Kategoria: Vierailijat
Innovaatioilla vaikuttavuutta terveysalan koulutukseen
Terveydenhuollon toimialan kehittyminen on dynaaminen prosessi, joka on välttämätön potilaille ja työssä toimiville asiantuntijoille kaikkialla maailmassa. Välttämätöntä se on myös terveydenhuollon kestävyydelle, saatavuudelle, turvallisuudelle ja laadulle. Tässä moniulotteisessa kehittymisprosessissa koulutuksen ja jatkuvan oppimisen roolit ovat merkittävät. Liittämällä näyttöön perustuva tieto ja innovatiiviset opiskelu- ja opetuskäytänteet yhteen voidaan varmistaa, että eri tavoin saavutettu osaaminen vastaa organisaatioiden ja työyhteisöjen kehittyviä tarpeita. Vahvistamalla yhteistyötä ja vuoropuhelua kouluttajien, tutkijoiden ja kentällä toimivien asiantuntijoiden välillä voidaan uutta tietoa, näkemyksiä ja kokemuksia hyödyntää jatkuvaa oppimista tukevien kokonaisuuksien suunnittelussa ja toteuttamisessa. Näyttöön perustuva tieto + teknologiset ratkaisut + pedagogiikka = innovatiiviset oppimisratkaisut Terveydenhuollon koulutukseen ja koulutustarpeisiin liittyy monia isoja kysymyksiä. Minälaista on tulevaisuuden työ ja miten koulutuksen järjestäjien tulisi tähän valmistautua? Miten ratkaista sekä työvoiman että terveydenhuoltopalveluja käyttävien henkilöiden määrän lisääntymisen ja monimuotoisuuteen liittyvät haasteet? Miten huomioida työssä hyödynnettävien teknologioiden kehittyminen ja käyttöönotettavien teknologisten opetusratkaisujen määrän lisääntyminen? Näihin kysymyksiin etsitään joustavia ja monimuotoisia ratkaisuja maailmanlaajuisesti. Erilaisten teknologioiden, virtuaalisten simulaatioiden, laajennettujen todellisuuksien ja tekoälytyökalujen integrointi koulutukseen antaa koulutuksen asiantuntijoille mahdollisuuden kehittää ja tuottaa, opiskelijoille mahdollisuuden osallistua entistä mukautuvampiin oppimistilanteisiin. Yksi maailmanlaajuisesti arvostettu hoito- ja terveystieteiden koulutuksen yhteistyöfoorumi on NETNEP (Nursing Education In Practice)-konferenssi, joka tänä syksynä pidettiin Singapore Expossa. Konferenssin teemana oli From disruption to innovation in nursing and midwifery: Celebrating and driving outcomes through education. Konferenssissa kuultiin kymmeniä puheenvuoroja ja nähtiin satoja postereita. Tämä teksti perustuu konferenssin laajaan tieteelliseen sisältöön teemasta New technolgies, artificial intelligence, simulation and social media in teaching and practice. Tekoäly kaiken keskiössä Yksi tämän hetken kuumimmista ilmiöistä on generatiivinen tekoäly ja sen hyödyntäminen opettamisen ja oppimisen eri yhteyksissä. Koulutuksen näkökulmasta ilmiötä tarkasteltiin useissa puheenvuoroissa sekä opettajien että opiskelijoiden näkökulmasta. Sille esitettiin useita opetusta rikastavia käyttökohteita, kuten tapaustyyppisten, reflektointia edellyttävien oppimistehtävien tuottaminen monivalintakysymysten tuottaminen arviointikehikkojen, kyselylomakkeiden ja mittareiden tuottaminen palautteiden antaminen kieliopin ja tekstien tarkistaminen oppimistehtävien plagiointitarkistus ohjaus- ja opetusvideoiden ja opetussisältöjen tuottaminen.1,2,3 Tekoälyn hyödyntämisen näkökulmasta tärkeänä pidettiin, että opetushenkilöstön osaaminen on ajantasaista ja että osaamisen kehittymistä tukevaa koulutusta, ohjeistusta ja käytännöllisiä esimerkkejä on riittävästi saatavilla4. Lisäksi peräänkuulutettiin avointa ja ajantasaista hoito- ja terveystieteiden tekoälyn opetuskäytön ohjeistusta5. Suomessa kaikille toimialoille soveltuvan kansallisen ohjeistuksen on tuottanut Arene (2024)6 ja se on avoimesti korkeakoulutoimijoiden hyödynnettävissä. Lisäksi monet korkeakoulut ovat julkaisseet omia ohjeistuksia henkilöstölle ja opiskelijoille. Kaikkien ohjeiden ja linjausten osalta tärkeintä on kuitenkin se, että ne otetaan korkeakouluyhteisöissä täysimääräisesti käyttöön ja kaikkien organisaation toimijoiden osaaminen saavuttaisi linjausten hyödyntämistä edellyttävän perustason. Teknisten mahdollisuuksien ohella esiin nousivat eettiset näkökulmat. Tärkeänä pidettiin sitä, ettei tekoälyn oleteta korvaavan nykyisiä toimintoja, vaan enemmänkin nähtäisiin se mahdollisuutena opettamisen ja oppimisen rikasteena. Selvää oli myös se, että vaikka opiskelijat ohjeistetaan asianmukaiseen ja eettiseen käyttöön, käytännön haaste on se, että ohjeistuksesta huolimatta yksilöt ovat vastuussa uusien työkalujen eettisestä hyödyntämisestä. Opiskelijoille tekoälytyökalut mahdollistavat nopean ja tehokkaan tavan ideoida ja tarkastella ilmiöitä eri näkökulmista. Lisäksi se voi avustaa tehtävien tekemisessä, vastausten tarkistamisessa ja tentteihin valmistautumisessa. Generatiivisen tekoälyn käytön on koettu lisäävän opiskelumotivaatiota, parantavan teknistä osaamista, opettavan kriittistä ajattelua ja valmistavan opiskelijoita työelämään. Lisäksi tekoälytyökalujen, kuten ChatGPT ja Copilot, käytöstä on koettu merkittävää etua tilanteissa, joissa opiskelukieli ei ole opiskelijan äidinkieli. Ylipäänsä esillä olleet tutkimukset raportoivat hyvin positiivisia asenteita sen käyttöä kohtaan, joskin lisätutkimusta peräänkuulutettiin. Eettisten haasteiden lisäksi käytön haittapuolena nähtiin tekoälytyökalujen mahdollinen hallusinointi tiedon tuottamisessa ja käyttäjien luovuuden ja kriittisen ajattelun väheneminen.7,8 Opiskelijoiden parissa esiin on nostettu huoli oman ajattelun laiskistumisesta ja tekoälyn tuottaman tiedon luotettavuudesta9. "Tekoälyn hyödyntäminen on pedagogiikkaa". - Hui Xuan Yap Laajennetut todellisuudet oppimisen rikastajina Konferenssin innovatiivisimmasta annista vastasi Hybrid Intelligence -tutkimushanke, jonka tarkoituksena on selvittää ihmisen ja koneen välistä vuorovaikutusta oppimisen tukena. Hanke hyödyntää laajennettua todellisuutta, sensoriteknologiaa ja ihmisen ja koneen välistä vuorovaikutusta mittaamalla kognitiivisten muutosten lisäksi neurofysiologisia muutoksia, rekisteröimällä sydämen ja aivojen sähköistä toimintaa ja iholla tapahtuvia muutoksia. Mittaustulosten perusteella positiivisia vaikutuksia on saatu oppijoiden varmuuden lisääntymiseen, kuitenkaan lisäämättä heidän kokemaansa stressiä.10 Laajennetun todellisuuden ratkaisuista esillä olivat virtuaaliset simulaatiot ja virtuaalipotilaat, jotka mahdollistavat oppijoiden toimimisen ja virtuaalisten potilaiden hoitamisen ympäristöön sulautuvissa, immersiivisissä ympäristössä, älylaitteiden tai VR-silmikon välityksellä. Oppimiskokemukset näillä tekniikoilla ovat olleet varsin positiivisia verrattuna perinteisiin opetusmenetelmiin, joskin teknisten ratkaisujen käytettävyys on osin koettu haastavaksi.11,12 Vaikutuksista kohti vaikuttavuutta Koulutuksen vaikuttavuus on monisyinen kysymys, jonka arvioiminen ja ymmärtäminen sisältää useita ulottuvuuksia13. Vaikuttavuustutkijoiden Kirkpatrickin (1998)14 ja Kaufmanin (1995)15 mukaan koulutuksen vaikutuksia tulee mitata useilla tasoilla ja eri toimijoiden näkökulmasta. Koulutusorganisaation näkökulmasta merkittävää on opiskelijoiden tyytyväisyys (taso I), muutokset tiedollisessa ja taidollisessa osaamisessa (taso II) ja opitun siirrettävyys oppilaitoksista työelämään ja ympäröivään yhteiskuntaan (taso III). Organisaatioiden näkökulmasta tärkeää on uusien oppien laajempi käyttöönottaminen osaksi toimintoja (taso IV) ja niiden pitkäaikaisvaikutukset esimerkiksi kustannusten laskuun ja muuhun resurssitehokkuuteen (taso V). Yhteiskunnalle merkittäviä ovat kansanterveydelliset vaikutukset (taso VI), joita voivat olla esimerkiksi positiiviset terveysvaikutukset, sairastavuuden väheneminen ja elämänlaadun parantuminen. Koulutusorganisaatioiden näkökulmasta vaikutusten ja vaikuttavuuden mittaamiseen parhaiten soveltuvat tasot I-III, joita voidaan arvioida esimerkiksi tiedollista tai taidollista osaamista ja tyytyväisyyttä arvioivilla mittareilla. Kyselyt, lomakkeet ja standardoidut testit tarjoavat tietoa, joilla voidaan arvioida koulutusten onnistumisia ja puutteita ja kehittää niitä edelleen. Konferenssin annin perusteella innovatiivisten oppimisratkaisujen vaikutusten arviointiin hyödynnetään edelleen hyvin perinteisiä menetelmiä, kuten tieto- ja taitotestejä ja tyytyväisyyttä kuvaavia kyselyjä. Sen sijaan opitun siirtovaikutusta, uusien taitojen implementointia käytäntöön, resurssitehokkuutta tai kansanterveydellisiä vaikutuksia ei ole arvioitu lainkaan. Ne vaatisivat pitkäaikaisseurantaa ja kontrolloituja koeasetelmia ja nykyistä laajempia osallistujamääriä. Työelämään siirtyvien opiskelijoiden seuraaminen antaisi mielenkiintoista tietoa tietopohjan kasvamisesta käyttäytymismuutoksiksi ja edelleen väestöön kohdistuviksi terveysvaikutuksiksi. Tällainen laaja-alainen ja pitkäkestoinen arviointi on olennaista koulutusinnovaatioiden vaikutusten ymmärtämiseksi. Lisäksi valikoimaan tarvitaan uudenlaisia arviointimenetelmiä arvioimaan tekoälyllä tuettua oppimista16,17, joihin toivottavasti palataan seuraavassa, vuoden 2026, konferenssissa. Tällä välin innovatiivisten ja vaikuttavien opetus- ja oppimisratkaisujen kehittäminen jatkuu maailmanlaajuisesti konferenssin pääpuhujan, Gemma Staceyn sanoin, "Unlock the power of knowing what you don´t know." Lähteet 1 Stratton-Maher, D. & Kelly, J. 2024. Embracing artificial intelligence to reimagine assessment to ethically accommodate ChatGPT in nursing education. Oral presentation. NETNEP2024. 2 Yap, H., Kwah, L. Zhou, Y.et al. 2024. A mixed methods study of undergraduate students’ attitudes and ethics towards the use of ChatGPT in learning and education. Oral presentation. NETNEP2024. 3 Shin, S., Choi, J., Hong, E. et al. 2024. Development of Multiple-Choice Questions in Nursing Education Using Generative AI. Oral presentation. NETNEP2024. 4 Groeneveld, S., van Os-Medendorp, H., van Gemert-Pijnen, J. et al, 2024. Required competences of nurses working with artificial intelligence-based lifestyle monitoring in long-term care: a Delphi study. Oral presentation. NETNEP2024. 5 Yap, H., Kwah, L. Zhou, Y.et al. 2024. A mixed methods study of undergraduate students’ attitudes and ethics towards the use of ChatGPT in learning and education. Oral presentation. NETNEP2024. 6 Arene. 2024. Arenen suositukset tekoälyn hyödyntämisestä ammattikorkeakouluille. Päivitetty 4.10.2024. 7 Zgambo, M., Costello, M., Buhlman, M. et al. 2024. Enhancing Academic Integrity in Higher Education: A Multi-phase Study on Students' Perceptions and Use of Artificial Intelligence. Oral presentation. NETNEP2024. 8 Yap, H., Kwah, L. Zhou, Y.et al. 2024. A mixed methods study of undergraduate students’ attitudes and ethics towards the use of ChatGPT in learning and education. Oral presentation. NETNEP2024. 9 Summers, A., El Haddad, M., Prichard, R. et al. 2024. Generative AI, the views of students, markers and the Integrity Compliance Unit. Oral presentation. NETNEP2024. 10 Mikkonen, K., Kuivila, H., Pramila-Savukoski, S. et al. 2024. Enhancing Clinical Education: The Role of Human-Centered Extended Reality in Healthcare Student Learning. Oral presentation. NETNEP2024. 11 Ropponen, P., Tomietto, M., Pramila- Savukoski, S. et al. 2024. The impacts of educational interventions using VR simulations on nursing students’ learning. Oral presentation. NETNEP2024. 12 Mattson, K., Haavisto, E., Jumisko-Pyykkö, S. et al. 2024. Nursing students' experiences of empathy in a virtual reality simulation game: a descriptive qualitative study. Oral presentation. NETNEP2024. 13 Virtanen, M. 2018. The development of ubiquitous 360° learning environment and its effects on students’ satisfaction and histotechnological knowledge. Väitöskirja. Oulun yliopisto. 14 Kirkpatrick, D. 1998. Another look at evaluating training programs. Alexandria, VA: American Society for Training & Development. 15 Kaufman, R., Keller, J., & Watkins, R. 1995. What works and what doesn’t: Evaluation beyond Kirkpatrick. Performance and Instruction, 35(2), 8-12. 16 Yap, H., Kwah, L. Zhou, Y.et al. 2024. A mixed methods study of undergraduate students’ attitudes and ethics towards the use of ChatGPT in learning and education. Oral presentation. NETNEP2024. 17 Ramjan, L., Drury, P., Glarcher, M. et al. 2024. Educator perspectives on the use of generative AI in nursing: Friend or foe? Oral presentation. NETNEP2024.
