Kokemustemme perusteella potilasennustemallin soveltaminen käytännössä vaatii ennen kaikkea riittävän datakyvykkyyden ja moniammatillisen yhteistyön. Ohessa on keskeisempiä edellytyksiä ja vinkkejä tämän toimintamallin soveltajille.  

• Panosta datan laatuun ja yhdenmukaisuuteen.
  • Ennustemallien onnistuminen perustuu luotettavaan ja riittävän kattavaan terveysdataan. Ennen mallin rakentamista on tärkeää varmistaa datan eheys, ajantasaisuus ja yhtenäiset rakenteet eri järjestelmissä.
• Varaa riittävästi aikaa ja resursseja esikäsittelyyn ja testaukseen.
  • Datan valmistelu ja mallin validointi vievät usein enemmän aikaa kuin varsinaisen mallin rakentaminen. Mallia kannattaa testata eri menetelmillä (esim. ARIMA, Prophet, LSTM, yhdistelmämallit) ja vertailla tuloksia ennen lopullisen ratkaisun valintaa.
• Hyödynnä visuaaliset työkalut.
  • Ennustemallin tulokset kannattaa tuoda näkyviksi esimerkiksi Power BI -raporttien kautta. Selkeä visualisointi helpottaa ymmärrystä ja tekee mallista konkreettisen osan johtamista.
• Vältä liiallista malliteknistä monimutkaisuutta.
  • Yksinkertaisempi, selitettävä malli on usein käytännössä hyödyllisempi kuin monimutkainen, mutta vaikeasti tulkittava algoritmi. Tavoitteena on tukea päätöksentekoa, ei korvata sitä.