Valtimosairauksien ennustemalli (RRP, P1, I1)
Valtimosairauksien ennustemalli (RRP, P1, I1)
Valtimosairauksien ennustemalli on väestötason dataan perustuva tiedolla johtamisen työkalu, joka tuottaa ennusteita valtimosairauksien riskiryhmistä ja kuormituksesta hyvinvointialueella.
Poliittiset ja yhteiskunnalliset tekijät
- Sote-uudistukset ja hyvinvointialueet muokkaavat palvelurakenteita ja datan saatavuutta. Tarve ennaltaehkäisylle ja kustannusvaikuttavuudelle korostuu.
- Kansalliset strategiat kuten Terveys 2030 ja digipalveluiden kehittämisohjelmat tukevat dataperusteista päätöksentekoa.
- Väestön ikääntyminen lisää valtimosairauksien kuormitusta, mikä kasvattaa ennakoinnin ja riskiluokittelun tarvetta.
Lainsäädännölliset tekijät
- Tietosuojalainsäädäntö (GDPR, tietosuojalaki) asettaa tarkat ehdot henkilötietojen ja erityisesti terveystietojen käsittelylle.
- Asiakas- ja potilastietolaki sekä Laki sosiaali- ja terveystietojen toissijaisesta käytöstä ohjaavat datan käyttöä, jakamista ja yhdistelyä.
- Mallin tulee täyttää turvallisuuden, läpinäkyvyyden ja selitettävyyden vaatimukset, jos sitä käytetään kliinisen päätöksenteon tukena.
Taloudelliset tekijät
- Valtimosairaudet aiheuttavat merkittävän kustannustaakan terveydenhuollolle ja työkyvyttömyyden kautta yhteiskunnalle.
- Ennustemallit voivat tukea kustannussäästöjä kohdentamalla hoitoa, mutta käyttöönotto vaatii investointeja datan laadun parantamiseen, integraatioihin ja koulutukseen.
Kulttuuriset ja sosiaaliset tekijät
- Valtimosairauksien riskitekijät liittyvät elämäntapoihin, joten väestön terveyskäyttäytyminen ja motivaatio muutoksiin ovat keskeisiä.
- Mallin käyttö edellyttää ammattilaisten luottamusta ja valmiutta hyödyntää tekoäly- ja dataohjattuja työkaluja.
Teknologiset tekijät
- Tekoälyn, koneoppimisen ja data-alustojen kehitys mahdollistaa yhä tarkemman ennusteen muodostamisen mallien avulla.
- Potilastietojärjestelmien ja rekisteritietojen yhteen toimivuus on kriittistä mallin toimivuudelle.
- Tarve mallien jatkuvalle päivitykselle kasvaa, kun uutta tutkimusnäyttöä ja lääkityksiä tulee käyttöön.
Ympäristötekijät
- Ympäristön muutokset, kuten ilmansaasteet, lämpötilavaihtelut ja ilmastonmuutos, on yhdistetty valtimosairauksien riskiin.
- Kaupunkiympäristöjen suunnittelu (liikuntamahdollisuudet, viherympäristö) vaikuttaa kansanterveyteen.
Hyvinvointialueiden johto, tietojohtamisen ja analytiikan yksiköt, palvelujen suunnittelijat, terveyden edistämisen toimijat sekä tutkimus- ja kehittämisverkostot.
Mallin avulla voidaan tunnistaa matalan, keskitason ja korkean riskin väestöryhmiä, suunnitella ehkäiseviä toimia ja kohdentaa resursseja kustannustehokkaasti. Työkalu hyödyntää anonyymisoituja rekisteri- ja kliinisiä tietoja ja tarjoaa johdolle ajantasaisen tilannekuvan valtimosairauksien syntymisen riskejä.
Kuva
Kuva
Kehittämisvaiheet
Tarpeen analysointi → datan keruu ja esikäsittely → mallinnus ja validointi → koontinäkymien ja raporttien rakentaminen → pilotointi → käyttöönotto → jatkuva seuranta ja päivitykset. Malli pohjautuu tilastollisiin menetelmiin ja koneoppimiseen sekä väestöryhmittäiseen segmentointiin.
Käyttöönoton tehtävät
- Valmistellaan data ja järjestelmäintegraatiot; varmistetaan tietosuoja.
- Määritellään käyttökohteet ja työnkulun vaiheet, joissa mallia hyödynnetään.
- Toteutetaan pilotti, kerätään palautetta ja arvioidaan mallin hyöty ja mallin päivitystarpeet.
- Koulutetaan henkilöstö ja laaditaan selkeät käyttöohjeet sekä tekninen käsikirja.
- Viestitään tavoitteista ja varmistetaan johdon tuki.
- Luodaan jatkuvan seurannan ja päivitysten toimintamalli.
Tarvittavat resurssit
- Aika: pilotointi- ja käyttöönotto tarpeen määrittely tarpeen mukaisesti (esim. palveluketjut, palvelualueet)
- Henkilöstö: projektipäällikkö, data- ja IT-asiantuntijat, kliiniset asiantuntijat, kouluttajat.
- Rahoitus: integraatiot, koulutus, ylläpito.
- Osaaminen: ict- ja tekoäly, tietosuoja, kliininen asiantuntemus, muutoksen johtaminen.
Vakiinnuttamisen prosessi
- Tarpeen määrittely
- Tekninen ja tietosuojallinen valmistelu
- Käyttöönoton kokeilu
- Arviointi ja parantaminen
- Laajempi käyttöönotto
- Vakiinnuttaminen osaksi tiedolla johtamista
- Jatkuva ylläpito ja optimointi
Ennustemallin ensimmäisistä tuloksista alueen valtimosairauksien ja erityisesti diabeteksen riskiryhmät on tunnistettu aiempaa paremmin väestötasolla. Malli on tukenut tiedolla johtamista ja tarjonnut selkeämmän kokonaiskuvan alueen terveysriskeistä, mikä auttaa kohdistamaan suunnittelua ja kehittämistoimia tarkoituksenmukaisemmin.
Arvioinnissa todettiin myös, että rakenteinen kirjaaminen on osin puutteellista, ja ennustemallin käyttö on tuonut tämän näkyväksi. Tämä on käynnistänyt toimia kirjaamisen laadun ja yhdenmukaisuuden parantamiseksi.
Yllättävät tai odottamattomat muutokset
- Ennustemalli paljasti datan laadun vaihtelut, erityisesti kirjaamisen rakenteelliset puutteet, mikä käynnisti kehittämistyötä tietojen yhtenäistämiseksi.
- Diabeteksen ja valtimosairauksien riskiryhmät erottuivat odotettua selkeämmin väestöstä, mikä mahdollistaa jatkossa paremman kohdentamisen väestötason toimille lyhyellä aikavälillä.
- Malli toi esiin mahdollisuuden laajentaa analytiikan käyttöä muihin sairastavuuden seurantakokonaisuuksiin.