Älykästä omaishoitoa ikääntyvälle väestölle
Ikääntyvän väestönosan kasvaessa myös Suomessa omaishoitajien ja epävirallisten omaishoitajien merkitys hoivan ja hoidon tarjoajina. Heidän työnsä tueksi uudet teknologiat ja älykkäät ratkaisut tarjoavat uusia mahdollisuuksia. Tekoälyyn perustuvia ratkaisuja kehitetäänkin tukemaan ikääntyvien ihmisten terveyttä, toimitakykyä ja pitkäaikaishoitoa. Samalla niiden avulla pyritään parantamaan hoidon saatavuutta, lisäämään tehokkuutta ja vähentämään omaishoitajien kokemaa kuormitusta.1,2 Omaishoitajien ja epävirallisten omaishoitajien rooli Nopeasti ikääntyvän väestön hoidon tueksi Suomessakin tarvitaan lisää omaishoitajia. Tällä hetkellä heitä on Punaisen Ristin mukaan yli miljoonaa, joista virallisesti tunnistettuja on noin 350 000. Näistä miljoonasta hoitajasta noin 700 000 on epävirallisia, jotka tarjoavat läheisilleen hoitoa ilman koulutusta tai palkkaa, tyypillisesti oman ansiotyönsä ohessa.3 Epävirallisen omaishoitotarpeen odotetaan edelleen kasvavan muuttuvaan väestörakenteeseen, terveydenhuollon toimintojen kehittämiseen, pitkäaikaishoidon politiikkaan ja kustannusten vähentämistarpeisiin perustuen4. Euroopassa epäviralliset omaishoitajat vastaavat jopa 80 % pitkäaikaishoidosta, muodostaen merkittävän osan ikääntyneille ja vammaisille tarjottavista sote-palveluista. Arvioiden mukaan vuoteen 2060 mennessä epävirallisen hoidon uskotaan esimerkiksi Saksassa tarvitsevan 400 000 hoitajaa lisää, Alankomaissa 20 000 ja Espanjassa yli miljoona.5,6 Lisääntyneen kysynnän ja vähenevän tarjonnan odotetaan johtavan myös uudenlaisten teknologioiden ja älykkäiden terveyspalveluratkaisujen lisääntymiseen7. Tärkeää on tukea omaishoitajien kokemaa fyysistä ja henkistä kuormitusta, sosiaalisen elämän kaventumista sekä kohdentaa lisää riittämättöminä pidettyjä tukipalveluja. Myös tähän tarkoitukseen tekoälyratkaisuilla on merkittävää potentiaalia, esimerkiksi hoidettavan terveydentilan valvomisen, lääkitysmuistutusten tarjoamisen tai hätätilannehälytysten osalta8. Tekoälysovelluksia ikääntyville ja heidän hoitajilleen Ikääntyvien potilaiden omaishoidon tueksi on esitelty esimerkiksi seuraavanlaisia ratkaisuja: Keskusteluagentit (Conversational Agents, CAs), kuten Amazon Echo9 ja chatbot Charlie10, jotka on suunniteltu tarjoamaan seuraa ja edistämään ikääntyvien mielenterveyttä pelillistämisen ja aktiivisten ilmoitusten avulla. Nämä agentit voivat myös havaita ja raportoida potilaan käyttäytymistä ja seurata biometrisiä tietoja, kuten askelmäärää, kalorien kulutusta ja unta. Omaishoitajia keskusteluagentit voivat auttaa esimerkiksi muistuttamalla hoitotehtävistä tai tarjoamalla ennusteita hoidettavan käyttäytymistietoihin perustuen. Älykotijärjestelmät (Ambient Assisted Living, AAL) Älykotijärjestelmät hyödyntävät koteihin asennettuja ja/tai puettavia sensoreita ja koneoppimisen algoritmeja havaitakseen poikkeavuuksia hoidettavan käyttäytymisessä. Sensoreilla voidaan tunnistaa esimerkiksi kaatumisia ja muita vaaratilanteita. Erilaisia antureita voidaan asentaa oviin, ikkunoihin ja sähkölaitteisiin ja niiden avulla voidaan seurata liikettä, lämpötilaa ja ilman kosteutta.11 Älykotien sensorit voivat helpottaa iäkkäiden valvontaa etänä, tehdä havaintojen perusteella hätäilmoituksia ja ennen kaikkea vähentää omaishoitajien kokemaa huolta12. Lisäksi Lotfi ym. (2017)13 ovat esitelleet älykotijärjestelmän, jonka toimintoja on kohdennettu omaishoitajien tueksi. Esimerkiksi ikääntyneen vessakäyntien lisääntyminen voi viitata tunnistettavaan terveysongelmaan, samoin kuin vähäinen vierailu keittiössä. Tällöin järjestelmä tarjoaa hoitajalle ohjeita ja suosituksia tilanteen tarkistamiseksi. Tällaiset havainnot vähentävät hoitajien huolta ja auttavat vähentämään omaishoitajien kokemaa stressiä ja kuormitusta. Tämä järjestelmä on yksi harvoista, joka ottaa huomioon myös omaishoitajan tarpeita ja pyrkii tukemaan heitä sekä hoidettavan auttamisessa että omassa jaksamisessaan. Robotit voivat olla joko avustavia tai sosiaalisia robotteja. Ne voivat helpottaa omaishoitajien työtaakkaa seuraamalla hoidettavan liikkeitä, ilmoittamalla kaatumisista tai muista hätätilanteista14,15. Muut omaishoitajille tarkoitetut älykkäät ratkaisut voivat kohdentua esimerkiksi:16 stressinhallitaan, auttamalla tunnistamaan poikkeamia ja mahdollisia virheitä oikea-aikaiseen tiedonsaantiin, tarjoamalla yksilöllistä tietoa hoitoa koskevan päätöksenteon tueksi koulutukseen ja osaamisen vahvistamiseen, tarjoamalla yksilöllistä sisältöä henkilökohtaisen tuen ja yhteisöllisyyden lisäämiseen sekä eristyneisyyden tunteen vähentämiseen autonomisiin liikkumisratkaisuihin ja yhteiskyytipalveluihin. Älykästä teknologiaa koskevia huolenaiheita Haavoittuvassa asemassa oleville ikääntyville ja heidän hoitajilleen kohdennetuissa tekoälyratkaisuissa keskeisiä huolenaiheita ovat yksityisyys, tasa-arvoinen saatavuus, saavutettavuus, teknologian hyväksyttävyys, käyttöönottovalmius ja käyttöön motivoituminen. Yksityisyys Monet käyttäjät ovat huolissaan siitä, että heidän terveydentilaansa ja päivittäisiä toimintojaan seurataan erilaisten järjestelmien, sensoreiden ja antureiden avulla. Tämä voi herättää huolen yksityisyyden vaarantumisesta ja vähentää järjestelmien käyttöhalukkuutta.17 Tasa-arvoinen saatavuus ja digikyvykkyydet Monilla ikääntyneillä ja heidän hoitajillaan ei sosioekonomisista syistä ole mahdollisuutta käyttää kehittynyttä teknologiaa, mikä johtaa digitaaliseen eriarvoisuuteen. Lisäksi heidän taidoissaan ja digikyvykkyyksissään saattaa olla suuria eroja, mikä voi edelleen haastaa ratkaisujen tehokasta käyttöä.18 Saavutettavuus, hyväksyttävyys ja käyttöönottovalmius Saavutettavuuteen liittyvät haasteet voivat koskea sekä teknologian helppokäyttöisyyttä että esteettömyyttä. Monet ikääntyneet eivät ole teknologian käyttäjinä yhtä kokeneita kuin nuoremmat sukupolvet, mikä voi heikentää heidän valmiuttaan hyväksyä ja käyttää tekoälyyn perustuvia ratkaisuja. Teknologian täytyy olla intuitiivista ja helposti ymmärrettävää, jotta käyttäjät pystyvät hyödyntämään sitä täysimääräisesti. Kognitiiviset ja fyysiset rajoitteet tulee huomioida esimerkiksi yksinkertaistettujen käyttöliittymien ja mukautettujen käyttöohjeiden muodossa. Lisäksi järjestelmien hyödyntämiseen ja onnistuneeseen käyttöönottoon tarvitaan riittävästi koulutusta ja tukea.19 Ihmislähtöinen suunnittelu ja käyttöön motivoituminen Monia teknologioita kehitetään edelleen ilman käyttäjien panosta, mikä voi johtaa tarpeisiin vastaamattomiin ja vaikeakäyttöisiin ratkaisuihin. Jotta käyttäjät sitoutuisivat pitkäjänteisesti, teknologian tuomat hyödyt, kuten turvallisuuden parantuminen tai itsenäisyyden lisääntyminen, on viestittävä selkeästi, jotta käyttäjät ottavat älykkään ratkaisun omakseen ja sitoutuvat sen pitkäaikaiseen käyttöön.20 Inhimillisyyden väheneminen Älykäs teknologia tarjoaa valtavia mahdollisuuksia ikääntyvien väestön omaishoidon tueksi, mutta sen menestyksekäs hyödyntäminen edellyttää tasapainoa innovaatioiden ja inhimillisyyden välillä. Tärkeää on muistaa, että teknologian tarkoituksena on sujuvoittaa ja helpottaa toimintoja, tukea eri toimijoiden välsitä yhteistyötä, parantaa laatua ja laajentaa palveluvalikoimaa. Teknologian kehittyessä sote-alan ammattilaisten tehtävänä on varmistaa, että se palvelee kaikkia – ja luo entistä kestävämmän, turvallisemman ja inhimillisemmän tulevaisuuden. Lähteet 1 Chen LK. Gerontechnology and artificial intelligence: Better care for older people. Archives of Gerontology and Geriatrics, 91:104252. 2 Loveys K, Prina M, Axford C et al. 2022. Artificial intelligence for older people receiving long-term care: A systematic review of acceptability and effectiveness studies. The Lancet Healthy Longevity, 3(4): e286–e297. 3 Suomen Punainen Risti. 2024. Omaishoito Suomessa. 4 European Commission. 2018. Directorate-General for Employment, Social Affairs and Inclusion and Zigante, V. Informal care in Europe – Exploring formalisation, availability and quality, Publications Office. 5 Milella F, Russo DD and Bandini S. 2023. How Artificial Intelligence can support informal caregivers in their caring duties to elderly? A systematic review of the literature. AIXAS2023, November 6-9, 2023, Rome, Italy. 6 Pickard L and King D. 2012. Modelling the future supply of informal care for older people in Europe. In: Geerts J, Willemé P and Mot E (eds.). Long-Term Care Use and Supply in Europe: Projections for Germany, the Netherlands, Spain and Poland. ENEPRI research report 116: 76-106. 7 Ienca M, Jotterand F, Elger B, et al. 2017. Intelligent Assistive Technology for Alzheimer's Disease and Other Dementias: A Systematic Review. Journal of Alzheimer's Disease, 60(1):333. 8 Blackman S, Matlo C, Bobrovitskiy C et al. 2016. Ambient assisted living technologies for aging well: A scoping review. Journal of Intelligent Systems, 25(1): 55–69. 9 Park G, Robinson EL, Shalini S et al. 2020. Integrating voice-assisted technology with an in-home sensor system: Exploring the development of a participant-based design study, in Proceedings of the 14th EAI International Conference on Pervasive Computing Technologies for Healthcare, pp. 375–379. 10 Valtolina S and Marchionna M. 2021. Design of a Chatbot to Assist the Elderly. End-User Development. Lecture Notes in Computer Science, vol 12724. Springer, Cham. 11 Grgurić A, Mošmondor M and Huljenić D. 2019. The smarthabits: An intelligent privacy-aware home care assistance system. Sensors, 19(4): 907. 12 Bozdog A, Daniel-Nicusor T, Antal M et al. 2021. Human behavior and anomaly detection using machine learning and wearable sensors. IEEE17th ICCP, pp. 383–390. 13 Lotfi A, Langensiepen C, Moreno PA et al. 2017. An ambient assisted living technology platform for informal carers of the elderly. EAI Endorsed Transaction on Pervasive Health and Technology. 14 Kearney KA, Presenza D, Saccà F et al. 2018. Key challenges for developing a socially assistive robotic (sar) solution for the health sector. IEEE (CAMAD), pp. 1–7. 15 Wang RH, Sudhama A, Begum M et al. 2017. Robots to assist daily activities: Views of older adults with Alzheimer's disease and their caregivers. International psychogeriatrics, 29(1): 67–79. 16 Lindeman DA, Kim KK, Gladstone C et al. 2020. Technology and Caregiving: Emerging Interventions and Directions for Research, The Gerontologist, 60(Suppl 1): S41–S49. 17 Thordardottir B, Malmgren Fänge A, Lethin C et al. 2019. Acceptance and Use of Innovative Assistive Technologies among People with Cognitive Impairment and Their Caregivers: A Systematic Review. BioMed Research International, 6:9196729. 18 Milella F, Russo DD and Bandini S. 2023. AI-Powered Solutions to Support Informal Caregivers in Their Decision-Making: A Systematic Review of the Literature. OBM Geriatrics, 7(4):262. 19 Thordardottir B, Malmgren Fänge A, Lethin C et al. 2019. Acceptance and Use of Innovative Assistive Technologies among People with Cognitive Impairment and Their Caregivers: A Systematic Review. BioMed Research International, 6:9196729. 20 Milella F, Russo DD and Bandini S. 2023. AI-Powered Solutions to Support Informal Caregivers in Their Decision-Making: A Systematic Review of the Literature. OBM Geriatrics, 7(4):262.
Terveyssuosituksia tekoälyltä?
Kiinnostus terveyteen ja hyvinvointiin on seurannut ihmistä koko olemassaolomme ajan. Pyrkimys hyvään oloon on perusasia, jonka monesti huomioi viimeistään silloin, kun alkaa voida huonosti. Optimaalisen hyvinvoinnin näkökulmasta tulisi muun muassa syödä ja liikkua monipuolisesti, nukkua tehokkaasti ja tarpeeksi sekä pitkäkestoista stressiä. Näiden terveyttä tukevien toimien tueksi on tarjolla runsaasti erilaisia digitaalisia apuvälineitä, jotka seuraavat, mittaavat ja analysoivat terveystekojamme ja elimistömme tilaa. Hyödyntämällä näiden digitaalisten apuvälineiden, laitteiden ja sovellusten tuottamaa tietoa tekoälyratkaisujen varantona, voidaan saada yksilön terveyttä edistäviä henkilökohtaisia suosituksia. Tällöin puhutaan yleisen (generative AI) tai ennustavan (predictive AI) tekoälyn sijasta suosittelevasta eli preskriptiivisestä (prescriptive AI) tekoälystä.1,2 Terveyssuositusten seuraaminen Suositusten mukaisesti aikuisten (18–65-vuotiaat) tulisi viikossa harrastaa kohtuukuormitteista kestävyysliikuntaa vähintään kaksi ja puoli tuntia ja lihaskuntoa ylläpitävää liikuntaa vähintään Tämän lisäksi tulisi ja liikuskella mahdollisimman paljon3,4. (Kuva 1.) Istua ei saisi yhtäjaksoisesti pitkiä aikoja, seisomaan pitäisi nousta muutaman kerran tunnissa. Portaita pitäisi käyttää mahdollisimman paljon ja työpaikalle olisi hyvä kävellä, jos se suinkin on mahdollista5 Pohjoismaisten ravitsemussuositusten (2023)6 mukaisesti aikuisen tulisi syödä vihanneksia, kasviksia, hedelmiä ja marjoja vähintään 500–800 g / vrk palkokasveja ja perunaa (merkittävänä osana ruokavaliota) täysjyväviljaa 90 g/ vrk pähkinöitä ja siemeniä, 30 g/ vrk kalaa 300–450 g/ viikko punaista lihaa alle 350 g/ viikko vähärasvaisia tai rasavttomia maitovalmisteita 3,5–5dl/ vrk ja kasviöljyjä vähintään 25 g/ vrk. Lisäksi nukkua tulisi yksilöllisen tarpeen mukaisesti, joka aikuisilla vaihtelee kuudesta yhdeksään tuntia. Unen riittävän pituuden lisäksi huomiota tulisi kohdentaa sen laatuun: hyvässä unessa erilaiset vaiheet, kuten perusuni (NREM) ja vilkeuni (REM), vuorottelevat.7 Terveystekojen mittaaminen Edellä mainitut terveyden peruspilarit – liikunta, ravitsemus ja uni – ovat myös mittaajien ja laitevalmistajien tähtäimessä. Esimerkiksi fyysisen aktiivisuuden ja treenisessioiden mittaamiseen on maailmalla tarjolla satoja, jopa tuhansia, erilaisia vaihtoehtoja. Älykellot, -sormukset ja esimerkiksi lenkkitossuihin kiinnitettävät anturit mittaavat aktiivisuutta laitteen sisäisellä kiihtyvyysanturilla, joka tallentaa käden tai jalan liikkeitä. Rekisteröivän mittausdatan perusteella laite analysoi liikkeiden taajuutta, voimakkuutta ja säännöllisyyttä ja antaa lukemat, nykyään jo melkein aina, helppokäyttöiseen mobiiliapplikaatioon. Unen mittaaminen on myös suosittua, ja sitä voi helposti tehdä aktiivisuusrannekkeilla, urheilu- ja älykelloilla. Luotettavimmin nämä unen mittaamisen välineet toimivat yöunen keston eri univaiheiden luotettavan tunnistamisen sijasta. Siihen tarvitaan tarkempia diagnostisia menetelmiä, kuten unipolygrafiatutkimus terveydenhuollon laboratoriossa. Älykellojen ja -sormusten mittaamat unen arvot kuitenkin antavat pohjan myös monille stressiä, palautumista ja jopa resilienssiä kuvaaville laskennallisille arvoille, joita monet mittaajat aktiivisesti seuraavat. Esimerkiksi laskennallisista arvoista älysormusvalmistaja kuvaa resilienssiä stressin ja palautumisen tasapainoksi, jonka laskennassa hyödynnetään resilienssin osatekijöiksi määriteltyjä tekijöitä: päiväaikainen stressi ja palauttava aika sekä unenaikaisen palautumisen arvot, kuten sykevälivaihtelu (HRV) ja leposyke.8 Haastavin mitattava näistä kolmesta lienee ravitsemussuositusten noudattaminen, vaikkakin myös ruokavalion seuraamiseen ja elämäntapamuutosten tukemiseen löytyy erilaisia sovelluksia. Ne kuitenkin lähes poikkeuksetta perustuvat käyttäjän omaan motivaatioon ja syötyjen kalorien kirjaamisaktiivisuuteen9, ei muun elämän ohella tapahtuvaan sujuvaan rekisteröintiin. Käyttäjän omien kirjausten perusteella sovellukset laskevat päivittäisen kalorimäärän ja antavat suosituksia esimerkiksi terveellisemmistä valinnoista. Pitkäaikaiseen käyttöön motivoituminen on kuitenkin monille suuri haaste. Preskriptiivinen tekoäly terveyden edistämisen tukena Preskriptiivinen eli suositteleva tekoäly tuo mielenkiintoisen näkökulman terveyskäyttäytymisen mittaamisen ja terveyttä edistävien henkilökohtaisten suositusten välille. Kuvitellaanpa tilannetta, jossa terveyssuositukset perustuvat yksilön fyysiseen aktiivisuuteen, uneen ja ruokavalioon liittyviin mitattuihin ja kirjattuihin tuloksiin. Lisätään kuvitelmaan työterveyshuollossa analysoidut laboratoriotutkimustulokset ja muu käyttäjän kirjaama terveysdata, kuten paino ja verenpaine, viimeisen viiden vuoden ajalta. Lisäksi nippuun laitetaan ravitsemukseen liittyvät kulutustottumustiedot esimerkiksi kauppojen kanta-asiakasjärjestelmistä, mikäli syötyjen aterioiden aktuaalista dataa ei ole saatavilla. Tämän yhdistelmän perusteella annetaan yksilöllisiä terveyssuosituksia preskriptiivisen tekoälyn avulla. Preskriptiivinen tekoäly ei pelkästään analysoi terveysdataa, vaan myös ehdottaa konkreettisia toimenpiteitä ja toimintasuunnitelmia terveydentilan parantamiseksi. Tehostetaan kokonaisuutta edelleen lisäämällä tilastollinen eliniänodote ja arvio terveistä elinvuosista eri käyttäytymismalleille. Uskon, että motivoituminen terveystekoihin helpottuisi visuaalista