Istekki - data ja AI avuksi sote-alan hoitajatarpeeseen

Sote-toimijat etsivät uusia data-analytiikkaan perustuvia ratkaisuja entistä tarkempaan ja joustavampaan resursoinnin suunnitteluun. Taustalla on sote-alan valtakunnallinen hoitajapula tilanteessa, jossa hoidon tarve kasvaa sekä lakisääteisiä hoitajamitoitusvaatimuksia kiristetään vanhusten hoidossa.

Loihde Analyticsin ja Istekin projektissa keskityttiin hoitajamitoitukseen liittyvien tekoälyn ja koneopin ennustemallien kehitystyöhön sekä edistyksellisen analytiikan mahdollisuuksien tutkimiseen konkreettisella tasolla.

Istekki parantaa terveydenhuollon laatua ja tehokkuutta kehittämällä uusia teknologisia ratkaisuja julkisen terveydenhuollon toimijoille. Älylääkekärryt, terveydenhuollon todistusten sähköistäminen sekä mobiilisairaalakonsepti ovat esimerkkejä Istekin mahdollistamista innovatiivisista, asiakkaalle lisäarvoa luovista projekteista.

Istekin halu pysyä digitalisaation edelläkävijänä sekä asiakaslähtöinen toimintakulttuuri loivat luontaiset edellytykset syventää entisestään kumppanuutta Loihde Analyticsin kanssa uuden hoitajamitoitukseen liittyvän data-analyysi projektin myötä. Loihdelaisten halu ymmärtää loppukäyttäjien tarpeita sekä aiempi kokemus sosiaali- ja terveysalan projekteista vahvistivat valinnan syntymistä.

Hoivakodin resursoinnin nykytila

Valtakunnallinen hoitajapula ja tuoreen lakimuutoksen seurauksena kiristyneet vaatimukset hoitajamitoitusta kohtaan vaikeuttavat hoiva-alan työvoimatilannetta, joten kiinnostusta on löytää uusia apukeinoja esimerkiksi työn suunnitteluun ja ennakointiin. Hoitajamitoituksen päämääränä on saavuttaa riittävä hoidon laatu, joka turvaa asiakkaiden inhimillisen kohtaamisen sekä yksilöllisen hoidon. Pilottikohteessa hoivakoti Mäntykampuksella työvuorojen suunnittelu ja riittävän työvoiman varmistaminen ovat työläitä tehtäviä, jotka vievät erityisesti hoivakodin johdon huomiota muista tärkeistä työtehtävistä.

Hoivakodin johtaja, Raija Tiainen:

Projekti Istekin ja Loihde Analyticsin kanssa liittyi ajankohtaisiin aiheisiin. Työntekijöiden riittävyys on ollut resursoinnin haasteena, mikä on vienyt työaikaa muista työtehtävistä. Arjen pyörittämiseen vaadittavien toimenpiteiden automatisointi ja yllättävien tapahtumien ennakointi, vapauttaisivat enemmän aikaa muihin esihenkilön työtehtäviini. Lisäksi tärkeää on hoivakodin tilanteen näkyväksi tekeminen sidosryhmäviestinnässä.

Projektin osana hoiva-alan työntekijöitä haastateltiin, minkä pohjalta tunnistettiin useita mahdollisuuksia datan hyödyntämiseksi hoivakodin toiminnan ja resurssien riittävyyden ennakoinnissa, sekä hoivakodin tilanteen näkyväksi tekemisessä.

Määrittelyvaiheesta pilottikokeiluun

Loihde Analytics tuotti projektin ensimmäisessä vaiheessa määrittelydokumentin. Dokumentti ensinnäkin kuvasi haastatteluiden ja muun tiedonkeruun perusteella ajankohtaisia ennakointiin, resurssisuunnitteluun ja hoitajamitoituksen toteutumiseen liittyviä haasteita. Toiseksi; dokumentissa kuvattiin datalähteitä, joiden avulla ennakointia ja näkyväksi tekemistä voisi kehittää.

Tämän perusteella luonnosteltiin useita analyysejä, joissa tutkitaan muun muassa hoivakodin asiakkaiden vaihtuvuutta, asiakkaan kuntoisuuden muuttumista sekä asumismuodon kehitystä yli ajan. Eräs niistä nimettiin skenaarioanalyysiksi, joka ennusti kaksi skenariota hoivatyöntekijöiden määrän tarpeelle 20 kuukautta eteenpäin perustuen nousevaan trendiin asiakkaiden hoitoisuudessa sekä lain tuomissa vaatimuksissa hoitajamitoituksesta.

Projektin toisessa, eli pilotointivaiheessa, keskityimme hoitajamitoitukseen liittyvien koneopin ennustemallien kehitystyöhön sekä edistyksellisen analytiikan mahdollisuuksien tutkimiseen konkreettisesti. Istekin pyynnöstä ennustemallit kehitettiin hyödyntäen Python- ohjelmointikieltä, jonka käytöstä Loihde Analyticsilta löytyi osaamista.

Ennustemallien rakentamisessa hyödynnettiin muun muassa asiakkaan kuntoisuudesta saatavaa dataa, jonka perusteella kuormittavien työjaksojen ajankohtaa ennustettiin. Tulokset olivat lupaavia, mutta vaativat riittävän luotettavaan tuotantotasoon päästäkseen lisää dataa. Tilastolliset menetelmät valittiin mahdollisimman yksinkertaisiksi ja selitettäviksi, jotta ne olisivat ymmärrettäviä loppukäyttäjille.


Yhteistyö ja tulevaisuus

Projektin aikana kumppanuus Istekin kanssa syventyi ja tiedon jakamista tehtiin molemmin puolin. Matalan kynnyksen kommunikaatio sekä tiivis suhde asiakkaaseen, mahdollisti muun muassa nopean datan siirron ja kehitysympäristöjen pystyttämisen.

"Tiimityöskentely Loihde Analyticsin kanssa oli sujuvaa ja vaivatonta. Asetetut tavoitteet saavutettiin, vaikka terveydenhuolto toimialana on hyvin säänneltyä ja datakin melko pirstaloitunutta. Asiantuntemus oli hyvää ja Loihdetta voi suositella muillekin" sanoo Markus Huhta, Istekki

Loihde Analyticsin sote-alan osaaminen on kasvanut entisestään projektin myötä, mikä luo edellytykset jatkaa yhteistyötä Istekin kanssa myös tulevaisuudessa. Hoitajamitoituksien kasvavat vaatimukset sekä tämän hetken alalta poistumiset vahvistavat tarvetta ennustaa työntekijöiden kuormitusta. Hyvinvoivat työntekijät ovat hoitoalan kivijalka, mistä on hyötyä valtakunnallisesti kaikille sidosryhmille.

Oletko kiinnostunut samanlaisesta ratkaisusta?

Jätä yhteystietosi ja olemme sinuun yhteydessä.

Nimi

Tuomas Lahtinen

tuomas.lahtinen@loihde.com
Chief Analytics & AI Officer
040 575 6099