Digitalisaatio on kasvattanut datan määrää ja asemaa yhteiskunnassa radikaalisti. Data-analyysi ja uudet älykkäät ratkaisut tuovat merkittäviä uusia mahdollisuuksia palvelutuotannon kehittämiseksi sekä yksityisellä että julkisella sektorilla.

Tekoäly on matematiikkaan pohjautuva sovellutuksesta riippuen muutaman rivin tai miljoonien rivien tietokoneohjelma, joka analysoi ja jatkojalostaa digitaalisessa muodossa olevaa dataa. Sen ytimen muodostaa koneoppimisjärjestelmä, joka kykenee löytämään valtavista datamassoista säännönmukaisuuksia ja oppimaan niistä. Näin mahdollistuu esimerkiksi riskien tunnistaminen ja varhainen puuttuminen terveydenhoidossa.

Julkisen sektorin keskeiset alat jäljessä digitalisaatiokehityksestä

Sosiaali- ja terveysala sekä koulutus, jotka muodostavat kolme neljäsosaa julkisista menoista, ovat digitalisaatiokehityksessä ja tekoälyn hyödyntämisessä muita julkisen sektorin aloja jäljessä. Julkisten menojen hallinnan kannalta nämä alat ovatkin lähivuosina uudistamisen tarpeessa.

Digitalisaatio ja tekoälytuetut teknologiat helpottavat sote-palveluiden siirtymistä yhteensovitettuun toimintamalliin niin väestön kuin yksilöiden tasolla. Sosiaali- ja terveydenhuolto muuttuu aikaisempaa tietointensiivisemmäksi, ja painopistettä pyritään siirtämään korjaavista toimista kohti väestön ennakoivaa terveyden ja hyvinvoinnin edistämistä.

 

Tekoälytuetut palvelut tuovat säästöjä

Olemme tutkineet yhdessä Keski-Suomen sairaanhoitopiirin, yritysten ja sote-alan yli 100 asiantuntijan kanssa potentiaalisia tekoälyn sovellutuskohteita. Tunnistimme kymmeniä mahdollisuuksia, ja teimme seuraavista myös tarkemman analyysin: työhyvinvoinnin edistäminen ja työkyvyttömyyden ehkäisy, omaehtoinen terveyden edistäminen, yksinäisyyden vähentäminen, etälääkäritoiminta, tiedonkulun edistäminen, diagnostiikka, hoitosuunnitelman tekeminen, hoidon optimointi, kokonaisriskin arviointi, potilastietojen kokoaminen ja yhteenvedot.

Olemme myös testanneet tekoälyn mahdollisuuksia rakentamalla pilottisovelluksia. Näistä mainittakoon tekstianalytiikka lääkärin työn tukena potilaskertomusten arvioinnissa, aivoinfarktin oireiden tunnistaminen älypuhelimen avulla, nivelrikon ja ihosyövän varhaisen vaiheen tunnistaminen, tekoälytuetut interventiot diabeteksen hoidossa sekä tekoälytuettu masennuksen etähoito. Tekoälymenetelmät mahdollistavat kokemuspohjaisen tiedon sisällyttämisen päätöksentekoon.

Suoria säästömekanismeja ovat työaikasäästöt, tuottavuuden nousu ja asiakkaan hoidon tehostuminen. Epäsuoria säästömekanismeja ovat kansantautien esiintyvyyden vähentyminen, sosiaali- ja terveyskulujen lasku, työkyvyttömyyden lasku sekä psyykkisen hyvinvoinnin lisääntyminen.

Kun Keski-Suomen sote-palvelujen toiminta organisoidaan uudelleen koko maakuntaa koskevaksi hyvinvointialueeksi, tavoitteena on ottaa käyttöön yhteisiä uusia teknologioita helpottamaan noin 10 000 soteammattilaisen työtä ja parantamaan 275 000 keskisuomalaisen sotepalveluita. Viime aikoina on keskusteltu paljon uuden järjestelmän hinnasta. Järjestelmän ja palvelun kulut olisivat vain noin kuusi euroa asukasta kohden kuukaudessa. Erittely kuluista löytyy selvityksestä ”KSSHP:n asiakaspotilastietojärjestelmähankkeen hankintaprosessin vaiheet 2018-21” (JYX-verkkojulkaisupalvelussa.)

Kirjoitus on julkaistu ensimmäiseksi sanomalehti Keskisuomalaisen mielipidesivulla 26.11.2021.

 

Pekka Neittaanmäki
UNESCO-professori, digitaaliset palvelualustat
Jyväskylän yliopisto
KEHO-sidosryhmä
aluevaaliehdokas (keskusta)