Ennakoiva analytiikka muuttaa terveydenhuoltoalaa

/ Ari Katajamäki

ennakoiva analytiikka muuttaa terveydenalaa

Ennustavan analytiikan sekä koneälyn tuomat mahdollisuudet liiketoiminnalle ovat herättäneet viime aikoina paljon keskustelua. Toinen ajankohtainen keskustelunaihe Suomessa on käynnissä oleva laaja SOTE–muutos, joka tuo myös paineita erilaiselle seurannalle hoiva- ja terveydenhuoltoalalla. Uudenaikainen teknologia mahdollistaa seurannan viemisen entistä pidemmälle tasolle ja loppukäyttäjän näkökulmasta helpommin saataville. 

Hoiva- ja terveydenhuoltoalaa säännellään terveydenhuoltolaissa, jonka tavoitteina ovat ”lasten, nuorten ja perheiden hyvinvoinnin ja terveyden edistäminen sekä terveyserojen kaventaminen ja syrjäytymisen ehkäisy” (Sosiaali- ja terveysministeriö 2009). Voisiko hoiva- ja terveydenhuoltoala hyötyä ennakoivasta analytiikasta ja tiedolla johtamisesta näihin tavoitteisiin pääsemiseksi?

 

Muutoksen mittaaminen

Lähtökohtaisesti SOTE–uudistus tarkoittaa sitä, että yksityinen terveysasema voi tuottaa myös kunnallisia palveluita, kuntalainen voi itse päättää, kenen tuottamia hoiva- ja terveyspalveluita jatkossa käyttää. Hoiva- ja terveydenhuollon yritykset seuraavat toimintansa tehokkuutta erilaisin mittarein aivan niin kuin mitkä tahansa muutkin yritykset. Koska ala on hyvin säänneltyä, omien mittareiden lisäksi käytössä on myös viranomaisten velvoittamia mittareita.

Tavallisesti ns. perusmittareita ovat muun muassa henkilöstömitoitus, kulut per päivä per potilas, osastohoitopäivien lukumäärä, vastaanottotyyppien saatavuus, Close case–tapaukset, päivityskäyntien lukumäärä (esimerkiksi T3–käynnit), erilaiset jonotusajat operaatioihin sekä Triage–luokittelu ja jonotusajat eri Triage–luokkien mukaan. 

Edellä kuvatut mittarit ovat terveydenhuoltoalalla yhtä normaaleja kuin vaikkapa logistiikka yrityksen varastokierron tai inventaarion mittarit. Toimialakohtaisuus tuo omat haasteensa sille, mikä on seurattavan mittarin informaatioarvo eli mitä päätöksia mittarin perusteella tulisi tehdä. Uudenaikainen teknologia mahdollistaa sen, että mittarit voidaan koota yhteen, jotta raportoitava kokonaisuus tuottaa suurimman informaatiohyödyn eli johtaa parempaan päätöksentekoon ja tätä kautta parempaan liiketoimintaan. 

Lue lisää siitä, miten Mikevalla tiedolla johtamista toteutetaan hallitussa ympäristössä Qlik ja Adaptive Insights tietojärjestelmien kokonaisuudella.

 

Ennustavan analytiikan tulevaisuuden mahdollisuudet

Ennustava analytiikka on kovaa vauhtia tekemässä tuloaan myös terveydenhuoltoalalle. Tulevaisuudessa ennustava analytiikka voi tarjota ennustemalleja, joiden perusteella on mahdollista ennakoida ihmisten terveydentilan kehitystä ja tätä kautta tarjota entistä parempia hoitotoimenpiteitä. Ennustamalla ihmisten terveydentilasta niitä faktoreita, jotka ovat tunnusomaisia, voidaan siirtyä terveydenhuollosta ennakoivaan terveydentilan parantamiseen. 

Tulevaisuudessa ennustava analytiikka voi tarjota ennustemalleja, joiden perusteella on mahdollista ennakoida ihmisten terveydentilan kehitystä ja tätä kautta tarjota entistä parempia hoitotoimenpiteitä.

Ajatellaanpa tilannetta, jossa potilaan potilashistorian perusteella voitaisiin laskea, minkälaisia sairauksia tai hoitotoimenpiteitä hänelle on mahdollisesti tulossa seuraavien vuosien aikana. Oikean ennustemallin avulla hoitotoimenpiteet voidaan aloittaa aikaisemmin, jolloin myös mahdollisuudet parantua kasvavat merkittävästi. Edellä esitetty esimerkki jättää monia tilannetekijöitä mainitsematta, mutta todellisuudessa olemme erittäin lähellä aikaa, jolloin potilaan tietojen perusteella voidaan laskea todennäköisyyksiä hänen terveydentilastaan. 

Analytiikka todellakin on muuttamassa terveydenhuoltoalaa ja olemme vasta nähneet jäävuoren huipun.