Paljon palveluja käyttävien asiakkaiden tunnistaminen (Etelä-Savon hyvinvointialue, RRP2, P4, I1, I4)
Paljon palveluja käyttävien asiakkaiden tunnistaminen (Etelä-Savon hyvinvointialue, RRP2, P4, I1, I4)
Tekoälyjärjestelmän avulla voidaan tunnistaa varhaisessa vaiheessa asiakkaat, jotka käyttävät paljon palveluja. Näin heidät voidaan ohjata juuri heille sopivan hoidon tai palvelun piiriin ajoissa palveluohjaustiimin toimesta.
Hyvinvointialueuudistus ja kansalliset strategiat ohjaavat palvelujen järjestämistä ja painottavat ennaltaehkäisyä sekä digipalvelujen käyttöä. Lainsäädäntö, kuten digipalvelulaki ja tietosuoja-asetukset, vaikuttavat ratkaisujen toteutukseen. Taloudellisesti julkisen talouden paineet ja kasvava palvelutarve korostavat kustannustehokkuutta. Yhteiskunnallisesti väestön ikääntyminen, sairastavuuden kasvu ja alueellinen eriarvoisuus lisäävät tarvetta varhaiselle tunnistamiselle ja omahoidon tukemiselle. Kulttuurisesti asenteet digipalveluja kohtaan ja digiosaamisen erot vaikuttavat käyttöönottoon. Pitkät välimatkat ja harva asutus luovat tarpeen etäpalveluille ja kestävälle toimintamallille.
Pieni joukko paljon palveluja käyttävistä asiakkaista kuluttaa suuren osan sosiaali- ja terveydenhuollon rahoituksesta. On tärkeää tunnistaa ajoissa ne asiakkaat, joilla on riski ajautua raskaiden palveluiden pariin, ja tukea heitä varhaisen tunnistamisen ja puuttumisen keinoin. Erityisesti silloin, kun palvelujen käyttö hajaantuu useisiin eri palveluihin, kokonaiskuva jää ammattilaisilta helposti näkemättä.
Kehittämistyö linkittyy hyvinvointialueen strategiaan, jossa painotetaan ennaltaehkäisyä, asiakaslähtöisyyttä ja digitaalisten ratkaisujen hyödyntämistä.
Kehittäjäjoukkoja on kaksi; teknisen käyttöönoton joukko, sekä toimintamallin jalkautuksen joukko.
Teknisessä käyttöönotossa ovat olleet vahvasti mukana Gillie-ratkaisun henkilöt, RRP-hankepäällikkö, tietohallinnon edustajat sekä tietosuojavastaava. Lisäksi mukana ovat olleet avoterveydenhuollon tulosaluepäällikkö sekä digitaalisten terveyspalveluiden asiantuntija.
Toimintamallin jalkautuksen koordinoinnista on vastannut digitaalisten terveyspalveluiden asiantuntija avoterveydenhuollon tulosaluepäällikön ohjauksessa. Jalkautukseen on rakennettu palveluohjaustiimi, joka on laajentunut muutaman henkilön kokonaisuudesta noin 10 hengen tiimiksi, jossa on maantieteellisesti laaja-alainen edustus niin avoterveydenhuollon vastaanotoilta, mielenterveys- ja riippuvuuspalveluista, kuntoutuksesta sekä terveyssosiaalityöstä. Palveluohjaustiimi on yhdessä työstänyt niin teknisen kuin toiminnallisen ohjeistuksen tiimin toiminnalle. Tiimin palavereissa käy säännöllisesti alueen palveluesihenkilöt kuulemassa ajankohtaisista kuulumisista, mutta tiimin tarkoitus ja tavoite on toimia hyvin itseohjautuvasti tilanteen mukaan, ja näin se on lähtenyt toimimaankin.
Tavoitteena on tunnistaa mahdollisimman varhaisessa vaiheessa paljon erityisesti perustason palveluja käyttäviä asiakkaita, joilla on suurentunut riski ajautua käyttämään raskaampia palveluja ilman asianmukaista hoidon ohjausta ja koordinointia. Tarkoituksena on tuottaa niin inhimillistä kuin taloudellista hyötyä.
Tiedon keruun pohjaksi on luotu kirjaamiseen ja tilastointiin liittyviä malleja, joilla palveluohjausprosessiin päätyneiden asiakkaiden tulevia käyntejä sekä hoitopolkua voidaan tarkastella pitkällä aikavälillä.
Tällä hetkellä kerätään tietoa asiakasmääristä; kuinka moni asiakas on ylittänyt asetetun käyntikirjausten raja-arvon sekä kuinka moni on vastannut "kyllä" tai "ei" palveluohjauksen lupakysymykseen. Gillie.AI:in saadaan myös kirjattua asiakaskohtaisesti kommentit, miten asiakkaan asiat ovat lähteneet etenemään palveluohjaustiimin toimesta.
Toimintamallin kohderyhmänä ovat paljon sosiaali- ja terveyspalveluja käyttävät asiakkaat, joiden palvelutarve on moninainen ja usein pitkäaikainen. Tyypillisesti kyseessä ovat henkilöt, joilla on samanaikaisesti useita haasteita, kuten fyysisiä tai psyykkisiä sairauksia, toimintakyvyn heikkenemistä, sosiaalista kuormitusta tai vaikeuksia arjessa selviytymisessä.
Asiakasymmärrystä on kerrytetty analysoimalla palvelujen käyttödataa, tekemällä yhteistyötä ammattilaisten kanssa sekä tarkastelemalla alueella vahvasti käytössä olevaa asiakasvastaavien toimintaa. Tekoälypohjainen järjestelmä auttaa tunnistamaan asiakkaat, joiden palvelujen käyttö on runsasta tai monialaista.
Asiakkailta on saatu arvokasta palautetta yhteydenottojen yhteydessä, jonka avulla prosessia on tarkasteltu niin asiakkaan informoinnin kuin ohjautumisen osalta.