny teknologi kan gøre sygeplejersker skeptiske, og at årsagen til fejlslået anvendelse af teknologier kan skyldes øget ansvar og utydelig ansvarsgeografi (14).

Kompetenceudvikling og teknologiforståelse
Hvordan skal sygeplejersken forholde sig til det øgede ansvar for sine beslutninger baseret på AI-algoritmer, når risikoen for ”ethics washing” er til stede i udviklingen af AI-teknologien? Der skal være transparens om de juridiske rammer og etiske konsekvenser ved implementering af ny teknologi.

De rette kompetencer
Det understreges, at sygeplejersken skal besidde de rette kompetencer og besidde teknologiforståelse for at udnytte teknologiens potentiale (14). Dette understøttes af Robusthedskommissionens anbefalinger der belyser, at sygeplejersker mangler teknologiforståelse (15). Behovet for kompetenceudvikling understreges også af WHO, der fremhæver, at investering i sygeplejerskers uddannelse, job, lederskab og arbejdsvilkår er en vigtig faktor, der medvirker til at forbedre patientens sundhed, global sikkerhed og økonomisk vækst ​(17)​.

Teknologiforståelse og etik
For at sikre etisk og ansvarlig brug af AI bør man allerede nu fremme diskussioner om etiske dilemmaer og fokusere på, hvordan AI potentielt transformerer og udfordrer traditionel sygepleje-praksis. Uden teknologiforståelse vil sygeplejersken få svært ved at vurdere, hvordan AI-teknologier bedst implementeres og integreres i praksis, uden at gå på kompromis med kvaliteten af pleje og behandling ​(1)​.

Strategi og implementering
Den Nationale Strategi for Kunstig Intelligens fremhæver Danmarks ambition om at være førende eksperter inden for AI i den offentlige sektor, især inden for sundhedssektoren.

Regioner og kommuner
Regeringen ser AI som nøglen til økonomisk vækst og bedre offentlig velfærd ​(9)​. Med en sundhedssektor præget af decentralisering, hvor sundhedsydelser er fordelt mellem Regionerne og Kommunerne ​(18)​, kan der opstå udfordringer med implementering af ensartede etiske retningslinjer og anvendelse af AI-teknologier på tværs af sektorer. Strategien lægger også vægt på ansvarlighed i alle led af AI-udvikling, implementering og anvendelse ​(9)​. For at ansvarsplaceringen skal være mulig, skal AI-teknologier være tydelige og efterprøvede som redskab i praksis. Med metaforen ”a race”, understreger WHO, at den accelererende teknologiske udvikling kan presse etiske standarder, hvis ansvarsgeografien ikke er tydeligt defineret ​(1)​.

Implementering
Med udviklingen af AI, er der knyttet mange politiske visioner og økonomiske interesser, hvilket kan risikere at overskygge etiske overvejelser. For at AI-teknologier implementeres og integreres succesfuldt i sundhedssektoren, kræver det en tydelig strategi, hvor teknologiforståelse hos sygeplejerskerne skal være en prioritet. Ved at udvikle sygeplejerskens kompetencer, vil denne være i stand til at navigere i den teknologiske transformation uden at miste deres holistiske tilgang til patientplejen ​(1)​.

Konklusion
I artiklen er det afdækket, hvordan WHO’s diskurser om etisk styring af AI påvirker sygeplejerskens rolle i klinisk praksis. WHO’s diskurser er baseret på globale principper om menneskerettigheder, retfærdighed og lighed Dette står i kontrast til sygeplejerskepraksis, der er baseret på situationelle beslutninger, der beror på patientens autonomi og behov i en konkret plejesituation. Gennem sproglige strategier som ordvalg, modalitet og metaforer konstruerer WHO diskurser, der balancerer mellem at fremme AI-teknologiens potentiale og etiske udfordringer ved udvikling, implementering og anvendelse af AI. WHO’s anvendelse af eksisterende diskurser om menneskerettigheder, etik, sundhed og teknologi skaber en ramme, hvor sygeplejersken placeres som en central aktør for at sikre etisk og ansvarlig brug af AI i sundhedssektoren.

