12.05.2026
Data ja analytiikka ennakoivan sosiaali- ja terveydenhuollon tukena
Voisiko sosiaali- ja terveydenhuollossa tunnistaa riskejä ja palvelutarpeita jo ennen kuin ne näkyvät arjessa? Datan ja analytiikan kehittyminen sekä lainsäädäntöuudistukset vievät toimintaa yhä vahvemmin tähän suuntaan
Suomessa on käynnissä ennakoivaa sosiaali- ja terveydenhuoltoa koskeva lainsäädäntöuudistus, joka mahdollistaa sosiaali- ja terveydenhuollossa kerätyn datan nykyistä laajemman hyödyntämisen palvelutarpeen ennakoinnissa. Eduskunnassa on juuri hyväksytty lakiuudistuksen ensimmäinen vaihe, (HE 159/2025 vp), jonka tavoitteena on vahvistaa edellytyksiä tunnistaa riskejä ajoissa ja kohdentaa palveluja nykyistä vaikuttavammin.
Käytännössä tämä tarkoittaa sitä, että potilastietoja voidaan analysoida aiempaa systemaattisemmin. Näin hoitovajeita voidaan tunnistaa ajoissa, palvelutarvetta ennakoida ja palveluja kohdentaa oikea-aikaisesti. Samalla uudistus täsmentää hyvinvointialueiden oikeutta käsitellä tietoja näihin tarkoituksiin sekä varmistaa tietosuojan ja perusoikeuksien toteutumisen.
Lainsäädäntöhankkeessa on käynnissä myös toinen vaihe, ennakoiva sote 2, jossa arvioidaan tiedon laajempaa käyttöä ennakoivassa toiminnassa sekä tekoälyn ja automaation hyödyntämismahdollisuuksia. Toista vaihetta on tarkoitus käsitellä eduskunnassa syksyllä. Uudistusten suunta on selvä: siirtymä reaktiivisesta toiminnasta kohti ennakoivaa ja automaatiota hyödyntävää toimintaa.
Ajatus ennakoivasta sosiaali- ja terveydenhuollosta ei ole uusi, mutta sen merkitys korostuu nyt lainsäädäntöhankkeiden ja teknologian kehityksen myötä. Sitra on jo vuoden takaisessa julkaisussaan (Sitra, 2025) nostanut ennakoivan soten yhdeksi Suomen hyvinvointijärjestelmän keskeisistä tulevaisuuden kehityssuunnista. Ennakoivassa sotessa dataa ja analytiikkaa hyödynnetään, jotta sosiaalisia ja terveydellisiä haasteita voidaan tunnistaa aiemmin ja palveluja kohdentaa oikea-aikaisesti.
Millaisia haasteita ennakoivalla sotella voidaan ratkaista?
Lainsäädäntöuudistukset luovat sosiaali- ja terveyspalvelujen tuottajille mahdollisuuksia tarttua alan tavanomaisiin haasteisiin aiempaa ennaltaehkäisevämmin. Ennakoiva sote tarkoittaa käytännössä sitä, että olemassa olevaa tietoa hyödynnetään aktiivisesti riskien tunnistamiseen ja palvelutarpeen ennakointiin.
Datan, analytiikan, automaation ja tekoälyn avulla voidaan esimerkiksi:
- Tunnistaa monisairaat ja pitkäaikaissairaat potilaat, joilta puuttuu tarvittavia kontrollikäyntejä.
- Havaita poikkeavia laboratoriotuloksia ajoissa ja ohjata potilaat nopeasti jatkohoitoon
- Tunnistaa lääkitykseen liittyviä riskejä ja puutteita.
- Ryhmitellä asiakkaita tarpeiden mukaan, esimerkiksi paljon palveluja käyttävät asiakasryhmät.
- Kohdentaa lakisääteisiä seulontoja vaikuttavammin ja vähentää lääketieteellisesti tarpeettomia toimenpiteitä ja seulontoja.
- Vähentää sosiaalihuollon raskaiden palvelujen tarvetta ennakoivilla toimenpiteillä.
Kyse ei ole pelkästään teknologian käyttöönotosta, vaan myös toimintatavasta: tiedon systemaattisesta hyödyntämisestä päätöksenteon ja palvelujen ohjaamisen tukena. Ennakoivan tiedon hyödyntäminen kytkeytyy luontevasti myös ajankohtaiseen omalääkärimallin ja hoidon jatkuvuuden kehittämiseen. Kun väestöä analysoidaan riskien ja palvelutarpeen mukaan, voidaan vastuuväestöjä hallita suunnitelmallisemmin. Näin varmistetaan, että erityisesti paljon palveluja tarvitsevat asiakkaat tunnistetaan ajoissa ja ohjataan oikean tuen piiriin.
Miten teknologia tukee ennakoivaa sotea?
Suomessa hyvinvointialueilla on jo käytössään laajoja tietovarantoja ja teknologisia ratkaisuja, joita tarvitaan ennakoivan soten hyödyntämisessä. Potilas- ja asiakastietoa kertyy jatkuvasti, ja analytiikan mahdollisuudet ovat kehittyneet nopeasti.
Käytännössä ennakoivan analytiikan hyödyntäminen etenee vaiheittain:
- Tavoitteiden määrittely: esimerkiksi millaisia tarpeita hoidon jatkuvuuden seuranta asettaa väestön analysoinnille.
- Datan laadun ja saatavuuden varmistaminen sekä teknisen perustan luominen.
- Mallien kehittäminen ja pilotointi: kehitetään toimivia tekoälymalleja synteettisellä eli keinotekoisella datalla ja validoidaan niiden toimivuus.
- Jalkauttaminen ja jatkuva kehittäminen: tieto ja mittarit tuodaan osaksi päivittäistä tekemistä, ja niitä kehitetään jatkuvasti kokemusten perusteella.
Ennakoiva sote on tunnistettu kansallisesti keskeiseksi keinoksi vastata sosiaali- ja terveydenhuollon haasteisiin, kuten palvelutarpeen kasvuun, kustannuspaineisiin ja henkilöstön riittävyyteen. Suomessa on myös oivat edellytykset onnistua tässä muutoksessa: käytössämme on kattavat kansalliset rekisterit ja runsaasti laadukasta dataa.
Lainsäädäntöuudistukset luovat nyt kehystä ennakoivan soten toteuttamiselle. Jatkossa keskiöön nousee se, miten data ja analytiikka kytketään osaksi arjen johtamista ja palvelujen toteutusta eri tasoilla.
Anssi Gustafsson
Tuoteomistaja, Tieto Caretech
Anssi on Lifecare Lakehouse Analytics -kehittämisen tiimissä tuoteomistajana. Anssilla on lähes kymmenen vuoden tausta sairaanhoitajan työstä, sekä monipuolinen yhdeksän vuoden kokemus datan parissa työskentelystä kehittäjästä tuoteomistajan rooliin asti. Hänen intohimonaan ovat tiedolla johtaminen, sekä siihen liittyvien käytäntöjen jalkauttaminen.
Helmi Salvola
Data Solution Lead, Tieto Caretech
Helmi Salvola työskentelee sosiaali- ja terveydenhuollon tiedolla johtamisen asiantuntijana. Hänellä on taustallaan yli kymmenen vuoden kokemus terveydenhuollosta eri tehtävistä, kuten kliinisestä hoitotyöstä sekä sosiaali- ja terveydenhuollon tiedonhallinnan ja tietojohtamisen kehittämistehtävistä.