mallia tai numeroita tarkastelemalla. Suositteleva tekoäly voisi toimia apuna hankaliin elämäntapamuutoksiin motivoitumisessa esimerkiksi lihavuuden tai tyypin 2 diabetesta sairastavien potilaiden hoidossa. Esimerkki on kuitenkin kuvitteellinen, eikä edellisen kaltaista tekoälyratkaisua ole vielä kehitetty, raportoitu tai se ei ole toistaiseksi osunut mittausdatan jalostamisesta terveyssuosituksiksi antaa kuitenkin suomalainen älysormus, Oura. Se arvioi sydämen terveyttä ja kardiovaskulaarista ikää10 rekisteröityjen arvojen perusteella ja tarjoaa viikoittaisia vinkkejä ja neuvoja esimerkiksi tyydyttyneiden rasvojen käyttöön, nukkumiseen ja verenkiertoelimistön hyvinvointiin liittyen. Kardiovaskulaarisen iän arvio perustuu valtimoiden läpi kulkevan pulssiaallon nopeuteen. Hyötyjä ja haasteita Yksilöllisten terveyssuositusten suosittelusta voisi olla hyötyä tilanteissa, joissa preskriptiivinen tekoäly antaa yksilöllisiä terveyssuosituksia ja konkreettisia toimintaohjeita tunnistetun terveydentilan ja elämäntapojen perusteella ottaa huomioon yksilöllisiä terveystavoitteita ja auttaa tekemään parempia valintoja toimii virtuaaliassistenttina, joka motivoi henkilökohtaisten tavoitteiden saavuttamisessa antaa enemmän vastuuta valinnoista yksilölle itselleen ja tekee näkyväksi erilaisten terveystekojen merkityksen toimii seurannan tukena yksilön ja terveydenhuollon toimijoiden välillä. Suosittelevasta tekoälystä voisivat hyötyä esimerkiksi tyypin 2 liikuntaelinsairaat. Myös mielenterveyden haasteita kokevat, muita asiakas- ja potilasryhmiä unohtamatta. Preskriptiivinen tekoäly antaisi arvokkaan välineen sekä biohakkerin11 että perusterveen kansalaisen työkalupakkiin. Käyttöä haastaviin asioihin nousevat samat tekijät kuin tekoälyn eettiseen hyödyntämiseen ylipäänsä, kuten tietosuoja, tietoturva ja yksityisyydensuoja henkilökohtaisen terveystiedon käsittelyssä yksilöllisen terveysdatan liikuttamiseen liittyvät säännökset. Terveysteknologiaa koskeva regulaatio ei tällä hetkellä mahdollista terveyssovellusten, -kellojen tai -sormusten mittausdatan siirtämistä potilastietojärjestelmiin tekoälymallien kouluttamiseen liittyvät huolet: virheellisesti koulutettu tai vinoutunut malli voi antaa virheellisiä suosituksia ja edelleen johtaa jopa haitallisiin terveysvaikutuksiin päätöksentekoon ja vastuisiin liittyvät kysymykset uusien teknolgioiden käyttöönottoon ja henkilöstön kouluttamiseen liittyvät kustannukset. Näiden lisäksi aiemmassa ChatGPT:n terveyskäyttöä käsittelevässä tutkimuksessa on todettu, että toistaiseksi tekoälymallit keskittyvät turvallisuuteen tehokkuuden sijasta, eivät pysty tarjoamaan reaaliaikaista tukea, yksilöllisesti personoituja sisältöjä eivätkä kaipaamaamme interaktiivisuutta kahden toimijan välillä12. Kirjoittaja Mari Virtanen on terveystieteilijä ja yliopettaja (TtT) Metropolia Ammattikorkeakoulussa. Hän on kiinnostunut sotepalvelujen vastuullisesta kehittämisestä, terveyspalvelujen vaikuttavasta digitalisaatiosta ja digitaalisen potilasohjauksen rajattomista mahdollisuuksista. Näiden teemojen parissa hän opettaa ja tekee tutkimusta. Lähteet 1 Marr, B. 2023. Generative, Predictive, Prescriptive AI: What They Mean For Business Applications. 2 Gofore. 2024. Tekoälyterminologia: generatiivinen vs. toiminnallinen tekoäly. 3 UKK-instituutti. 2024. Aikuisten liikkumisen suositukset. 4Leppäluoto, J., Ahola, R., Karl-Heinz Herzig, K-H. Ym. 2012. Aikuisten terveysliikunnan laadun ja määrän objektiivinen mittaaminen. Duodecimlehti, 2012;128(1):72-9. 5 UKK-Instituutti. 2024. Suositukset istumisen vähentämiseen. 6 Ruokavirasto. 2023. NNR2023 Pohjoismaiset ravitsemussuositukset. 7 Käypä hoito -suositus. 2023. Unettomuus. Suomalaisen Lääkäriseuran Duodecimin ja Suomen Unitutkimusseura ry:n asettama työryhmä. Helsinki: Suomalainen Lääkäriseura Duodecim. 8 Oura Health. 2023. Resilienssi – Oura-Tuki (ouraring.com). 9 Saastamoinen, A. 2016. Lähtevätkö kilot kännykällä? — vertailussa kolme sovellusta kolmelle eri laihduttajatyypille. Yle, Kuningaskuluttaja. 10 Oura Health. 2023. Cardiovascular Age – Oura Help (ouraring.com). 11 Soininen, M. 2017. Mitä teen, kun potilas on biohakkeri? Lääkärilehti, 14:72;915. 12 Dergaa, I., Saad, H., Omri, A. et al. 2024. Using artificial intelligence for exercise prescription in personalised health promotion: A critical evaluation of OpenAI’s GPT-4 model. Biology of Sport, 41(2).
Digikyvykkyydet osaksi terveydenhuollon arkea
Digitaalinen osaaminen ja sen jatkuva kehittäminen ovat yhä tärkeämpiä maailmanlaajuisesti, kun terveydenhuoltojärjestelmät hyödyntävät ja ottavat käyttöön erilaisia digitaalisia teknologioita. Terveydenhuollon ammattilaisten tulee olla valmiita työskentelemään erilaisissa digitaalisissa ympäristöissä ja sopeutumaan erilaisiin teknologisiin kehityksiin. Digitaaliset kyvykkyydet tehostavat terveydenhuollon prosesseja, potilasturvallisuutta ja potilaiden hoitoa erilaisten työkalujen, kuten sähköisten terveystietojen, etäterveyden alustojen ja mobiilisovellusten avulla. Ammattilaisten on monipuolisesti hyödynnettävä näitä työkaluja parantaakseen potilaiden hoitotuloksia ja tehostaakseen terveydenhuollon toimintaa. Digikyvykkyyksien kehittäminen tuleekin ottaa osaksi kaikkien terveydenhuollon organisaatioiden toimintaa ja strategisia suunnitelmia. Digitaaliset kyvykkyydet Digikyvykkyyksillä eli digitaalisilla kyvykkyyksillä tarkoitetaan niitä valmiuksia ja taitoja, joita yksilöt ja organisaatiot käyttävät hyödyntämään digitaalisia teknologioita tehokkaasti erilaisissa toimintaympäristöissä. Digikyvykkyydet ovat sekä teknisiä että ei-teknisiä taitoja, joita tarvitaan digitaalisessa maailmassa toimimiseen. Digikyvykkyydet koostuvat muun muassa teknisestä osaamisesta, kuten tietotekniikka ja tietojär-jestelmäosaamisesta, tietojenlukutaidoista, ongelmanratkaisutaidoista ja oppimiskyvyistä.1 Näin ollen digitaalinen kyvykkyys voidaankin nähdä laajempana käsitteenä kuin digitaalinen osaaminen. Digikyvykkyydet liittyvät myös vahvasti tietoturvallisuuden huomioimiseen. Digitaalisten terveystietojen yleistyessä terveydenhuollon ammattilaisilla on oltava taidot hallita ja analysoida suuria tietomääriä, heidän tulee esimerkiksi ymmärtää tietosuoja- ja turvallisuusmääräykset potilastietojen turvaamiseksi. Myös digitaalinen viestintä on osa digikyvykkyyttä ja sillä on keskeinen rooli nykyaikaisessa terveydenhuollossa.2 Esimerkiksi sairaanhoitajat ovat usein vuorovaikutuksessa potilaiden, kollegoiden ja muiden terveydenhuollon ammattilaisten kanssa erilaisten digitaalisten kanavien kautta. Tehokkaat viestintätaidot näissä digitaalisissa kanavissa ovat olennaisia osia laadukkaan hoidon tarjoamiseksi. Lisäksi ammattilaisten tulee olla tietoisia digitaalista terveyttä ympäröivästä sääntelystä, kuten tietosuojaa, telelääketieteen ja lääkinnällisten laitteiden sääntelyä koskevista laeista. Näiden määräysten noudattaminen varmistaa digitaalisten teknologioiden vastuullisen käytön terveydenhuollossa. Jokaisen ammattilaisen on lisäksi ymmärrettävä kuinka he voivat varmistaa digitaalisen tiedon korkean laadun ja siten tiedonlukutaito ja tiedonhallinta ovat olennainen osa terveydenhuollon ammattilaisten digitaalista osaamista.3 Digikyvykkyydet valtaavat nopeasti alaa Nykyajan terveydenhuolto on vahvasti riippuvainen digitaalisista teknologioista potilaiden hoidossa, lääketieteellisessä tutkimuksessa ja hallinnollisissa tehtävissä. Terveydenhuollon ammattilaisten on oltava taitavia integroimaan digitaalinen teknologinen osaaminen tehokkaasti omiin käytäntöihinsä ja organisaatioiden on maksimoitava teknologian mahdollisuudet parantaakseen potilaiden hoitoa.4 Terveydenhuollon digikyvykkyydet ovat kehittyneet merkittävästi viime vuosina ja ne ovat osaltaan tehostaneet hoitoprosesseja sekä parantaneet potilaskokemusta. Digikyvykkyyksien ja digitaalisen terveysteknologian kehitys ovat tulevaisuudessa todennäköisesti entistä suuremmassa roolissa osana terveydenhuoltoa.5 Kiinassa tehty poikkileikkaustutkimus osoitti lääketieteen opiskelijoiden tietoisuuden digitaalisesta terveydestä olevan korkea ja heille oli yleistä käyttää digitaalisia terveysteknologioita jokapäiväisessä elämässään. Opiskelijat uskoivat, että digitaalisten terveysteknologioiden käytöllä on paljon etuja lääketieteessä ja he olivat halukkaita käyttämään digitaalisia terveyspalveluita.6 Digitalisaatio vaatii kuitenkin muutoksia terveydenhuollon toimintatavoissa ja käytännöissä7. Tutkimuksissa on osoitettu, että digitaalisten teknologioiden käyttöönotto vaikuttaa positiivisesti hoidon laatuun. Digitaalinen teknologia ja kyvykkyys käyttää sitä parantaa tuottavuutta ja optimoi terveydenhuollon ammattilaisten ajankäyttöä.8 Lisäksi tarvitaan terveydenhuollon ammattilaisten digitaalisen osaamisen arviointia, joka organisaatioiden tulisi varmistaa. Ammattilaisten digitaalisen osaamisen parantaminen on tärkeää. Sitä voitaisiin tukea ajas-ta ja paikasta riippumattomilla oppimisratkaisuilla, joita voitaisiin kohdentaa soveltaen eri osa-alueisiin ku-ten digitaalisten valmiuksien kehittämiseen. Digitaaliset oppimisratkaisut voivat parhaimmillaan tarjota aiempaa enemmän joustavuutta, tehokkaampaa viestintää ja osallistumismahdollisuuksia.9,10 Digikyvykkyyksien kehittäminen Digikyvykkyyksien jatkuva kehittäminen on ensiarvoisen tärkeää vaikuttavan digitalisaation toteutumiseksi. Organisaatioiden kyky kehittää ja toteuttaa digitaalisia strategioita ja kyky johtaa muutosta erityisesti digita-lisaation suhteen on erityisen tärkeää niitä käyttäville ammattilaisille, mutta myös digitalisaation tuomasta muutoksesta hyötyville asiakkaille. Uraauurtavat terveysteknologiat luovat uusia ja edistyksellisiä terveydenhuoltopalveluita ja –ratkaisuja, joiden toteutumiseksi tarvitaan systemaattisia toimia. WHO11 suosittaa seuraavia toimia digitaalisten terveysstrategioiden ja kyvykkyyksien kehittämiseksi kehitetään yleismaailmallinen strategia digitaalisen terveyden edistämiseksi, jonka mukaisesti edistetään digitaalisten teknologioiden hyödyntämistä ja tuetaan terveys- ja hyvinvointitavoitteiden saavuttamista kehitetään menetelmiä tiedon hallitsemiseksi ja jakamiseksi sekä jaetaan tietoa ja hyviä käytäntöjä uusista menetelmistä ja tekniikoista. Kerätään näyttöä ja kokemuksia digitaalisesta terveydestä eri maissa ja yhteisöissä autetaan maita luomaan tietokeskuksia tautien seurantaan ja varmistetaan, että epidemioiden ja hätätilanteiden aikana voidaan tehdä oikea-aikaisia ja tietoon perustuvia päätöksiä koordinoidaan maiden ja sidosryhmien toimia globaalien, alueellisten ja kansallisten haasteiden ja mahdollisuuksien edessä ja tunnistetaan ja hallitaan riskejä sekä viestitään niistä vähennetään digitaalisten teknologioiden käytön uhkia ja parannetaan terveyttä sekä pyritään saavuttamaan terveyteen liittyvän kestävän kehityksen tavoitteet.12 Digikyvykkyyksien kehittämiseksi tarvitaan ammattilaisten sitoutuneisuutta ja motivaatiota sekä terveydenhuollon organisaatioiden tukea. Organisaatioiden tulee kiinnittää huomiota työpaikan sosiaaliseen ympäristöön ja luoda myönteinen ilmapiiri digitalisaation herättämien tunteiden parantamiseksi. Uuden teknologian onnistunut käyttöönotto vaatiikin sekä organisaation että työntekijöiden panosta. Digikyvykkyyksien johtaminen lisää luottamusta terveydenhuoltoon Teknologian nopean kehityksen vuoksi terveydenhuollon ammattilaisten on sitouduttava elinikäiseen oppimiseen pysyäkseen ajan tasalla uusista digitaalisista työkaluista ja tekniikoista. Digitaalisen osaamisen jatkuva ammatillinen kehittyminen on keskeistä, jotta voidaan tarjota potilaille korkeatasoista hoitoa. Tutkimuksissa on huomattu, että esimerkiksi sairaanhoitajilta vaadittava elinikäinen oppiminen ja digitaalisen osaamisen kehittäminen ei vaikuta vain hoitajiin vaan koko osastoon. Oppimista tukeva ympäristö on välttämätön edellytys uusien taitojen oppimiselle ja kehitykselle.13,14 Digikyvykkyyksien johtaminen on olennainen osa tätä kokonaisuutta. Organisaation johdon on paitsi tuettava jatkuvaa oppimista, myös strategisesti suunniteltava, miten digitaalisia taitoja kehitetään osana koko henkilöstön osaamista. Tarvitaan sellaisen kulttuurin luomista, jossa digitaaliset innovaatiot ja yhteistyö korostuvat. Selkeiden digitaalisten tavoitteiden asettaminen on tärkeää, kuten koulutusten ja resurssien suuntaaminen niille osa-alueille, jotka parhaiten tukevat organisaation päämääriä. Johdon rooli on varmistaa, että organisaatiolla on tarvittavat resurssit ja että henkilöstö kokee itsensä motivoituneeksi ja tuetuksi uusien teknologioiden omaksumisessa. Digitaalinen osaaminen myös edistää yhteistyötä sairaanhoitajien ja muiden terveydenhuollon ammattilaisten sekä teknologian ja datatieteen asiantuntijoiden välillä. Tieteidenvälinen tiimityö yksilö-, ryhmä- ja organisaatiotasolla on välttämätöntä digitaalisten innovaatioiden hyödyntämiseksi, jotta voidaan parantaa terveydenhuollon toimintaa15. Digitaalisten teknologioiden käyttöönotto ja integrointi olemassa oleviin järjestelmiin ja palveluihin kansallisella tasolla vaativat maailmanlaajuista ohjausta, koordinointia ja erilaisten työkalujen käyttöönottamista16. Digitaalisen osaamisen omaksuminen ei ole pelkästään teknisten taitojen hallitsemista, vaan kyse on myös terveydenhuollon ammattilaisten ammatti-identiteetin muokkaamisesta. Omaksumalla erilaiset digitaaliset innovaatiot vastuullisesti ammattilaiset voivat vahvistaa rooliaan luotettavina terveydenhuollon tarjoajina nopeasti kehittyvässä terveydenhuollon ympäristössä. Esimerkiksi Suomessa terveydenhuollon digitalisaatioon liittyviä teemoja voi opiskella useassa korkeakoulussa sekä tutkintoon johtaen että eri pituisina täydennyskoulutuksina. Kirjoittajat Terhi Reddington on kätilö, joka valmistuu syksyllä 2024 Metropolia Ammattikorkeakousta digitaalisten palvelujen asiantuntijaksi (YAMK) sosiaali- ja terveysalalla. Hänen tavoitteenaan on yhdistää käytännön kokemuksensa kätilönä erilaisiin kehittyviin digitaalisiin ratkaisuihin ja edistää terveydenhuollon palveluita. Mari Virtanen on terveystieteilijä ja yliopettaja (TtT) Metropolia Ammattikorkeakoulussa. Hän on kiinnostunut sotepalvelujen vastuullisesta kehittämisestä, terveyspalvelujen vaikuttavasta digitalisaatiosta ja digitaalisen potilasohjauksen rajattomista mahdollisuuksista. Näiden teemojen parissa hän opettaa ja tekee tutkimusta. Lähteet 1 Foadi, N. & Varghese, J. 2022. Digital competence – A Key Competence for Todays and Future Physicians. Journal of European CME, 11: 1. 2 Fitzpatrick, P.J. 2023. Improving health literacy using the power of digital communications to achieve better health outcomes for patients and practitioners. Frontiers in Digital Health, 5: 1264780. 3 Foadi, N. & Varghese, J. 2022. Digital competence – A Key Competence for Todays and Future Physicians. Journal of European CME, 11: 1. 4 Kennedy, S. & Yaldren, J. 2017. A look at digital literacy in health and social care. British Journal of Cardiac Nursing, 12: 9. 5 Senbekov, M. et al. 2020. The Recent Progress and Applications of Digital Technologies in Healthcare: A Review. International Journal of Telemedicine and Applications. 6 Ma, M., Li, Y., Gao, L. et.al. 2023. The need for digital health education among next-generation health workers in China: a cross-sectional survey on digital health education. BMC Medical Education, vol. 23, pp. 1-11. 7 Konttila, J., Siira, H., Kyngäs, H., et al. 2019. Healthcare professionals’ competence in digitalisation. A systematic review. Journal of Clinical Nursing, 28: 745– 761. 8 Kraus, S., Schiavone, F., Pluzhnikova, A. & Chiara Invernizzi, A. 2021. Digital transformation in healthcare: Analyzing the current state-of-research. Journal of Business Research. 9 Konttila, J., Siira, H., Kyngäs, H., et al. 2019. Healthcare professionals’ competence in digitalisation: A systematic review. Journal of Clinical Nursing, 28: 745– 761. 10 Kennedy, S. & Yaldren, J. 2017. A look at digital literacy in health and social care. British Journal of Cardiac Nursing, 12: 9. 11 World Health Organization (WHO). Global strategy on digital health 2020-2025. 12 World Health Organization (WHO). Global strategy on digital health 2020-2025. 13 Mlambo, M. & Silen, C. & McGrath, C. 2021. Lifelong learning and nurses’ continuing professional development, a metasynthesis of the literature. BMC Nurs, 20: 62. 14 Kennedy, S. & Yaldren, J. 2017. A look at digital literacy in health and social care. British Journal of Cardiac Nursing, 12: 9. 15 Krause-Juttler, G. & Weitz, J. & Bork, U. 2022. Interdisciplinary Collaborations in Digital Health Research: Mixed Methods Case Study. JMIR Hum Factors. Apr-Jun; 9(2): e36579. 16 World Health Organization (WHO). Global strategy on digital health 2020-2025.
