07.11.2023

Arvokas data ja tekoäly terveydenhuollossa

Terveydenhuollossa syntyy valtava määrä dataa, joka oikein käytettynä on erittäin hyödyllistä tietoa kaikille terveydenhuollon ammattilaisille. Jotta dataa voidaan hyödyntää tehokkaasti, on tärkeää tunnistaa sen arvo. Datan arvoa voidaan arvioida esimerkiksi seuraavien kysymysten kautta:

· Onko data relevanttia tavoitteiden saavuttamiseksi?

· Onko data luotettavaa ja virheetöntä?

· Onko data helposti saatavilla ja analysoitavissa?

Edellä olevista kysymyksistä havaitaan, että suuri datan määrä ei itsessään takaa datan arvoa, vaan on valmistauduttava varmistamaan, että tieto on sopivassa muodossa ja hyödynnettävissä johtopäätöksiä varten. Tähän voidaan vaikuttaa määrittämällä selkeät analyysien tavoitteet ja tietotarpeet, hyödyntämällä standardeja ja prosesseja datan keräämiseen tietotarpeen mukaan sekä käyttämällä parhaiten tarkoitukseen soveltuvia työkaluja ja menetelmiä datan analysointiin. Viimeisimpänä datan tehokasta käsittelyä ovat tulleet helpottamaan käyttäjäystävälliset tekoälyratkaisut, jotka todennäköisesti yleistyvät lähitulevaisuudessa hyvin nopeasti.

Kun datan arvo on tunnistettu ja tavoitteet selkeät, voidaan tekoälyratkaisuja hyödyntää monipuolisesti. Tässä esimerkkejä:

1.) Hoitoprosessien tehostaminen ja resurssien tehokas kohdentaminen: Dataa voidaan käyttää esimerkiksi toimintaprosessien tehostamiseen ja optimointiin, mikä vapauttaa terveydenhuollon ammattilaisten aikaa hallinnollisista tehtävistä hoitotehtäviin sekä parantaa hoidon saatavuutta. Tekoälyä hyödyntämällä voidaan suunnitella ja ohjata tehokkaammin potilaiden hoitopolkuja tai kokonaisoptimoida kotihoidon työsuunnittelua minimoimalla asiakkaiden väliseen siirtymiseen käytettävää aikaa.

2.) Ennakoiva hoitotyö: Potilastietoja yhdistelemällä voidaan toteuttaa ennaltaehkäisevää hoitotyötä ja välttää potilaan tilan vaiheittainen heikkeneminen ja rankat erikoishoidot. Esimerkiksi tekoälyä voidaan käyttää diabeetikoiden haavaumien luokittelussa, ja siten välttää tilanteen pahentumisen aiheuttama amputaatio.

3.) Automaattinen potilastietojen kirjaaminen: Jo kirjatun potilastiedon perusteella on kehitetty sujuvasti toimivia puhetunnistusratkaisuita, joilla voidaan tehostaa potilastietojen kirjaamista. Tämä mahdollistaa jatkossa entistä sujuvamman hoitotyön.

4.) Potilastiedon sekä henkilökohtaisen hyvinvointitiedon yhdistäminen ja analysoiminen: Tämän kokonaisuuden mahdollisuudet ovat erittäin suuret, vaikka matka onkin alussa. Jos ja kun ihmiset tulevaisuudessa ja halutessaan jakavat automaattisesti oman terveyteensä liittyvän datan älylaitteista, ostos- ja ruokailutottumuksista, liikuntamääristä jne. terveydenhuollon käyttöön ja yhdistettäväksi potilastietoon, tulee se mahdollistamaan proaktiivisen (ja tekoälyavusteisesti automatisoidun) vuorovaikutuksen terveydenhuollon ja kansalaisten välillä. Tämä tiedon jakaminen yhdistettynä motivoivaan kannustukseen terveellisiin elämäntapoihin mahdollistaa dataa hyödyntäen pitkän ja laadukkaan elämän sekä yhteiskunnan varojen tehokkaan käytön niihin erikoissairaanhoidon tehtäviin, joita ihmiset eivät voi omilla valinnoillaan välttää.

Data on todellakin monella tavalla arvokasta!

Ville Rautiainen

Teknologiajohtaja, Esko Systems Oy