Tekoälypohjainen palvelutarpeen ennakointimalli - johtamisen ratkaisut, Pohjois-Pohjanmaan hva (RRP, P4, I4)
Tekoälypohjainen palvelutarpeen ennakointimalli - johtamisen ratkaisut, Pohjois-Pohjanmaan hva (RRP, P4, I4)
Tekoälypohjainen ennakointimalli tuottaa ennusteita ortopedian ja traumatologian palvelutarpeen muutoksista, tukee strategista päätöksentekoa ja auttaa palveluiden ohjauksessa, ennakoinnissa ja seurannassa.
Toimintamallin nimi
Tekoälypohjainen ennakointimalli tuottaa ennusteita ortopedian ja traumatologian palvelutarpeen muutoksista, tukee strategista päätöksentekoa ja auttaa palveluiden ohjauksessa, ennakoinnissa ja seurannassa.
Kuva
Toimintamalli tarjoaa tekoälypohjaisen ratkaisun palvelutarpeiden ennakointiin erikoissairaanhoidossa. Ratkaisun pilotti kohteeksi valittiin ortopedian ja traumatologian erikoisala. Mallin avulla voidaan analysoida laajoja ja monimutkaisia tietoaineistoja, ennakoida lähetteitä, hoidon tarpeen arviointikäyntejä ja toimenpiteiden määrää. Malli mahdollistaan erilaisten skenaarioiden luomisen palvelukysynnän ja kapasiteetin muutoksesta. Kehittämällä arkkitehtuuriin soveltuvan koneoppimismallin voidaan tuottaa uutta tietoa tulevan palvelutarpeen ennakoinnin tueksi ja tukea strategista päätöksentekoa.
Pohjois-Pohjanmaan hyvinvointialue (Pohde) on yksi Suomen laajimmista hyvinvointialueista, vastaten yli 415 000 asukkaan hyvinvoinnista, terveydestä ja turvallisuudesta. Alue yhdistää 30 kunnan sosiaali- ja terveyspalvelut, kolme sairaalaa ja kaksi pelastuslaitosta, työllistäen noin 18 500 ammattilaista.
Oulun yliopistollinen sairaala (OYS) toimii osana Pohdetta ja on keskeinen erikoissairaanhoidon tuottaja. Ortopedian ja traumatologian erikoisalan palvelut kattavat luuston ja tukikudosten sairaudet sekä tapaturmien aiheuttamat vammat. Palvelut sisältävät sekä leikkaushoidon että ei-leikkaukselliset hoitomuodot. Yleisimmät toimenpiteet kohdistuvat jalan, käden, olkapään, polven ja selän alueille, ja niihin kuuluu myös tekonivelkirurgiaa sekä akuutteja traumatologisia leikkauksia.
Hankkeessa kehitetty malli tukee tätä erikoisalaa tarjoamalla datapohjaisen työkalun päätöksenteon ja resurssien suunnittelun tueksi. Mallin avulla voidaan kohdentaa resursseja tehokkaammin, sujuvoittaa hoitoonpääsyä ja ennakoida palveluiden tarpeita. Kehitystyössä on huomioitu, että mallia voidaan laajentaa muihin erikoisaloihin ja Pohjoisen YTA-alueen muille hyvinvointialueille.
Kehitetty tekoälypohjainen palvelutarpeen ennakointimalli on suunnattu strategiatyön ja tietojohtamisen palvelualueen sekä OYS:n ortopedian ja traumatologian asiantuntijoille. Malli tukee raportointitietoa ja tuottaa ennakoivaa tietoa palveluiden tulevasta kysynnästä.
Asiakasymmärrystä on kertynyt hyödyntämällä asiantuntijoiden osaamista ja analysoimalla hoitoonpääsyn tilastoja, mikä on ohjannut mallin kehittämistä käytännön työvälineeksi.
Pilottimalli ei ole vielä tuotantovalmiina; juurruttaminen edellyttää jatkokehitystä ja tuotannollistamista vaiheittain.
Pilotointi ja testaus:
Mallin toiminnallinen testaus asiantuntijoilla ja toimialueella, palautteen kerääminen sekä ennustetiedon luotettavuuden validointi.
Integraatio olemassa oleviin järjestelmiin:
Mallin liittäminen tietojohtamisen ja raportoinnin prosesseihin, teknisten käyttöympäristöjen ja valvontaprosessien määrittely.
Käyttöönotto ja koulutus:
Asiantuntijoiden perehdyttäminen mallin hyödyntämiseen sekä toimintamallin ja työkirjan ohjaus käyttöönotossa.
Laajentaminen ja vakiinnuttaminen:
Mallin mahdollinen laajentaminen muille erikoissairaanhoidon aloille ja Pohjoisen YTA-alueen muille hyvinvointialueille. Jatkuva seuranta, päivitykset ja toiminnan arviointi varmistavat vakiintumisen.
Keskeiset resurssit:
- Asiantuntijaosaaminen ja sitoutuminen
- Teknologinen infrastruktuuri ja tuki
- Rahoitus ja aikataulutus käyttöönoton eri vaiheisiin
Pilotin aikana toimintamallia arvioitiin erityisesti käytettävyyden ja ennustetiedon hyödynnettävyyden näkökulmasta. Malli koettiin helppokäyttöiseksi, visuaaliseksi ja loogiseksi. Ennustetieto oli ymmärrettävää ja päätöksenteon kannalta hyödyllistä, ja skenaarioiden vertailu (esim. kapasiteetin muutokset, lähetteiden vaihtelu) nähtiin arvokkaana erityisesti resurssi- ja kapasiteettisuunnittelussa.
Pilottivaiheen tulokset osoittavat, että palvelutarpeiden ennakointi voi muuttua systemaattisemmaksi, mikä mahdollistaa kysynnän muutosten tarkemman ennakoinnin. Malli tukee päätöksentekoa, tekee palveluiden kehittämisestä ennakoivampaa ja tuo uuden, tietoon perustuvan näkökulman palveluiden suunnitteluun. Ratkaisu on mallinnettavissa laajemmin.
Kansikuva