Digitaaliset ratkaisut lasten ja nuorten ylipainon hallinnan apuna
Lasten ja nuorten ylipaino on moniulotteinen ja haastava ilmiö, jolla on suuria vaikutuksia heidän elämäänsä. Tällä hetkellä maailmassa on yli 390 miljoonaa ylipainoista lasta ja nuorta ja määrä kasvaa merkittävästi sekä korkean että matalan tulotason maissa1. Ylipaino ja liikalihavuus altistavat tätä kohderyhmää samoille terveysriskeille kuin aikuisia, joten vaikuttavien elämäntapamuutosta tukevien interventioiden kehittäminen on äärimmäisen tärkeää. Monesti digitaalisilla ratkaisuilla päästään helposti lähelle ylipainoisia lapsia, nuoria ja heidän perheidensä arkea. Kohderyhmälle tarjottavien palvelujen saatavuus ja saavutettavuus paranevat, samoin mahdollisuudet osallistua ajasta ja paikasta riippumatta. Koska lihavuuden esiintyvyys lisääntyy, tarvitaan kiireellisesti kustannustehokkaita ja vaikuttavia interventioita, elämäntapaohjausta ja -neuvontaa. Digitaalisten ratkaisujen avulla saadaan lisää mahdollisuuksia tukea terveellisemmän ruokavalion, fyysisen aktiivisuuden ja liikunnan lisäämisen toteutumista.2 Digitaalisten ratkaisujen kehittämisessä on tärkeää huomioida erityisesti kohderyhmän tarpeet, palvelun tekninen toteutus ja hyvä käytettävyys. Huonosti kehitetty ja käyttöönotettu digitaalinen ratkaisu ei yhdisty osaksi nuorten arkea eikä paranna heidän sitoutumistaan vaativaan elämäntapamuutokseen. Ylipainon vaikutukset lapsiin ja nuoriin Maailmanlaajuisesti ylipainoisia 5—19- vuotiaista lapsista ja nuorista oli vuonna 1990 lähes joka kymmenes (8 %) vuonna 2022 jo noin 20 %. Vuoden 2023 tilastojen mukaan yli puolet ylipainoisista lapsista elää Aasiassa. Afrikassakin ylipainoisten osuus on noussut vuoden 2000 arvoista 23 %. Nousua on tapahtunut sekä tytöillä (19 %) että pojilla (21 %).3 Tilanne Suomessa on samassa linjassa, 2—16- vuotiaiden ikäryhmässä ylipainoisia tai liikalihavia on 27 % pojista ja 18 % tytöistä.4 Ylipaino ja liikalihavuus altistavat lapsia ja nuoria samoille terveysriskeille kuin aikuisia. Aikaisempien tutkimusten perusteella on näyttöä siitä, että lihavuus ja ylipaino liittyvät huonommaksi koettuun elämänlaatuun5 huonompaan itsetuntoon6 negatiiviseen kehonkuvaan7 ja lihavuuden leimaan liittyviin ongelmiin8. Lisäksi ylipaino ja lihavuus ovat yhteydessä sydän- ja hermoston rappeutumissairauksiin, tyypin 2 diabetekseen, metaboliseen oireyhtymään sekä moniin muihin sairauksiin.9 Terveyskäyttäytymisen muotoutuminen Tyypillisesti lasten nuoruutta kohti vievä murrosikä alkaa toisella vuosikymmenellä. Tässä ikävaiheessa muotoutuvat terveyskäyttäytymisen ja terveellisten elämäntapojen perusteet10, ja siihen vaikuttavat monet fyysiset, psykologiset, sosiaaliset ja ympäristöön liittyvät tekijät11. Lapsen tai nuoren lisäksi terveyskäyttäytymisen muotoutumiseen liittyy laaja sosiaalinen verkosto, perhe, ystävät ja opettajat, joilla jokaisella voi olla merkittävä vaikutus terveellisempien tottumusten omaksumisessa.12,13 Terveyskäyttäytymisen ja terveellisten elämäntapojen lisäksi lasten ja nuorten motivoituminen elämäntapamuutokseen eroaa aikuista monin tavoin. He eivät välttämättä ymmärrä terveyteen ja hyvinvointiin liittyviä käsitteitä samalla tavalla kuin aikuiset, jonka vuoksi he tarvitsevat ikäryhmälle selkeästi kohdennettuja ohjeita ja konkreettisia kannustimia eivät aina tunnista omia tarpeitaan tai rajoitteitaan, jonka vuoksi he tarvitsevat enemmän ohjausta ja kannustusta ovat usein herkempiä sosiaalisille paineille ja vaikutteille, ja heidän motivaationsa voi olla voimakkaasti sidoksissa vertaisryhmien tai läheisten mielipiteisiin voivat vastata paremmin positiiviseen vahvistamiseen, kuten palkitsemiseen ja kannustamiseen, kuin aikuiset, jonka vuoksi digitaalisten ratkaisujen integoroiminen elämäntapamuutoksen tueksi voi olla helpompaa. Digitaaliset interventiot muutoksen tukena Ihmisten sitouttaminen terveellisiin elämäntapoihin on iso kansanterveydellinen haaste, joka edellyttää perinteisten ohjausmenetelmien lisäksi innovatiivisia ratkaisuja14. Erilaisia digitaalisia komponentteja ja vuorovaikutusmenetelmiä onkin hyödynnetty lasten ja nuoren lihavuuden hallinnassa ja elämäntapamuutoksen tukemisessa. Yleisimmin digitaalisia interventioita toteutetaan tietokoneiden ja älypuhelinten välityksellä15, 16. Pääasiassa lapsia ja nuoria on ohjattu käyttäytymiskehotusten, sosiaalisen verkkotuen ja puettavien älylaitteiden avulla. Lisäksi henkilökohtaisten sähköpostimuistutusten on todettu olevan tehokkaita motivoimaan tavoitteiden asettamista, hoitosuunnitelmien noudattamista, omavalvonnan tehostumista ja hoito-ohjeisiin sitoutumista.17,18 Monet interventiot ovat perustuneet kognitiivisiin, käyttäytymis- ja sosiaalisen oppimisen lähestymistapoihin, joihin kuuluu ohjausta, tehtäviä, aktiviteetteja, muistutuksia, seurantaa, palautetta ja palkitsemisjärjestelmiä.19 Tämän kohderyhmän osalta huomionarvoista digitaalisissa ohjausinterventioissa on yksisuuntaisen vuorovaikutuksen merkittävä osuus. Yksisuuntaisella vuorovaikutuksella tarkoitetaan viestintää, tiedon ja ohjeistuksen tarjoamista digitaalisten kanavien kautta, ilman mahdollisuutta reaaliaikaiseen vuorovaikutukseen hoitohenkilökunnan kanssa. Digitaalisiset interventiot voivatkin tarjota useita etuja, mutta niissä voi myös olla haasteita. Kaakisen ym. (2017) mukaan personoidut ohjelmat, jotka sisältävät kohdennettuja tavoitteita ja henkilökohtaista palautetta, ovat ratkaisevan tärkeitä lihavien ja ylipainoisten lasten ja nuorten tukemisessa20. Tunnistettuja hyötyjä ovat esimerkiksi laaja saatavuus, ajasta ja paikasta riippumattomuus sisältöjen personointi ja skaalautuvuus tarpeen mukaan jatkuva tuki ja seuranta, motivaation ylläpitäminen vuorovaikutteisuus ja osallisuus omaan hoitoon kustannustehokkuus ja kustannusvaikuttavuus. Ja haasteita digitaalinen eriarvoisuus ja käytön rajoitteet liittyen mm. osaamiseen, laitteisiin ja muihin resursseihin yksilölliset erot, digitaalisten palvelujen soveltuvuus käyttäjälle motivaation ylläpitäminen vaikuttavuuden ja tehokkuuden todentaminen tietoturvallisuus ja yksityisyydensuoja digitaalisten ratkaisujen kehittämisinvestoinnit. Kokonaisuudessaan digitaaliset interventiot voivat kuitenkin tarjota merkittäviä etuja ja resurssitehokkuutta, etenkin jos ne on suunniteltu ja toteutettu huolellisesti ja osana laajempaa terveydenhuollon digitalisaatiostrategiaa. Huomionarvoista on, että aikaisemmissa tutkimuksissa ei ole juurikaan arvioitu tai vertailtu digitaalisten interventioiden taloudellisia vaikutuksia. Viitteitä siitä on kuitenkin saatu esimerkiksi hoitokäyntien merkittävän vähenemisen myötä, mikä voi edelleen vaikuttaa talouteen positiivisesti21. Lisäksi on todettu, että uudenlaiset interventiot voisivat lisätä sitoutumista ja ylläpitää intervention vaikutuksia pienemmillä kustannuksilla22, 23. Kaikki nämä esiin nostetut näkökulmat osoittavat, että tutkimusaihe on monitahoinen ja haastava. Kehitettäessä tehokasta, motivoivaa ja vuorovaikutteista digitaalista lähestymistapaa, jolla voitaisiin puuttua lapsuus- ja nuoruusiän ylipainoon ja liikalihavuuteen, on otettava huomioon digitaalisen vuorovaikutuksen monimuotoisuus, lapsen ja hänen perheensä ominaisuudet, tottumukset ja tarpeet, fyysisen aktiivisuuden taso ja lihavuuden taustalla olevat syyt. Haasteen ratkaisemiseksi tarvitaan runsaasti lisää tutkittua tieto innovatiivisuutta ja ketteriä digitaalisia kokeiluja ohjausinterventioita ja kontrolloituja kokeita talouden ja vaikuttavuuden arviointia ja ennen kaikkea ammattilaisten ja asiantuntijoiden monialaista yhteistyötä. Kirjoittaja Mari Virtanen on terveystieteilijä ja yliopettaja (TtT) Metropolia Ammattikorkeakoulussa. Hän on kiinnostunut sotepalvelujen vastuullisesta kehittämisestä, terveyspalvelujen vaikuttavasta digitalisaatiosta ja digitaalisen potilasohjauksen rajattomista mahdollisuuksista. Näiden teemojen parissa hän opettaa ja tekee tutkimusta ja kehittämistyötä. Lähteet 1 WHO 2024. Fact sheet. Obesity and overweight. 2 Kouvari M, Karipidou M, Tsiampalis T, et al. 2022. Digital Health Interventions for Weight Management in Children and Adolescents: Systematic Review and Meta-analysis. JMIR 24, e30675. 3 WHO 2024. Fact sheet. Obesity and overweight. 4 THL 2023. Rekisteriseuranta: Lasten ja nuorten ylipaino on edelleen huolestuttavan yleistä. 5 Diao H, Wang H, Yang L, Li T. 2020. The impacts of multiple obesity-related interventions on quality of life in children and adolescents: a randomized controlled trial. Health Qual Life Outcomes 18, 213. 6 Wang F, Veugelers, PJ. 2008. Self-esteem and cognitive development in the era of the childhood obesity epidemic. Obes Rev 9, 615–23. 7 Sagar R, Gupta, T. 2018. Psychological Aspects of Obesity in Children and Adolescents. Indian J Pediatr 85, 554–59. 8 Pont SJ, Puhl R, Cook SR, Slusser W. 2017. SECTION ON OBESITY, and THE OBESITY SOCIETY. Stigma Experienced by Children and Adolescents With Obesity. Pediatr 140, e20173034. 9 Benítez-Andrades JA, Arias N, García-Ordás, MT, Martínez-Martínez M, García-Rodríguez I. 2020. Feasibility of Social-Network-Based eHealth Intervention on the Improvement of Healthy Habits among Children 20, 1404. 10 Di Cesare M, Sorić M, Bovet P, Miranda JJ, et al. 2019. The epidemiological burden of obesity in childhood: a worldwide epidemic requiring urgent action. BMC med 17, 212. 11 Short SE, Mollborn S. 2015. Social Determinants and Health Behaviors: Conceptual Frames and Empirical Advances. Curr Opin Psychol 5:78-84. 12 Yaacob N, Abd Talib R, Ismail A, Mahmud MI. 2022. Perceived Barriers to Digitising School-Based Obesity Intervention: An Exploratory Study. Malays J Med Sci 29:98-119. 13 Heath SM, Wigley CA, Hogben JH. 2018. Patterns in Participation: Factors Influencing Parent Attendance at Two, Centre-Based Early Childhood Interventions. J Child Fam Stud 27, 253–67. 14 Krist AH, Tong ST, Aycock RA, Longo DR. 2017. Engaging Patients in Decision-Making and Behavior Change to Promote Prevention. Stud Health Technol Inform 240:284-302. 15 Yun J, Shin J, Lee H, Kim D, et al. 2023. Characteristics and Potential Challenges of Digital-Based Interventions for Children and Young People: Scoping Review. JMIR 25: e45465 16 Whitehead L, Robinson S, Arabiat D, et al. 2024. The Report of Access and Engagement With Digital Health Interventions Among Children and Young People: Systematic Review. JMIR Pediatr Parent 7, e44199 17 Keating SR, McCurry MK. 2015. Systematic review of text messaging as an intervention for adolescent obesity. J Am Assoc Nurse Pract 27, 714–20. 18 Partridge SR, Raeside R, Singleton A, Hyun K, Redfern J. 2020. Effectiveness of Text Message Interventions for Weight Management in Adolescents: Systematic Review. JMIR mHealth uHealth 8, e15849. 19 Yun J, Shin J, Lee H, Kim D, et al. 2023. Characteristics and Potential Challenges of Digital-Based Interventions for Children and Young People: Scoping Review. JMIR 25: e45465 20 Kaakinen P, Kyngäs H, Kääriäinen M. 2018. Technology-based counseling in the management of weight and lifestyles of obese or overweight children and adolescents: A descriptive systematic literature review. Inform Health Soc Care 43, 126–41. 21 Armstrong S, Mendelsohn A, Bennett G, et al. 2018. Texting Motivational Interviewing: A Randomized Controlled Trial of Motivational Interviewing Text Messages Designed to Augment Childhood Obesity Treatment. Child Obes 14, 4–10. 22 Fang Y, Ma Y, Mo D, et al. 2019. Methodology of an exercise intervention program using social incentives and gamification for obese children. BMC Public Health 19, 686. 23 Vidmar AP, Pretlow R, Borzutzky C, et al. 2019. An addiction model‐based mobile health weight loss intervention in adolescents with obesity. Pediatr Obes 14.
