From Big Data to Myhealth

Viime vuosina on puhuttu paljon big datan ja tekoälyn tuomista mahdollisuuksista. Niin myös terveydenhuollossa, missä kerätään ja tallennetaan päivittäin valtavat määrät tietoa. Näiden tietomassojen älykkäässä hyödyntämisessä otamme kuitenkin vasta ensi askeleita.

Tässä julkaisussa arvioidaan, kuinka hyvin osaamme hyödyntää terveys- ja hyvinvointidataa tällä hetkellä, esitellään hyvinvointianalyytikkojen koulutusohjelman (HEAP) pilottihankkeen kokemuksia ja oppeja sekä kerrotaan käytännön tapausesimerkkien avulla, miten tietoa hyödynnetään aivan uudenlaisissa terveyspalveluissa jo nyt. HEAP-pilottiprojekti toteutettiin yhteistyössä Satakunnan ammattikorkeakoulun, Tampereen teknillisen yliopiston Porin yksikön ja Tallinnan teknillisen yliopiston kanssa.

Kuten professori Tarmo Lipping kirjoittaa, hyvinvointianalytiikka voidaan nähdä lukutaitona, jonka arvo kasvaa jatkuvasti, varsinkin terveydenhuollon kaltaisessa monimutkaisessa ympäristössä. Niin ikään se on tärkeä keino parantaa ihmisten osallisuutta omassa hoidossaan.

Tulevaisuudessa tätä lukutaitoa tarjoavat yhä useammin tekoäly ja algoritmit, mutta sitä odotellessamme terveydenhuollon arjessa tarvittaisiin data-analyysin ammattilaisia, jotta tietovarantomme saataisiin hyötykäyttöön. Hyvinvointianalyytikot voisivat toimia erilaisissa rooleissa eri osissa terveydenhuoltojärjestelmää ja esimerkiksi tuottaa hyödynnettävää tietoa hoitotiimin tai johdon päätöksenteon tueksi. Analyytikko voisi koostaa ja analysoida mm. potilasdataa sekä asiakastietoa palveluohjauksen ja asiakaskokemuksen kehittämiseksi. Analyytikko voisi myös tukea yksilöllistä terveys- ja hyvinvointisuunnittelua ja -valmennusta datan avulla.

Pilottihankkeen tulos: matka on vasta alussa mutta paljon on tehtävissä jo nyt

HEAP-pilottihankkeesta saadut kokemukset ovat rohkaisevia mutta alleviivaavat myös sitä, että tehtävää on vielä paljon. Asiakasrajapintaa hoidetaan edelleen pääosin manuaalisesti terveydenhuollon arjessa. Toiminta- ja prosessiautomaatio on vasta aivan alkuvaiheessa moniin muihin toimialoihin verrattuna.

Pilotin myötä datan käytön esteiksi tunnistettiin esimerkiksi terveydenhuollon tietojärjestelmien monimutkaisuus, tiedon puute, käyttöoikeuksien rajoitteet ja tietosuojasäädökset (tässä järjestyksessä). Hyvinvointianalyysiohjelman, johon kuului myös hyvinvointivalmennusta, puolestaan nähtiin tuovan lisäarvoa niin ammattilaisille, asiakkaille kuin koko palvelujärjestelmälle.

Erityisesti laadunhallinnan, muutosjohtamisen ja asiakasviestinnän arvioitiin parantuvan, jos hyvinvointianalytiikkaa käytettäisiin nykyistä enemmän.

Tulevaisuus näyttää kuitenkin valoisalta. Olemme parhaillaan matkalla kohti osallistavaa ja ennakoivaa hyvinvointia, terveys 1.0:sta älykkääseen terveys 4.0:aan. Tämä matka on aikoinaan alkanut erilaisten tietoaineistojen muuttamisella digitaaliseen muotoon, jatkunut eri tietoaineistojen yhdistelyn oppimisella ja etenee parhaillaan kohti entistä yksilöllisempien palvelujen kehittämistä. Matka jatkuu kohti tekoälyn ja algoritmien mahdollistamia yksilöllisiä päätöksenteon tukipalveluja ja parempaa asiakasymmärrystä. Suomi ja Viro ovat tämän matkan edelläkävijöitä.

Julkaisussa esitellään uudenlaisia, jo käytössä olevia keinoja hyödyntää dataa, kuten Terveyshyötyarvio, joka tunnistaa väestön hoitovajeita ja auttaa löytämään kullekin yksilölle tehokkaimmat ennaltaehkäisy- ja hoitovaihtoehdot sekä KardioKompassi®, joka auttaa arvioimaan henkilökohtaista riskiä sairastua sydän- ja verisuonisairauksiin genomi- ja elintapatietojen perusteella. Niin ikään esittelyssä on sähköinen Omaolo-palvelu, joka tarjoaa asiakkaalle apua ajasta ja paikasta riippumatta. Datan hyödyntämisen kokonaisuudessa merkittävä rooli tulee olemaan myös suomalaisilla tietoaltailla ja biopankeilla, joista kerrotaan luvussa 4.5.