Njurbyten, flyktingplaceringar och skolval. Skilda saker med den gemensamma nämnaren att med digitaliseringens nya verktyg går det att spara såväl tid som pengar – och rädda liv.
– Jag gillar inte när jag ser saker som är fel och som forskningen kan rätta till. Då är det upp till mig att ta mitt ansvar och berätta för politiker och beslutsfattare hur det skulle kunna lösas, säger Tommy Andersson, professor i nationalekonomi och algoritmmakare.
Året var 1992. Räntorna skenade, folk blev arbetslösa och kunde inte betala sina lån. Mitt i krisen vaknade den skoltrötte Tommy Anderssons intresse för nationalekonomi.
– Det var så många människor som påverkades och det gjorde att jag ville ta reda på hur det hade kunnat hända, säger Tommy Andersson.
Han doktorerade på prissättning i början av 2000-talet, men kom så småningom in på matchningsteori. De senaste åren har han tillsammans med kollegor matchat elever med skolplatser, njurdonatorer med lämpliga mottagare och flyktingar med regioner där deras chanser till jobb är som bäst.
– Jag gillar att tänka fritt och den frihet under ansvar som finns inom akademin. Men det är lite slumpartat att det blev så mycket policytillämpningar. Ofta är det så att en modell för ett land inte passar ett annat, utan allt måste anpassas. När det gäller njurbytesprogrammet är det till exempel så att man i USA använder andra läkemedel vid njurtransplantationer än i Sverige och då behöver vi göra egna anpassningar.
Första trepartsbytet av njurar
Förra året var det dags för det första trepartsbytet av njurar i Sverige. Sex operationer utfördes parallellt och njurarna transporterades i ilfart mellan sjukhusen.
– Det har varit ett lyckat första år där vi kört skarpt med njurmatchningen. Vi har snabbt nått en hög nivå. Det är ganska häftigt, säger Tommy Andersson.
– Nu har vi gått över i nästa fas, där den svenska databasen slagits ihop med den danska. Den är världsunik i det att den spänner över statsgränserna. På sikt hoppas jag på en skandinavisk databas.
Algoritmiskt beslutsfattande
Tommy Andersson ser många möjligheter till effektiviseringar med hjälp av algoritmiskt beslutsfattande och inte minst, att besluten kan fattas på bästa sätt, på bästa möjliga grund.
Ett sådant fall är placering av flyktingar. 2015 kom 160.000 asylsökande till Sverige och Tommy Andersson frågade sig vad han kunde göra för att bidra.
Resultatet blev ett internationellt forskarsamarbete och programvaran Annie MOORE. Med hjälp av maskininlärning kan Annie hitta de optimala platserna för flyktingar vad gäller jobb, skola och sjukvård. Programmet används redan av en frivilligorganisation i USA och ytterligare två organisationer är intresserade.
Sedan hösten 2015 pratar Tommy Andersson då och då med representanter från Migrationsverket i Sverige. Men det går trögt och tillgången på kvalitativa data är knapp.
– Jag hoppas fortfarande på att de ska vilja använda programmet. Men kanske är det så att incitamenten till att effektivisera verksamheten är större i USA.
Svenska skolval
Den tredje delen i Tommy Andersson algoritmiska samhällsmatchmaking är svenska skolval. För tre år sedan stack han ut hakan i Sydsvenskan och sa sig kunna lösa Lunds kommuns skolplaceringar på en timme.
– Där har det börjat hända grejer. Jag och några kollegor hjälpte Lund med skolplaceringsbiten inför senaste skolvalet. De räknade själva ut avstånd i form av elevernas skolväg med hjälp av en algoritm som de har utvecklat.
Kommunen sparade 600 timmar och kunde skicka ut besked till eleverna och deras föräldrar fyra veckor tidigare än vanligt.
– Det hela är del av en allmän digitaliseringsprocess, men det är ett bra exempel på att även en kommun kan spara tid och pengar på att använda sin data på ett smart sätt.
Källa: Lunds universitet