Tulevaisuuden osaaminen, ennakointi ja yhteiskehittäminen opetussuunnitelmamuutoksia vauhdittamassa
Opetussuunnitelman tulee vastata tulevaisuutta ennakoiviin osaamis- ja työelämätarpeisiin. Metropolian kuntoutuksen ja tutkimisen osaamisalueella vuoden 2023 aikana tehdyn opetussuunnitelmatyön pilotin tavoitteet olivat kunnianhimoiset: tehdä uusi opetussuunnitelma, jonka lähtökohtia ovat tulevaisuuden työelämän kompetenssivaatimukset, osaamisalueen moniammatillisten voimavarojen yhdistäminen, erilaisilla painotuksilla toteutettavien opintopolkujen luominen ja vaihtoehtoisten suoritustapojen rakentaminen. Monialaisen Metropolia Ammattikorkeakoulun mission – osaamisen rohkea uudistaja ja kestävän tulevaisuuden rakentaja – lisäksi opetussuunnitelmatyötä ohjasivat seuraavat pedagogiset linjaukset: oppijalähtöisyys, ilmiölähtöisyys, monimuotoisuus ja avoimuus. Osaamisperustaisuus pohjautuu eurooppalaiseen tutkintojen viitekehykseen, jonka pohjalta kuvataan, mitä tutkinnon, oppimäärän tai osaamiskokonaisuuden suorittanut tietää, ymmärtää ja osaa tehdä.1 Metropolian opetussuunnitelman kehittämistyön taustalla on tunnistettu tarve digitaalisuuden ja kestävyysosaamisen kasvattamiselle2 sekä moninaisten opiskelijoiden joustavien opintopolkujen ja ristiinopiskelun mahdollistaminen. Kuntoutus ja tutkiminen osaamisalueen pilotointi halukkuuteen vaikutti myös osaamisalueen sisäinen muutostarve yhdenmukaistaa osaamisalueen kahdeksan eri tutkinnon toimintaa ja vähentää historian saatossa muotoutuneita mikro-organisaatiokulttuureita. Seuraavassa kerromme, miten syksyllä 2024 käyttöön otettavaa opetussuunnitelmaa rakennettiin tunnistamalla osaamisalueen sosiaali- ja terveysalan tutkintojen yhteistä ammatillista tietopohjaa ja tulevaisuusorientoituneita osaamistavoitteita. Kuvaamme myös, miten jatkuvan kehittämisen ja parantamisen malli ohjaa opetussuunnitelmien uudistamispilottia. Tulevaisuuden yhteiset osaamiskuvaukset opetussuunnitelmatyön keskiössä Kaikkia osaamisalueen tutkintoja koskeneessa opetussuunnitelmatyössä tavoiteltiin Metropolian tutkintorakenneuudistuksen mukaista opetussuunnitelman rakennetta, jossa ovat näkyvissä Metropolia-tasoiset yhteiset opinnot sosiaali- ja terveysalan tutkinnoille yhteiset opinnot ja ammattialakohtaiset opinnot. Näiden lisäksi kuntoutuksen eli apuvälinetekniikan, fysioterapian, jalkaterapian ja osteopatian tutkinnoissa tavoiteltiin kaikille yhteisen kuntoutusosaamisen tunnistamista ja uuttamista yhteisiksi opintojaksoiksi. Opetussuunnitelmatyössä erityistä huomiota kiinnitettiin sosiaali- ja terveysalan koulutuksen kehittämistä ohjaaviin suosituksiin. Niissä korostuu tulevaisuuden työelämän osaamistarpeita vastaavan osaamisen lisäksi vaade vahvistaa kaikkia alan ammattilaisia koskevaa yhteistä tietoperustaa. Tämän nähdään toteutuvan yhdenmukaistamalla opetussuunnitelmien sisältöjä yhteiseksi tunnistetun osaamisen osalta ja kehittämällä ammattikorkeakoulupedagogiikkaa siten, että se mahdollistaa osaamisen rakentumista yhdessä oppien3,4. Yhteisten sosiaali- ja terveysalan opintojen suunnittelua ja sisällön rakentamista ohjasivat useat sosiaali- ja terveysalan koulutuksen uudistamista ja tulevaisuuden osaamistarpeita ennakoivat dokumentit5,6,7,8,9,10. Näissä dokumenteissa kuvataan eri näkökulmista kaikkien sosiaali- ja terveydenhuollon ammattihenkilöiden tarvitsemaa yhteistä osaamista. Sitä vahvistamalla tuetaan sosiaali- ja terveyspalvelujärjestelmän uudistamistavoitteiden toteutumista ja toimintakulttuurin muutosta. Tunnistettuja yhteisiä osaamisia ovat muun muassa asiakaslähtöisyysosaaminen ohjaus-, neuvonta- ja palvelujärjestelmäosaaminen lainsäädännön tuntemus ja eettinen osaaminen näyttöön perustuvan toiminnan osaaminen kestävän kehityksen mukainen ympäristöosaaminen tutkimus- ja kehittämisosaaminen työntekijyysosaaminen viestintäosaaminen monialainen yhteistyöosaaminen. Opetussuunnitelmien uudistamistyössä huomioitiin myös Ammattikorkeakoulujen rehtorineuvosto Arene ry:n (2022) päivittyneet suositukset kaikille koulutuksille ja tutkinnoille yhteisistä kompetensseista. Arenen (2022) nimeämien yhteisten kompetenssien on tarkoitus luoda perustaa työelämässä toimimiselle, yhteistyölle ja asiantuntijuuden kehittymiselle. Niitä ohjataan soveltamaan opetussuunnitelmatyössä, osaamisprofiilien laadinnassa ja osaamisen arvioinnissa11. Edellä mainittujen kehittämiskohteiden lisäksi sosiaali- ja terveysalan kehittämisessä otetaan huomioon uudenlaisten koulutusjatkumojen, jatkuvan oppimisen mahdollisuuksien ja joustavien opintopolkujen kehittäminen12. Näitä periaatteita tähdennetään myös Metropolian strategiassa 2021–203013 sekä Metropolian pedagogisissa linjauksissa14. Osaamisalueen opetussuunnitelmatyössä tämä kaikki näkyi esimerkiksi usealle tutkinnolle yhteisten väyläopintojen rakentamisessa ja erilaiset oppijat huomioivien toteutussuunnitelmien kehittämisessä. Lisäksi huomiota kiinnitettiin opintojaksojen sisälle sijoittuvien pienempien osaamiskokonaisuuksien rakentamiseen. Pienempien osaamiskokonaisuuksien tarjoaminen myös muille kuin tutkinto-opiskelijoille mahdollistaa koko elämänkaaren läpi jatkuvan osaamisen kehittämisen. Oppija voi halutessaan poimia yksittäisiä opintoja oman osaamisen päivittämiseksi tai täydentämiseksi ilman sitoutumista koko tutkinnon suorittamiseen. Yhteiskehittäminen haastaa ja palkitsee Opetussuunnitelmien uudistamistyön pilottiin oli nimetty tutkinnoittain ops-vastaavat, joilla oli erikseen resursoitua työaikaa tehtävään. Osa tutkinnoista jakoi annetun tehtävän ja työajan kahden ops-vastaavan kesken. Työskentelyä edistivät kaksi fasilitaattoria, jotka aikatauluttivat ja palastelivat koko uudistamistyön osiin. Fasilitaattorit toivat tutkimuksellisia dokumentteja ja tausta-aineistoa ops-vastaavien työn tueksi, sekä johtivat prosessia kokonaisuudessaan eteenpäin. Ops-vastaavien tehtävänä oli edistää tutkintojen asiantuntijoiden omaa kehittämistyötä tutkintojen omissa kokouksissa. Opetussuunnitelman uudistaminen työryhmän työskentelyn osalta toteutui ops-vastaavien itsenäisenä, työpareittain tai pienryhmittäin sekä koko työryhmän kesken tehtynä työnä. Koko työryhmän yhteiset tapaamiset rytmittivät työskentelyä luoden sille raamit ja työskentelyn osatavoitteet. Prosessi lähti liikkeelle yhteisen ymmärryksen luomisesta. Oltiinhan tekemässä muutosta, joka vaikuttaisi jokaisen kahdeksan tutkinnon opetussuunnitelmiin ja sitä kautta käytännön arkeen tutkinnoissa. Elimme sisältövaatimusten kannalta myös muutoksen hetkessä: samaan aikaa olivat valmistumassa Opetus – ja kulttuuriministeriön ja Sosiaali- ja terveysministeriön hankkeiden loppuraportit Sosiaali- ja terveysalan korkeakoulutuksen kehittäminen15 sekä Kuntoutuksen koulutuksen ja tutkimuksen kehittämisfoorumi (KunFo)16. Yhteisten opintojaksojen osaamistavoitteiden ja sisältöjen rakentaminen käynnistyi kokoamalla yhteen keskeiset koko sosiaali- ja terveysalan koulutuksen uudistamista ja tulevaisuuden osaamista määrittelevät dokumentit. Näiden dokumenttien pohjalta työparit sanoittivat tulevaisuuden osaamistarpeita konkreettisiksi osaamiskuvauksiksi ja sisällöiksi. Kaikille sote-ammattilaisille yhteistä osaamista sanoittamalla pystyttiin tunnistamaan ja muodostamaan mielekkäitä ja tarkoituksenmukaisia viiden opintopisteen laajuisia opintojaksokokonaisuuksia. Tämän työskentelyn rinnalla työstettiin jo aiemmin yhteisinä opintoina toteutuvia opintojaksoja, joiden sisältöjen päivitystarpeita tarkasteltiin suhteessa aiemmin mainittuun kirjallisuuteen. Tähän päivittämistyöhön kutsuttiin mukaan kyseisten opintojen opettajat. He osallistuivat myös uusien opintojaksojen osaamistavoitteiden ja sisältöjen muotoiluun tarkoituksenmukaisiksi koetuissa työvaiheissa. Opintojaksojen työversioita reflektoitiin, muovailtiin ja parastettiin ops-vastaavien yhteisissä työpajoissa syksyn 2023 aikana. Työskentelyn loppuvaiheessa uusien opintojaksojen osaamistavoitteita ja sisältöjä peilattiin jälleen kirjallisuuteen. Tällä pyrittiin varmistamaan se, että uudet opintojaksot kattavat kirjallisuudessa kuvatun tulevaisuutta ennakoivan yhteisen osaamisen osa-alueet. Yhteisten opintojaksojen työskentelyn rinnalla kaikki tutkinnot toteuttivat itsenäisesti omaa opetussuunnitelmatyötään. Työskentelyssä huomioitiin ammattialakohtaiset opetussuunnitelman päivitystarpeet sekä uusien yhteisten opintojaksojen vaikutukset opetussuunnitelman rakenteeseen ja sisältöihin. Yhteiskehittämistä edistivät monet yhteensovitetut tekijät yhteisen ymmärryksen luominen koko prosessin ajan: mihin pyrimme, mitä teemme, miksi, millä aikataululla ja kenen toimesta fasilitaattorien tietoperustainen ops-työn johtaminen monitasoinen ja monialainen työskentely ops-kehittämisen ryhmässä, tutkintojen asiantuntijaryhmissä, pareina ja yksilöinä halu tehdä yhdessä ja sitoutuminen tavoitteelliseen tekemiseen tekemisen vastuutus ja aikataulutus. Jatkuva kehittäminen ja parantaminen ohjaavat opetussuunnitelmatyötä eteenpäin Metropoliassa laatu ohjaa kaikkea toimintaamme. Käytännössä työtä ohjaa jatkuvan kehittämisen tai parantamisen PDCA-malli, jossa toimintaa suunnitellaan, toteutetaan, arvioidaan ja kehitetään spiraalimaisessa prosessissa.17 Arvioidessamme nyt pilottia tunnistamme niin onnistumista kuin edelleen kehitettävää osana koko Metropolian tutkintorakenneuudistusta. Alkuvaiheessa luonnollista muutosvastarintaa aiheuttivat tutulta mukavuusalueelta poistuminen eli kehittämisen kohteen muuttaminen oman tutkinnon opetussuunnitelmasta kohti laajempaa sote-ammattilaisten yhteistä osaamista sekä omista totutuista opintojaksototeutuksista luopuminen. Muutoksen tarvetta kyseenalaistettiin, kiire ja sitoutumattomuus yhteiseen tekemiseen näkyivät sekä vastustuksena että passiivisuutena. Yhteisen ymmärryksen jakamisella kehittämisessä päästiin eteenpäin. Ymmärryksen lisääntyessä annettiin myös tutkinnoille muutamia poikkeuslupia toteuttaa opetusta valitsemallaan tavalla, koska tutkintojen erilaisuus ja tutkintojen sisäiset kehittämistyöt niin vaativat. Selvänä kehittämiskohteena tunnistimme ohjeistusten selkeyden ja oikea-aikaisuuden merkityksen. Yhdessä keskustelun ja yhteisen ymmärryksen synnyttämisen merkitystä ei voi myöskään liikaa korostaa. Tässä vaiheessa pilotin lopputulemaa voi kiteyttää seuraavaan yhden tutkinnon ops-vastaavalta saatuun palautteeseen: ”Vaikeaa oli, mutta lopputulos on todella hyvä. Kyllä kannatti.” Työtä onkin hyvä jatkaa levittämällä pilotin tuloksia ja yhteiskehittämällä edelleen sote-alan yhteisiä opintoja Metropolian Terveyden ja Hyvinvoinnin osaamisalueiden asiantuntijoiden kanssa. Pilotin aikana tunnistettiin myös kuntoutuksen neljän tutkinnon eli apuvälinetekniikan, fysioterapian, jalkaterapian ja osteopatian yhteinen kuntoutuksen tietopohja. Toimintaterapiatutkinnon asiantuntijat arvioivat paraikaa, miten pilotissa tunnistettu yhteinen kuntoutuksen tietopohja näyttäytyy osana toimintaterapeuttitutkinnon uutta opetussuunnitelmaa. Opetussuunnitelmapilotin tavoitteista tulevaisuuden työelämän kompetenssivaatimusten huomioiminen ja osaamisalueen moniammatillisten voimavarojen yhdistäminen opetussuunnitelmatyössä toteutuivat pääsääntöisesti hyvin. Moniammatillisten voimavarojen hyödyntäminen erilaisilla painotuksilla toteutettavien opintopolkujen luomisessa ja vaihtoehtoisten suoritustapojen rakentaminen ovat käynnistyneet nyt keväällä konkreettisesti ensimmäisen vuoden opintojen toteutussuunnittelussa. Näiden arviointia jatkamme myöhemmin kuluvana vuonna, jolloin opiskelijapalautteet antavat meille arvokasta tietoa jatkuvan kehittämisen ja parantamisen polulla. Kirjoittajat Kaisa Hartikainen toimii Metropoliassa lehtorina ja Kuntoutuksen YAMK-tutkinnon tutkintovastaava. Hän tekee väitöskirjaa sosiaali- ja terveysalan ammattilaisten yhteisestä osaamisesta laaja-alaisesti palveluita tarvitsevien asiakkaiden ihmislähtöisessä hoidossa. Hän on valtavan innostunut moniammatillisen koulutuksen kehittämisestä. Maria Kruus toimii Metropoliassa lehtorina ja Kuntoutuksen tiimin tiimivastaavana. Maria on toiminut pitkään Metropoliassa, useissa eri tehtävissä. Lähiesimiehen tehtävät, ihmisten kohtaaminen, työhyvinvointi ja työssä jaksaminen ovat Marian työskentelyn kulmakiviä. Heidi Stenberg toimii Metropoliassa Kuntoutuksen ja tutkimisen osaamisaluejohtajana. Heidi on toiminut Metropoliassa useassa tehtävässä sekä asiantuntijana että johtajana. Heidi uskoo vahvasti yhdessä tekemisen voimaan, kuten myös siihen, että omalla innostumisella voi myös innostaa muita. Lähteet 1 Kokko, T. 2020. Osaamisperusteinen opetussuunnitelma tarjoaa joustavuutta toteuttamiseen. Hiiltä ja timanttia- blogi, 10.6.2020. 2 Opetushallitus 2019. Osaaminen 2035. Osaamisen ennakointifoorumin ensimmäisiä ennakointituloksia. Raportit ja selvitykset 3:2019. Opetushallitus. 3 Raatikainen, E. & Pakarinen, S. 2022. Tulevaisuuden haasteiden ratkaisijaksi kasvetaan yhdessä oppien. Teoksessa Hartikainen, K., Vuorijärvi, A., Pakarinen, S. & Elomaa-Krapu, M. 2022. Monialaisten ratkaisujen työkirja sosiaali- ja terveysalan asiakastyöhön. Metropolia Ammattikorkeakoulun julkaisuja. Oiva-sarja 53. Helsinki: Metropolia Ammattikorkeakoulu. 4 Hartikainen, K., Pakarinen, S. & Vuorijärvi, A. 2023. Miten vahvistaa monialaista yhteistyöosaamista sosiaali- ja terveysalan koulutuksessa. Matkalla monialaisuuteen 2/2. Sotemuotoilijat-blogi, 18.4.2023. 