WHO’s diskurser påvirker sygeplejerskens rolle ved at motivere til åbenhed over for AI-teknologiernes potentiale, samtidigt med at der lægges vægt på ansvar og etiske hensyn. Sygeplejersken forventes at navigere i komplekse etiske dilemmaer og at sikre, at AI anvendes til at fremme lighed og retfærdighed i pleje og behandling. WHO’s diskurser om etik og styring af AI for sundhed bidrager således til en ny opfattelse af sygeplejerskens ansvar og kliniske beslutninger i en AI-drevet sundhedssektor ​(1,10,16)​. Tabel 2 viser implikationer for sygeplejepraksis:

Referencer

1.      World Health Organization. Ethics & Governance of Artificial Intelligence For Health [Internet]. Geneva; 2021 [henvist 21. december 2024]. Tilgængelig hos: https://www.who.int/publications/i/item/9789240029200
2.      Jørgen Winther M, Phillips L. Det diskursanalytiske felt. I: Diskursanalyse som teori og metode. 1999. s. 9.
3.      Grosen LS, Kamp A, Hansen MA. Arbejde og teknologi. I: Hansen MA, redaktør. Arbejdslivet i kritisk perspektiv – problemstillinger og tendenser. 1.udgave. Frederiksberg: Frydenlund Academic; 2021. s. 78–97.
4.      Højgaard B, Kjellberg J. Fem megatrends der udfordrer fremtidens sundhedsvæsen [Internet]. København; 2017 [henvist 21. december 2024]. Tilgængelig hos: https://www.regioner.dk/media/4739/kora-fem-megatrends-der-udfordrer-fremtidens-sundhedsvaesen.pdf
5.      DAMVAD Analytics. Behovet for velfærdsuddannede i 2030 [Internet]. København; 2021 [henvist 21. december 2024]. Tilgængelig hos: https://xn--danskeprofessionshjskoler-xtc.dk/nyheder/damvad-analytics-behovet-for-velfaerdsuddannede-i-2030/
6.      Madsen HJ. Kompetenceudvikling – livslang læring. Dansk Sygeplejeråd [Internet]. 2003 [henvist 21. december 2024]; Tilgængelig hos: https://dsr.dk/fag-og-udvikling/sygeplejersken/fagbladet-sygeplejersken/sygeplejersken-2003-9/kompetenceudvikling-livslang-laering/
7.      Hegelund A. Etik og sundhedsinformatik. I: Fredskild UT, Kolbæk R, Sorknæs DA, Gars U, redaktører. Sundhedsinformatik i sundhedsvæsenet. 1.udgave. København: Gads Forlag; 2018.
8.      Konnerup U. Digitalisering af sygeplejepraksis. I: Klinisk lederskab: en grundbog i sygeplejen. 1.udgave. Nielsby U, Dau S, redaktører. København: FADL’s Forlag; 2018. 235–251 s.
9.      Digitaliseringsstyrelsen. National strategi for kunstig intelligens [Internet]. København ; 2019 [henvist 21. december 2024]. Tilgængelig hos: https://digst.dk/strategier/strategi-for-kunstig-intelligens/
10.      Jørgensen Winther M, Phillips L. Diskursanalyse som teori og metode. 1.udgave. Samfundslitteratur, Roskilde Universitetsforlag; 1999.
11.      Fairclough N. Kritisk diskursanalyse: En tekstsamling. 1.udgave. Jensen HE, redaktør. København : Hans Rietzel; 2008.
12.      World Health Organization, Unicef. United Nations Children’s Fund. Declaration of Astana – Primary health care [Internet]. Kazakhstan; 2018 [henvist 21. december 2024]. Tilgængelig hos: https://www.who.int/docs/default-source/primary-health/declaration/gcphc-declaration.pdf
13.      European Commission. Ethics guidelines for trustworthy AI [Internet]. Brussels; 2019 [henvist 21. december 2024]. Tilgængelig hos: https://op.europa.eu/en/publication-detail/-/publication/d3988569-0434-11ea-8c1f-01aa75ed71a1
14.      Organisation for Economic Cooperation and Development. Instruments Artificial Intelligence – Recommendation of the Council on OECD Legal Instruments Artificial Intelligence [Internet]. Paris ; 2019 [henvist 21. december 2024]. Tilgængelig hos: https://legalinstruments.oecd.org/en/instruments/oecd-legal-0449 orld Helath Organization. State of the world’s nursing 2020: investing in education, jobs and leadership [Internet]. Geneva; 2020 [henvist 21. december 2024]. Tilgængelig hos: https://www.who.int/publications/i/item/9789240003279
15.      Eliassen OK. Foucaults begreber. 1.udgave. Frederiksberg: Samfundlitteratur; 2021.
16.      Dansk Sygeplejeråd. Teknologi – en del af fremtidens sygepleje [Internet]. København ; 2023 [henvist 21. december 2024]. Tilgængelig hos: https://dsr.dk/dsr-mener/teknologi-en-del-af-fremtidens-sygepleje/
17.      World Helath Organization. State of the world’s nursing 2020: investing in education, jobs and leadership [Internet]. Geneva; 2020 [henvist 21. december 2024]. Tilgængelig hos: https://www.who.int/publications/i/item/9789240003279
18.      Andersen BL, Greve C, Klausen KK, Torfing J. Offentlige styringsparadigmer: konkurrence og sameksistens. 2. udgave. København : Djøf; 2023.