5 Juujärvi, S., Sinervo, T., Laulainen, S., Niiranen, V., Kujala, S., Heponiemi, T. & Keskimäki, T. Sote-ammattilaisten yhteinen osaaminen sosiaali- ja terveydenhuollon muutoksessa. Päätösten tueksi 3/19.Terveyden ja hyvinvoinnin laitos. 6 Kangasniemi, M., Hipp, K., Häggman-Laitila, A., Kallio, H, Kärki, S., Kinnunen, P., Pietilä, A-M., Saarnio, R., Viinamäki, L., Voutilainen, A. & Waldén, A. 2018. Optimoitu sote-ammattilaisten koulutus- ja osaamisuudistus. Valtioneuvoston selvitys- ja tutkimustoiminnan julkaisusarja 39/2018. 7 Opetus- ja kulttuuriministeriö 2019. Tutkintoon johtavan koulutuksen kehittäminen tukemaan sosiaali- ja terveyspalvelujen uudistamista. Opetus- ja kulttuuriministeriön julkaisuja 24/2019. 8 Laanterä, S. & Saunders, H. (toim.) 2020. Sosiaali- ja terveysalan ammattilaisten geneerinen osaaminen. Kirjallisuuskatsaus. Mikkeli: Kaakkois-Suomen ammattikorkeakoulu. 9 Sosiaali- ja terveysministeriö 2022. Sote-integraation edellyttämä monialainen yhteistyöosaaminen: Selvityshenkilön raportti. Sosiaali- ja terveysministeriön raportteja ja muistioita 22/2022. 10 Opetushallitus 2019. Osaaminen 2035. Osaamisen ennakointifoorumin ensimmäisiä ennakointituloksia. Raportit ja selvitykset 3:2019. Opetushallitus. 11 Sosiaali- ja terveysministeriö 2022. Sote-integraation edellyttämä monialainen yhteistyöosaaminen: Selvityshenkilön raportti. Sosiaali- ja terveysministeriön raportteja ja muistioita 22/2022. 12 Ammattikorkeakoulujen rehtorineuvosto Arene ry 2022. Suositus ammattikorkeakoulujen yhteisistä kompetensseista ja niiden soveltamisesta. Arene ry. 13 Metropolia 2020. Strategia 2021–2030: Osaamisen rohkea uudistaja ja kestävän tulevaisuuden rakentaja. Metropolia Ammattikorkeakoulu. 14 Metropolia 2020. Metropolia Ammattikorkeakoulun pedagogiset linjaukset strategiakaudelle 2030. Metropolia Ammattikorkeakoulu. 15 Valtioneuvosto 2023. Sosiaali- ja terveysalan korkeakoulutuksen kehittäminen -hanke. Loppuraportti. Valtioneuvoston julkaisuja 2023:15. 16 Valtioneuvosto 2023. Kuntoutuksen koulutus ja tutkimus. Asiantuntijafoorumin näkökulmia koulutuksen kehittämiseen ja ehdotus kuntoutuksen tutkimuksen strategiaksi. Valtioneuvoston julkaisuja 2023:64. 17 Laatu Metropoliassa. Metropolia Ammattikorkeakoulu.
Tekoäly potilaan puolella
Tekoäly ja sen mahdolliset sovelluskohteet kiinnostavat laajasti myös terveydenhuollon toimijoita. Uudenlaisten älykkäiden mahdollisuuksien ilmaantuessa, niiden hyötyjä tarkastellaan osana terveydenhuollon asiantuntijoiden työtä, potilaiden hoitoa, ohjausta ja erilaisia päätöksentekoprosesseja. Monien mahdollisuuksien lisäksi tekoälyn käyttö aiheuttaa huolta ja nostaa esiin niin eettisiä kysymyksiä kuin osaamisen kehittämiseen liittyviä tarpeita. Potilas voi hyötyä tekoälyn käytöstä monin eri tavoin. Edistyneet tekoälyalgoritmit ja sovellukset voivat analysoida valtavia tietomääriä hetkessä ja ennustaa potilaan tilassa tapahtuvia muutoksia. Tekoälyalgoritmit voivat auttaa tekemään tarkempia diagnooseja ja edelleen vaikuttaa hoidon varhaiseen aloittamiseen ja parempiin hoitotuloksiin. Älykkäiden teknologiaratkaisujen myötävaikutuksella voidaan tarjota entistä henkilökohtaistetumpaa hoitoa, potilaan aiempaan terveyshistoriaan perustuen. Diagnostinen tukiäly Otetaan ensimmäiseksi esimerkiksi erilaiset syövät, joiden osalta diagnostiset viiveet voivat vaikeuttaa hoitoa ja aiheuttaa yksilöllistä haittaa ja kärsimystä. Ban ym. (2023) ovat kehittäneet munasarjasyövän diagnostiikkaan koneoppimiseen perustuvaa tekoälyä, joka on tunnistanut verinäytteestä munasarjasyövälle ominaisia merkkiaineita 93 %:n tarkkuudella, osoittautuen tarkemmaksi kuin aikaisemmat diagnostiset menetelmät1. Vastaavasti munuaissyövän osalta tekoälyn avulla on saavutettu yli 99-prosenttinen tarkkuus kasvainsolukon ja terveen kudoksen erottelussa ja noin 94-prosenttinen tarkkuus syövän eri alatyyppien luokittelussa2. Rintasyövän diagnostiikassa tekoälyalgoritmeja on hyödynnetty esimerkiksi pahanlaatuisten kasvainten tunnistamiseen seulontamammografiatutkimuksissa, joissa tekoälyn tekemä tulkinta on osoittautunut yhtä hyväksi tai jopa paremmaksi kuin yksittäisen radiologin.3 Melanoomadiagnostiikkaan on saatu apuja älykkäistä neuroverkoista, jotka tunnistavat pahanlaatuisia muutoksia potilaan iholta otetuista valokuvista4. Edellisten esimerkkien lisäksi tekoälydiagnostista kehitystä on tehty pään ja kaulan alueen5 ja pediatristen syöpien6 diagnostiikkassa ja metastaattisten syöpien ennustamisessa 7. Tekoälyyn perustuvia ratkaisuja on tutkittu laajasti myös muiden sairauksien, kuten iho-, maksa- ja sydänsairauksien, rappeuttavien aivosairauksien8 ja aivoverenvuotojen9 tunnistamiseen. Yksilöllisen ja oikein ajoitetun hoidon ennustaja Potilaan kliinisen tilan muutoksia ennustavia malleja on kehitettyvarhaisten hoitopäätösten tueksi esimerkiksi sydäninfarktien, diabeetikkojen liitännäisoireiden ja vastasyntyneiden sepsiksen ennustamiseen. Sydäninfarktien varhaisen tunnistamisen avulla hoidon painopistettä on pyritty siirtämään ennaltaehkäisevään suuntaan tunnistamalla korkean riskin potilaita jo ennen akuutin infarktin kehittymistä10. Vastasyntyneiden tehohoidossa on pyritty tunnistamaan pienet potilaat, joiden tila on kehittymässä vaikeaan suuntaan. HUSin ensimmäisessä IBM:n Watson- projektissa tekoälymalli tunnisti vastasyntyneen sepsiksen noin 90 %:n tarkkuudella 24 tuntia ennen positiivisen veriviljelynäytteen ottoa. Tässä aineistossa merkittävinä sepsiksen kehittymistä ennustavina tekijöinä olivat hapen osapaineeseen, happikylläisyyteen ja sisäänhengityksen happiosuuksiin liittyvät parametrit.11 Diabeetikkojen hoidossa tekoälystä on etsitty apua haitallisten verensokeritasojen varhaisempaan toteamiseen, insuliiniannosten laskemiseen ja yksilöllisten riskien tunnistamiseen12. Uusien lääkkeiden kehittäjä ja lääketurvallisuuden varmistaja Tekoälyn mahdollisuuksia on tunnistettu myös lääkekehityksessä. Siihen liittyen Euroopan lääkevirasto on julkaissut luonnoksen tekoälyn hyödyntämisestä lääkkeiden kehittämisessä, valvonnassa ja käyttämisessä. Siitä toivotaan apua aikaa vievissä ja kalliissa kliinisissä kokeissa.13 Lääkekehityksen osalta erittäin merkittävää on, että tutkijat ovat tekoälyn avulla löytäneet ensimmäiset uudet antibiootit 60 vuoteen. Näistä toivotaan apua esimerkiksi antibiottiresistenttien Stafylococcus Aureus (MRSA) -bakteeri-infektioiden hoitoon14. Huomionarvioista on, että tutkijat ovat tekoälyn avulla löytäneet ensimmäiset uudet antibiootit 60 vuoteen. Itsehoidon tuki ja potilasohjauksen uudistaja Itsehoidon ja potilasohjauksen näkökulmista tekoäly voi tarjota potilaille tietoa ja yksilöllisiä ohjeita sekä auttaa heitä seuraamaan hoitoonsa ja terveyteensä liittyviä muuttujia. Esimerkiksi suureen suosioon noussut kielimalli ChatGPT on ollut esillä myös itsehoidon näkökulmasta. Sen käytöstä on hyvä ymmärtää sen käytännössä olevan edistynyt “sanojen arvauskone”, eikä aiempaa tutkittua tietoa luotettavasti referoiva tietopankki. Lääkealan turvallisuus- ja kehittämiskeskus Fimea onkin testannut ChatGPT:tä lääkitykseen liittyvien esimerkkien avulla ja todennut sen monesti osuvan oikeaan, mutta korostanut kriittisten virheiden mahdollisuutta. Se saattaa vastaustensa pohjana käyttää vanhentutta tietoa ja jopa sepittää eli hallusinoida faktoja15. Potilasohjauksen ja itsehoidon tueksi tekoäly kuitenkin voisi monella tavalla soveltua. Erityisesti sen rooli olisi ennaltaehkäisevässä työssä, terveydenhuollon asiantuntijoiden ja kliinisen hoitotyön tukena. Väsymätöntä apua siitä voitaisiin saada esimerkiksi haastavien elämäntapamuutosten ja niihin liittyvien liitännäissairauksien tueksi. Hyvinvointi- ja terveysdataa ja kulutus- ja liikuntatottumuksia yhdistelemällä älykkäät algoritmit kykenisivät ennustamaan yksilön tulevia riskejä ja omien toimien vaikutusta niihin. Käytännön toteutumisen osalta tämä jää visioinnin tasolle, koska terveysteknologiaa ja lääkinnälliseen käyttöön tarkoitettuja laitteita koskee hyvin tiukka EU-tasoinen sääntely16, joka koskee myös tekoälyratkaisujen hyödyntämistä lääkinnällisenä laitteena. Mikään ei kuitenkaan estäisi hyödyntämästä älykästä teknologiaa yksilön hyvinvoinnin tukena, hyvinvointiteknologian näkökulmasta. Tähän tarkoitukseen löytyykin jo markkinoilta lukematon määrä erilaisia yksilön tilaa seuraavia ratkaisuja, kuten rannekkeita, kelloja, sormuksia ja vaikkapa sukkia tai lenkkitossuja. Sepittely ja epätasapaino haasteina Kaiken hypetyksen ja esiin nostettujen mahdollisuuksien ohella tekoälyratkaisuihin liittyy paljon epävarmuuksia. Faktojen lisäksi ne voivat sepitellä omiaan ja tuottaa jopa väärää tietoa.17 Laadukkaan terveydenhuollon ja korkean potilasturvallisuuden takaamiseksi onkin välttämätöntä varmistaa, että tekoälyn tuottama tieto, suositukset tai sen tekemät diagnoosit ovat oikeita eivätkä johda virheellisiin hoitopäätöksiin. Teknisten ratkaisujen lisäksi tarvitaan tekoälyosaavaa henkilökuntaa, jotka ovat tietoisia tekoälyratkaisujen mahdollisuuksista ja rajoitteista. Alan asiantuntijoiden on voitava ymmärtää ja osattava selittää tekoälyn tekemiä monimutkaisiakin päätöksentekoprosesseja. Kaiken varalta tulee myös pohtia ja määritellä, kenen vastuulla tekoälyn tekemät päätökset ja mahdolliset virheet tai vahingot lopulta ovat. Ajan kuluessa tekoälyjärjestelmät voivat vinoutua, jos niiden opettamiseen käytetty aineisto on epätasapainoista tai puutteellista esimerkiksi ikäryhmän, etnisyyden, sukupuolen tai muiden muuttujien osalta. Epätasapainoisen datan hyödyntäminen päätöksenteon tukena voi johtaa esimerkiksi tilanteisiin, joissa eri potilasryhmät saavat erilaista hoitoa. Tämän poissulkeminen edellyttää monipuolisten tietoaineistojen käyttöä ja mahdollisia vinoumia aiheuttavien tekijöiden tunnistamista. Tekoälyosaava henkilökunta nousee tässäkin keskiöön. Mikäli tekoälyratkaisuja hyödynnetään potilaan hoidossa, tulisi potilaan olla tietoinen tekoälyn osallistumisesta päätöksentekoon ja sen tulisi perustua tietoiseen suostumukseen. Lisäksi tekoälyn hyödyntäessä sensitiivisiä potilastietoja, tulisi varmistaa, että prosessi tapahtuu yksilönsuojaa, tietosuojaa ja -turvaa asianmukaisesti noudattaen. Kirjoittaja Mari Virtanen on terveystieteilijä, yliopettaja (TtT) ja tutkintovastaava tutkinto-ohjelmassa Digitaalisten sosiaali- ja terveyspalvelujen kliininen asiantuntija (YAMK). Hän on kiinnostunut sotepalvelujen vastuullisesta ja vaikuttavasta kehittämisestä, terveyspalvelujen digitalisaatiosta ja digitaalisen potilasohjauksen rajattomista mahdollisuuksista. Näiden teemojen parissa hän opettaa ja tekee tutkimusta ja kehittämistyötä. Lähteet 1 Ban, D., Housley, S. Matyuriana, V. et al. 2024. A personalized probabilistic approach to ovarian cancer diagnostics. Gynecologic Oncology,182:168-174. 2 Tabibu, S., Vinod, PK. & Jawahar, CV. 2019. Pan-renal cell carcinoma classification and survival prediction from histopathology images using deep learning. Scientific Reports, 9:10509. 3 Huhtanen, H., Nyman, M., Karlsson, A. & Hirvonen, J. 2020. Tekoäly radiologiassa. Lääketieteellinen Aikakauskirja Duodecim, 136(17):1957-64. 4 Lewis, M. 2021. An artificial intelligence tool that can help detect melanoma | MIT News | Massachusetts Institute of Technology MIT News, April 2, 2021. 5 van Dijk, L. & Fuller, C. 2021. Artificial Intelligence and Radiomics in Head and Neck Cancer Care: Opportunities, Mechanics, and Challenges. American Society of Clinical Oncology Educational Book, 41, e225-e235. 6 Yang, Y., Zhang, Y. & Li, Y. 2023. Artificial intelligence applications in pediatric oncology diagnosis. Exploration of Targeted Antitumor Therapy, 4(1):157-169. 7 Albaradei, S., Thafar, M. & Alsaedi, A. et al. 2021. Machine learning and deep learning methods that use omics data for metastasis prediction. Computational and Structural Biotechnology Journal, 19: 5008-5018. 8 Kumar, Y., Koul, A., Singla, R. et al. 2023. Artificial intelligence in disease diagnosis: a systematic literature review, synthesizing framework and future research agenda. Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing, 14, 8459–8486. 9 Aalto, M. 2023. Hus kehittää kaikessa hiljaisuudessa tekoälyä, jonka pitäisi valloittaa maailma - Kaupunki | HS.fi, 16.11.2023. 10 Rojek, I., Kozielski, M., Dorożyński, J., et al. 2022. AI-Based Prediction of Myocardial Infarction Risk as an Element of Preventive Medicine. MPDI Applied Scences, 12, 9596. 11 Leskinen, M. & Andersson, S. 2020. Tekoäly vastasyntyneiden tehohoidossa. Lääketieteellinen Aikakauskirja Duodecim, 136(17):1965-70. 12 Contreras, I. & Vehi, J. 2018. Artificial Intelligence for Diabetes Management and Decision Support: Literature Review. Journal of Medical Internet Research, 20(5):e10775. 13 Fimea 2023. Euroopan lääkevirasto EMA on julkaissut luonnoksen tekoälyjen hyödyntämisestä - Fimea.fi - Fimea, 20.7.2023. 14 Dupoust, O. 2023. Scientists discover the first new antibiotics in over 60 years using AI. Euronews.health, 31.12.2023. 15 Rannanheimo, P., Korpela, J., Similä, E. ym. Fimea: Kannattaako ChatGPT:n kanssa jutella lääkkeistä? Suomen Syöpäpotilaat ry, verkkouutiset. 16 European Medicines Agengy. 2024. Medical devices | European Medicines Agency (europa.eu), 2.4.2024. 17 Heinäsenaho, M., Äyräs-Blomberg, O. & Lähesmaa, J. 2023.Tekoäly mullistaa terveydenhuoltoa – riskit voidaan torjua suunnittelulla ja yhteistyöllä (valtioneuvosto.fi). Sosiaali- ja terveysministeriö, 17.4.2023.
Palvelumuotoilusta monitahoiset hyödyt sotepalveluiden kehittämiseen
Sosiaali- ja terveyspalvelut ovat murroksessa sote-uudistuksen ja kiristyvän taloustilanteen takia. Asiakkaan rooli on muuttunut palvelunkäyttäjänä entistä aktiivisemmaksi toimijaksi valinnan vapauden lisäännyttyä. Palvelumuotoilu kehittämisen lähestymistapana on yksi oiva vaihtoehto uusien ratkaisujen kehittämiselle muutosten keskellä, koska se tarjoaa useita hyötyjä niin asiakkaille kuin organisaatioillekin. Palvelumuotoilu kehittämisen lähtökohdaksi Palvelumuotoilu on ihmislähtöinen ja osallistava kehittämisen lähestymistapa nykyisten ja uusien palvelujen kehittämistä varten. Sen tavoitteena on luoda selkeämpiä palvelukokonaisuuksia, parantaa asiakasvuorovaikutusta ja tuottaa palvelukokemuksia. Palvelumuotoilua voidaan hyödyntää asiakaslähtöisten yksilöllisempiä palveluiden kehittämisessä, koska kehittämistoimintaan osallistetaan mukaan asiakkaita aktiivisesti ja monipuolisesti eri kehittämismenetelmien avulla. Asiakas halutaan tuoda aidosti mukaan kehittämisprosessiin, jotta kehitettävää palvelua voidaan ymmärtää juuri hänen näkökulmastaan. Asiakasymmärryksessä korostuvat asiakkaiden tarpeet, toiveet ja arvot, jotka kiteytetään uuden tai päivitetyn ratkaisun kehittämiseksi. Asiakaslähtöisen ajattelutavan tulisi olla palvelujen järjestämisen ja kehittämisen lähtökohta. Vaikka asiakaslähtöisyydestä puhutaankin paljon, niin se ei välttämättä tarkoita sitä, että asiakas otettaisiin aidosti mukaan kehittämiseen. Organisaatioissa keskustellaan asiakkaista, mutta palveluiden kehittämiseen liittyvät päätökset saatetaan silti edelleenkin tehdä pelkästään organisaation omien näkökulmien, luulojen ja olettamusten perusteella1. ei pelkästään riitä, vaan mukaan on saatava laajasti myös kehittämisorganisaation ammattilaisia ja johtoa. Palvelumuotoilu onkin yhteinen oppimismatka, jossa yhdessä tekeminen ja yhteisen näkemyksen saavuttaminen vaativat aikaa, yhteisiä kohtaamisia ja vuorovaikutusta.2 Tällä hetkellä peruspalveluja kehitetään Tulevaisuuden sosiaali- ja terveyskeskus -ohjelmassa, jossa on viisi tavoitetta palveluiden yhdenvertaisen saatavuuden, oikea-aikaisuuden ja jatkuvuuden parantaminen toiminnan painotuksen siirtäminen raskaista palveluista ehkäisevään ja ennakoivaan työhön palveluiden laadun ja vaikuttavuuden parantaminen palveluiden monialaisuuden ja yhteentoimivuuden varmistaminen kustannusten nousun hillitseminen.3 Ohjelmassa tuodaan esille, että asiakkaiden osallistuminen palveluiden kehittämiseen on varmistettava tavoitteiden saavuttamiseksi4 , joiden tueksi palvelumuotoilulla olisi varmasti annettavaa. Asiakkaan oikeus osallistua palveluidensa kehittämiseen Perinteinen organisaatiolähtöinen kehittäminen on vallinnut pitkään julkisen sotealan palveluissa, joissa toiminta on yleisesti hyvin asiantuntijakeskeistä ja hierarkkista. Lisäksi organisaatioiden palveluja ohjaavat erilaiset säädökset, periaatteet ja arvoperusta.5 Viime vuosien aikana asiakkaan perinteinen rooli on ollut muutoksessa yksilön vastuun ja valinnan vapauden lisäännyttyä. Asiakas on yhä enemmän yksilö, jolla on oikeus osallistua hoitonsa suunnitteluun ja toteutukseen6,7. Osallistumisen edistäminen on organisaation velvollisuus8. Hyvinvointialueita koskevan lain (611/2021) mukaan asiakkailla on oikeus osallistua ja vaikuttaa hyvinvointialueen toimintaan9. Asiakkaat ja ammattilaiset ovat yhtä mieltä siitä, että asiakas pitäisi ottaa enemmän mukaan palveluiden suunnitteluun ja toteutukseen10. Palvelumuotoilu sopii hyvin palveluiden kehittämiseen sote-alalla ihmislähtöisen lähestymistavan ja alalla tapahtuvien jatkuvien muutosten takia. Muutokset vaativat yhteistyötä sekä uusia ajattelu- ja toimintatapoja11. Muutoksessa on keskeistä asiakaskokemuksen huomioiminen ja yhdessä tekeminen moniammatillisissa tiimeissä. Palvelumuotoilu pystyy haastamaan myös organisaatioiden perinteistä hierarkiaa ja siiloutumista.12 Asiakasymmärryksen lisäksi ammattilaisten kokemustieto ja asiantuntemus ovat tärkeitä palveluiden kehittämisessä. Ammattilaisten roolin tulisi muuttua muutoksen kohteesta enemmän aktiiviseksi kehittäjäksi. Silloin omaan työhönsä pystyisi myös vaikuttamaan ja oppimaan uusilla tavoilla. Vastuu aktiivisesta kehittäjäroolista ja sen tukemisesta on ammattilaisilla itsellään, mutta myös johtajilla ja organisaatioilla. Painopiste kehittämisessä on siirtymässä muodollisesta täydennyskoulutuksesta työpaikoilla tapahtuvaan yhteiskehittämiseen.13 Yhdessä asiakkaiden ja työyhteisön kanssa Palvelumuotoilun avulla saadaan laajasti asiakkaan ja organisaation äänet yhdessä esille. Kehittämisprosessiin osallistutaan tasavertaisessa yhteistyössä osallistavien kehittämismenetelmien avulla. Menetelminä voidaan hyödyntää esimerkiksi yhteisiä ideointityöpajoja, haastatteluja tai asiakasraateja. Asiakkaiden osallistuminen mahdollistaa organisaatioille asiakasymmärryksen saamisen. Sen lisäksi osallistuminen tarjoaa kokemukseni mukaan positiivisia kokemuksia ja hyötyjä kaikille osallistujille, niin asiakkaille, työyhteisölle kuin organisaatiollekin. Palvelumuotoilun hyötyjä asiakkaalle ovat kuulluksi tuleminen itsemääräämisoikeuden vahvistuminen vaikuttamismahdollisuudet palveluiden sisällön kehittämiseen ammatillisten käsitteiden ja käytäntöjen selkeytyminen palveluihin sitoutumisen ja asiakastyytyväisyyden vahvistuminen. Hyötyjä työyhteisölle ovat kuulluksi tuleminen arjen työrutiineista irtautuminen asiantuntijuuden huomioiminen palveluiden sisällöissä näkökulmien avartuminen asiakasnäkökulman ja laajemman ammatillisen näkökulman avulla palvelun kehittämiskohteiden tunnistaminen yhteistyön ja verkostoitumisen uudet mahdollisuudet työhön sitoutumisen vahvistuminen. Kohti kilpailukykyisempää liiketoimintaa Palvelumuotoilu edistää asiakaslähtöisempää toimintaa organisaatioissa. Parhaimmillaan asiakkaiden ja ammattilaisten vuorovaikutus, näkemykset ja osaaminen muuttavat kehitettävän palvelun lisäksi myös organisaation toimintatapoja entistä toimivammiksi. Hyötyjä organisaatiolle ja sen liiketoiminnalle ovat organisaatiokulttuurin muuttuminen entistä asiakaskeskeisempään suuntaan yhteisen vuorovaikutuksen ja ymmärryksen lisääntyminen asiakkaan palvelua kohtaan tunteman todellisen kiinnostuksen tunnistaminen uusien, vaihtoehtoisten ratkaisujen löytyminen kehittämisratkaisujen testaamisen mahdollisuus kohderyhmän kanssa ennen lopullista ratkaisua tuotteiden ja palvelujen laadun parantuminen organisaation osaamisen ja tietoperustan syventyminen työyhteisön vahvempi sitoutuminen organisaation toimintaan ja periaatteisiin asiakasymmärrykseen perustuvien parempien palveluiden luominen, mikä johtaaiiketoiminnan kasvun. Palvelumuotoilusta hyötyvät organisaatiot, jotka haluavat kehittää liiketoimintaansa nostamalla asiakaskokemuksensa ja yhteistyön eri toimijoiden välillä uudelle tasolle. Kehittäminen vaatii kuitenkin aikaa, resursseja, osaamista ja kehittämismenetelmien tuntemista. Ennen kaikkea palvelumuotoilu vaatii kuitenkin organisaatiolta kannustavaa ilmapiiriä, jossa lähdetään yhdessä rohkeasti ja innostavasti tekemään, ideoimaan ja kokeilemaan. Kokemuksen karttuessa palvelumuotoilua voidaan hyödyntää seuraavissakin prosesseissa, jolloin kehittämisestä saadaan pitkäjänteistä ja säännöllistä toimintaa. Kirjoittaja Salla Kivelä on tutkimuksesta, kehittämisestä ja yhteistyöstä innostuva yliopettaja (TtT), joka tarttuu uteliaasti ja innokkaasti opetustyön lisäksi kehittämisen mahdollisuuksiin. Salla on perehtynyt monipuolisesti tutkimusmenetelmien maailmaan ja nauttii erityisesti opinnäytetöiden ohjaamisesta. Lisäksi palvelumuotoilun monet mahdollisuudet inspiroivat uusien ja entistä asiakaslähtöisempien palvelujen kehittämiseksi sosiaali- ja terveysalalle. Lähteet 1 Virtanen, M. 2022. Aito asiakaslähtöisyys ja asiakasosallisuus – Onko niitä digitaalisten palveluiden kehittämisessä? Teoksessa Elomaa-Krapu, M. & Vuorijärvi, A. (toim.). Osallistavia ratkaisuja digitaalisiin hyvinvointi- ja terveyspalveluihin. Metropolia Ammattikorkeakoulu. 2 THL 2022. Asiakasosallisuuden johtaminen sosiaali- ja terveyspalveluissa. 3,4 STM 2020. Tulevaisuuden sosiaali- ja terveyskeskus 2020-2022. Ohjelma ja hankeopas. Sosiaali- ja terveysministeriön julkaisuja 2020: 3. 5 Erkko, P, Eloranta, S & Vuolas, M. 2020. Sosiaali- ja terveydenhuollon erityisyys palvelumuotoilun näkökulmasta. Talk-verkkolehti, HYVE – Health and Well-being. 20.8.2020. 6 THL 2022. Asiakasosallisuuden johtaminen sosiaali- ja terveyspalveluissa. 7 Erkko, P, Eloranta, S & Vuolas, M. 2020. Sosiaali- ja terveydenhuollon erityisyys palvelumuotoilun näkökulmasta. Talk-verkkolehti, HYVE – Health and Well-being. 20.8.2020. 8 THL 2023. Asiakasosallisuus palvelujärjestelmässä. 9 Laki hyvinvointialueesta 611/2021. Annettu Helsingissä 29.6.2021. 10 Weiste, E, Käpykangas, S, Uusitalo, L-L & Stevanovic, M. 2020. Being Heard, Exerting Influence, or Knowing How to Play the Game? Expectations of Client Involvement among Social and Health Care Professionals and Clients. International Journal of Environmental Research and Public Health 17 (16). 16: 5653. 11 Faust, J, Mager, B & Massa, C. 2023. Healthcare Complexity and the Role of Service Design in Complex Healthcare Systems. Teoksessa: Pfannstiel M.A. (toim.) Human-Centered Service Design for Healthcare Transformation. Springer, Cham. 12 Fry, K. 2017. Why Hospitals Need Service Design: Challenges and methods for successful implementation of change in hospitals. Norwegian University of Science and Technology. 13 Juujärvi, S, Sinervo, T, Laulainen, S, Niiranen, V, Kujala, S, Heponiemi, T & Keskimäki, I. 2019. Sote-ammattilaisten yhteinen osaaminen sosiaali- ja terveydenhuollon muutoksessa. THL – Päätösten tueksi 3/2019.
Futuristisia tulevaisuuskuvia terveydenhuollosta – osa 2/2
Tulevaisuutta kuvaavat futuristiset pohdinnat ovat kuuluneet terveydenhuollon arkeen aina. Näyttääkin siltä, että tieteisfiktiiviset tulevaisuudennäkymät ovat osin jopa vaikuttaneet terveysteknologisten innovaatioiden valikoimaan. Näitä aikanaan futuristisia ja nykyään käytössä olevia ratkaisuja nostin esiin tämän tekstisarjan ensimmäisessä osassa, Tieteisfiktiivisiä pohdintoja terveydenhuollosta – osa ½. Tässä sarjan toisessa osassa keskityn futuristisiin tulevaisuuskuviin, joita olen ideoinut tekoälykielimalli ChatGPT:n1 avustuksella. Tekstin ohessa olevat kuvituskuvat olen generoinut Adoben Firefly (1 ja 2) ja NightCafe (3 ja 4) tekoälysovelluksilla. Generoinnissa käytetyt promptit eli kehotteet olen kirjannut kuvateksteihin. Täällä ajattomassa ulottuvuudessa ei tutkimuspöytiä peitetä karkein paperein eikä kohteeseen kosketa kylmin välinein tai muutenkaan. Me mittailemme loitompaa, käytämme hienovaraisia skannauksia ja yliääniteknologiaa, jota on tässä turha selittää. Tämä on todellinen etävastaanotto. Minna Rytisalo (2023) teoksessa Jenny Hill.2 (Kuva 1.) Nanorobottien tekemät lääketieteelliset toimenpiteet Kuvittele mikroskooppisia robotteja, jotka navigoivat kehon läpi korjaten vaurioituneita soluja, elimiä ja kudoksia. Kehon eri rakenteisiin mahtuvat nanorobotit havaitsevat ja hoitavat sairauksia ennen kuin ne edes aiheuttavat potilaalle havaittavia oireita. Vaikka ajatus tuntuu tulevaisuudesta haetulta, verenkiertoon sujahtavia nanorobotteja kehitetään jo nyt. Niistä odotetaan apuja esimerkiksi lääkeaineiden kuljettamiseen veri-aivoesteen läpi Parkinson- ja Alzheimer-potilailla.3 Vuonna 2200 terveydenhuolto on saavuttanut ennenäkemättömän tason edistyksellisyyttä ja yksilöllisyyttä, jossa potilaan kokemus ja hyvinvointi ovat keskiössä. Nanorobotiikka on arkipäivää, ja se toimii. Chat GPT (2023.)4 (Kuva 2.) Elinten tarveperustainen tulostaminen Tulevaisuudessa elinten tulostamien potilaan omista soluista on mahdollista. Biologisesti sopivien elinten tulostaminen poistaa yhteensopivuustutkimuksiin kuluvaa aikaa ja vähentää elinsiirtoihin liittyviä hylkimisreaktioita. Kudosten tulostaminen vähentää elinsiirtojonoissa odottavien potilaiden määrää ja lyhentää odotukseen kuluvaa aikaa. Vaikka tällä hetkellä kokonaisten elinten tulostaminen on futuristinen kuvitelma, 3D-tulostusta käytetään jo kudosscaffoldien eli kolmiulotteisten kudostukirakenteiden luomiseen5. Ihmiskehojen 3D-tulostaminen mahdollistaa elinten ja kudosten räätälöidyn valmistamisen, mikä merkitsee toivoa ja elämänlaadun paranemista potilaille, jotka ennen saattaisivat olla toivottomassa tilanteessa. Chat GPT (2023.)6 Planeetat saavuttava terveydenhuolto Tulevaisuudessa ihmiskunta laajentaa asutusta muihin ulottuvuuksiin, kuihin ja planeettoihin, joissa tarvitaan edistyneitä terveydenhuollon ratkaisuja, mukaan lukien itsehoitavat sairaalat ja lääketieteelliset laitteet. Vaikka kyseiset teknologiset ratkaisut odottavat vielä toteutumistaan, taivaankappaleiden kuten kuu ja Mars saavuttaminen on jo mahdollista.7 Ihmisen laajentaessa elinpiiriään myös terveydenhuollon tarpeet väistämättä laajenevat (kuva 3). Ihmisen ja koneen ominaisuuksia yhdistelevät kyborgit Yhdistämällä ihmisiä edistyneisiin robotiikka- tai tekoälykomponentteihin saadaan aikaan ihmisen ja koneen yhdistelmiä eli kyborgeja, joilla on ihmiseen nähden parannettuja kykyjä, kuten lisääntynyttä voimaa, älykkyyttä tai pidempi elinikä. Edistyneiden geenimuokkausteknologioiden avulla kyborgien kognitiivisia kykyjä voidaan edelleen parantaa esimerkiksi havaitsemisen, ajattelun, muistamisen ja prosessointinopeuden osalta. Fysiikkaa ja kognitiota vahvistamalla luodaan superihmisiä, joiden toimintakyky on huomattavasti parempi kuin tavallisten ihmisten. Filosofi ja tietokirjailija Maija-Riitta Ollila (2023)8 on juuri julkaissut kokonaisen kirjan tulevaisuuden ihmisen parannelluista ominaisuuksista. Aivokäyttöliittymät ja robottien tekemät neurokirurgiset toimenpiteet Aivokäyttöliittymät yhdistävät ihmisten aivotoimintoja ulkoisiin laitteisiin ja mahdollistavat aivoihin asennetun implantin välityksellä esimerkiksi näppäimistön ohjaamisen ajatusten voimalla9. Aivokäyttöliittymäimplantin asentamiseen liittyvän neurokirurgisen toimenpiteen tekee autonominen leikkausrobotti, joka itse asiassa on jo testikäytössä10. (Kuva 4.) Aivotietokoneliitännät eivät ainoastaan helpota nopeaa diagnoosia, vaan ne myös tukevat potilaiden psyykkistä hyvinvointia tarjoamalla virtuaalisia ympäristöjä rentoutumista ja palautumista varten. Chat GPT (2023.)11 Teknologinen kiihdytys haastaa terveydenhuollon toimijoiden osaamista Kuten edellisen osan tieteisfiktiivisistä pohdinnoista ja tämän tekstin futuristisista tulevaisuuskuvista voimme päätellä, teknologian nopea kehitys on haastanut ja tulee edelleen haastamaan myös terveydenhuollon henkilöstön osaamista. Tällä hetkellä terveydenhuollon henkilöstön tulee nykyteknologioiden lisäksi hallita esimerkiksi erittäin nopeasti kehittyvän tekoälyn perusteita.12 Uusien digitaalisten ratkaisujen käyttöönotolle13 on ensiarvoisen tärkeää, että osaaminen on ajan tasalla ja että kunkin aikakauden teknologisia innovaatioita osataan hyödyntää parhaalla mahdollisella tavalla. Henkilöstön osaamisen kehittämiseksi onkin esitetty ja hyödynnettykin monenlaisia tapoja, kuten viimeisimpien teknologiatrendien aktiivista seuraamista skenaariotyöskentelyä ja tulevaisuusajattelua (ks. esim. Sitra, Tulevaisuustaajuus) digiosaavien mentorien hyödyntämistä erilaisissa työelämäyhteyksissä koulutuksen kohdentamista uudenlaisiin työrooleihin14,15 ja uudenlaisten digitaalisten perehdytys-, opetus- ja oppimismenetelmien hyödyntämistä.16,17,18,19 Lisäksi huomionarvoista on, että teknologian hyödyntäminen terveydenhuollossa ei edelleenkään ole vain digitaalisten työkalujen käyttämistä. Uusien teknologioiden onnistunut käyttöönotto edellyttää laajaa kulttuurin muutosta, jossa teknologia nähdään yhtenä mahdollisuutena parantaa hoidon laatua ja vaikuttavuutta20,21. Huomioitavaa Tässä tekstissä esitetyt terveydenhuollon futuristiset visiot ovat kuvitteellisia, eivätkä tällä hetkellä perustu tutkittuun tietoon, paitsi lähdemerkinnöin merkityin osin. Esitetyt kuvaukset ovat fiktiivisiä eivätkä siis kuvaa terveydenhuollon nykytilannetta. Innoitusta tekstin sisältöön olen saanut tekoälykielimalli Chat GPT:ltä, joka on toiminut oivallisena tukiälynä tulevaisuutta hahmotellessani. Kaiken kaikkiaan tulevaisuuden terveydenhuolto tuo mukanaan sekä suuria mahdollisuuksia että haasteita. Entistä edistyneemmät teknologiset innovaatiot voivat parantaa terveydenhuollon saatavuutta ja hoitojen tehokkuutta, lisätä potilasturvallisuutta ja vähentää jopa virheiden määrää. Kehityksen kelkassa on kuitenkin tärkeää varmistaa, että nopeutuvat teknologiset kehitysaskeleet ovat ihmislähtöisiä, turvallisia ja eettisesti hyväksyttäviä. Kaikesta innostavuudestaan huolimatta edellisten utopioiden toteutumismahdollisuuksista ei tässä hetkessä voi varmasti tietää. Se jää nähtäväksi. Kirjoittaja Mari Virtanen on terveystieteilijä, yliopettaja (TtT) ja tutkintovastaava tutkinto-ohjelmassa Digitaalisten sosiaali- ja terveyspalvelujen kliininen asiantuntija (YAMK). Hän on kiinnostunut sotepalvelujen innovatiivisesta kehittämisestä, hyvinvointialueiden digitalisaatiosta, uusien palveluratkaisujen muotoilusta ja digitaalisen potilasohjauksen rajattomista mahdollisuuksista. Näiden teemojen parissa hän opettaa ja tekee laajasti tutkimusta ja kehittämistyötä. Lähteet 1 ChatGPT (openai.com). (2023.) 2 Rytisalo, M. (2023). Jenny Hill. WSOY. Helsinki. 3 Futurism. (2023.) A Swarm Of Nanobots In Your Bloodstream: The Future Of Medicine. Tomorrow Bio 30.6.2023. 4 ChatGPT (openai.com). (2023.) Viitattu 2.10.2023. 5 Chung, JJ., Im, H., Kim, SH. et al. (2020.) Toward Biomimetic Scaffolds for Tissue Engineering: 3D Printing Techniques in Regenerative Medicine. Frontiers in Bioengineering and Biotechnology, 8:586406. 6 ChatGPT (openai.com). (2023.) Viitattu 2.10.2023. 7 Spacex. Human Spaceflight. 8 Ollila, M-R. (2023.) Tulevaisuuden paranneltu ihminen. Otava. 10 Kailio, A. (2023.) Elon Musk saa aloittaa aivosirujensa ihmiskoehenkilöiden etsimisen. TiVi, Tulevaisuuden tekniikat. 20.9.2023. 10 Wattles, J. (2022.) Elon Musk's Neuralink shows brain implant prototype and robotic surgeon during recruiting event. CNN Business, 1.12.2022. 11 ChatGPT (openai.com). (2023.) Viitattu 2.10.2023. 12 Spatharou, A., Hieronimus, S. & Jenkins, J. (2020.) Transforming healthcare with AI: The impact on the workforce and organizations. McKinsey & Company, 10.3.2020. 13 Alén, M. (2021.) Uuden tietojärjestelmän onnistuneen käyttöönoton periaatteet: tutkimuksellinen kehittämistyö digitaalisessa terveyspalveluyksikössä. YAMK-opinnäytetyö. Metropolia Ammattikorkeakoulu. 14 Virtanen, M. (2022.) Digikliininen asiantuntija sotemuotoilijana. Sotemuotoilijat-blogi, 20.12.2022. 15 Thomas, TW., Seifert, PC., Joyner, J.C. et. al. (2016.) Registered Nurses Leading Innovative Changes. OJIN: The Online Journal of Issues in Nursing, 21(3), Manuscript 3. 16 Healthcare Business Today. Editorial Team. (2020. ) The Use Of Technology In Healthcare Education And Training. 23.10.2020. 17 Hongisto, K. (2020.) Ubiikin 360° oppimisympäristön tekninen ja pedagoginen käytettävyys bioanalytiikan opinnoissa. YAMK-opinnäytetyö. Metropolia Ammattikorkeakoulu. 18 Reinikkala, T. (2022.) Digitaalisen koulutuskokonaisuuden kehittäminen kliinisen mikrobiologian päivystyslaboratorioon. YAMK-opinnäytetyö. Metropolia Ammattikorkeakoulu. 19 Pehkonen, S. (2023.) Magneettikuvantamisen perehdytyksen kehittäminen oppimispelin avulla. YAMK-opinnäytetyö. Metropolia Ammattikorkeakoulu. 20 Spatharou, A., Hieronimus, S. & Jenkins, J. (2020.) Transforming healthcare with AI: The impact on the workforce and organizations. McKinsey & Company, 10.3.2020. 21 Alén M. (2021.) Uuden tietojärjestelmän onnistuneen käyttöönoton periaatteet: tutkimuksellinen kehittämistyö digitaalisessa terveyspalveluyksikössä. YAMK-opinnäytetyö. Metropolia Ammattikorkeakoulu.
Tieteisfiktiivisiä pohdintoja terveydenhuollosta – osa 1/2
Tulevaisuutta kuvaavat tieteisfiktiot ovat kuuluneet arkeemme kautta aikojen. On vähintäänkin herkullista pohtia tulevaisuutta ja kuvitella sen rajatonta potentiaalia. Terveydenhuollon tilannetta taaksepäin tarkastellessa vaikuttaa siltä, että moni aiemmin mahdottomalta tuntunut idea on tänä päivänä käytössä, kuten robottiavusteiset toimenpiteet, potilaan kotiin vietävät etäpalvelut tai esimerkiksi kipupotilaille kohdennetut virtuaaliset todellisuudet. Huomionarvoista tieteisfiktiivisissä pohdinnoissa on se, että ne heijastelevat tieteellistä ja teknologista ymmärrystä ja ovat näin ollen oman aikansa spekulatiivisia tulkintoja. Tämän kaksiosaisen tekstikokonaisuuden ensimmäisessä osassa tarkastelen terveydenhuollon nykytilannetta tieteisfiktioihin ja tieteelliseen tutkimukseen perustuen. Seuraavassa osassa visioin tulevaa futuristisessa hengessä. Toteutuneita tieteisfiktioita Tieteiskirjallisuus on varsinaisesti alkanut kehittyä 1800-luvulla, ja tulevaisuuden terveydenhuolto on ollut yksi sen monista aiheista. Näissä fiktioissa on kuviteltu esimerkiksi seuraavien asioiden toteutuvan kaukaisessa tulevaisuudessa: eliniän merkittävä piteneminen suhteessa sen ajan odotteeseen, joka oli noin 40–50 vuotta lääketieteellisten laitteiden ja koneiden kehittyminen diagnostiikan ja hoidon tueksi, esimerkkinä sädehoito, joka on kehitetty 1900-luvun alkupuolella uudenlaiset lääkkeet, joista esimerkiksi ensimmäiset antibiootit on otettu käyttöön 1940-luvulla. Näiden kuvitelmien toteutumisen jälkeen terveydenhuollossa on nähty kiihtyvää teknologista kehitystä, jonka ansioista potilaiden hoito ja hoiva ovat nykypäivänä huipputasoa. Tähän omalta osaltaan ovat vaikuttaneet ainakin seuraavat teknologiset innovaatiot. Virtuaaliset konsultaatiot ja etäohjattavat yhteysrobotit Historia on kuvannut tilanteita lääketieteestä, joissa potilaan sairauksia diagnostisoidaan ja hoidetaan etäratkaisujen avulla. Nykyään etälääketiede1, virtuaaliset terveyskonsultaatiot2 ja etäohjattavat (telepresence) yhteysrobotit3,4 ovat laajasti terveydenhuollon toimijoiden käytössä. Hoidon ja hoivan monipuoliset mahdollisuudet vievät lääketieteelliset palvelut potilaiden kotiin ja mahdollistavat toimimisen esimerkiksi pitkien välimatkojen päästä tai haastavien terveystilanteiden, kuten pandemioiden aikana. Etäohjattavien yhteysrobottien (kuva 1) avulla ikäihmisiin voidaan olla yhteydessä tuttujen henkilöiden toimesta ympäröivistä olosuhteista huolimatta5. Kuva 1. Etäohjattava yhteysrobotti, Webot2. Sensorit, puettavat teknologiat ja erilaiset älykkäät seurantalaitteet Laitteet, jotka seuraavat ihmisen toimintaa ja elintoimintoja, ovat laajasti arkipäivää. Kuluttajakäyttöön tarkoitettuja sensoreita, mittareita ja älykkäitä kelloja on markkinoilla sadoittain. Niiden avulla monet ovat tottuneet seuraamaan esimerkiksi päivän aikaista aktiivisuutta, askeleita, unta tai palautumiseen liitettyjä arvoja. Myös työ-, hoiva- ja arkikäytössä puettavilla teknologioilla on suuri rooli ja erilaisten sensoreiden avulla voidaankin seurata esimerkiksi kaatumista, lämpökuormitusta, ilmanlaadun muutoksia, lämpötilaa tai liikettä.6 Lisäksi erilaisilla lääkinnällisillä laitteilla voidaan reaaliajassa etäseuranta esimerkiksi sydäntauti-7 tai Parkinson potilaiden tilaa8. Robottiavusteiset toimenpiteet Ajatus leikkaussaleissa toimenpiteitä suorittavista roboteista on edelleen osin tieteisfiktiivistä, joskin robottiavusteiset toimenpiteet ovat yleisiä monilla kirurgian eri osa-alueilla, kuten urologiassa, gynekologiassa ja yleiskirurgiassa9. Ensimmäiset robottiavusteiset toimenpiteet on tehty 1980-luvulla10, mistä lähtien välineistön teknologinen kehitys on ollut nopeaa. Tällä hetkellä teknologia mahdollistaa esimerkiksi ihmiskäsien liikelaajuuden ylittämisen, josta on hyötyä erityisesti ahtaissa paikoissa tapahtuvissa toimenpiteissä. Robottiavusteisen kirurgian etuina ovat esimerkiksi pienemmät leikkaushaavat, potilaiden nopeampi toipuminen, lyhyempi sairaalassaoloaika, vähäisemmät haittavaikutukset11 ja vähäisempi uusintaleikkausten tarve12. Bioniset raajaproteesit Kuvaukset menetettyjen raajojen korvaamisesta edistyneillä mekaanisilla tai robottimaisilla varaosilla on toistunut tieteiskirjallisuudessa kautta aikojen. Bioniset proteesit ovat elektroniikkaa ja tietotekniikkaa sisältäviä keinotekoisia raajoja, joita nykyään voidaan perinteisten valmistustapojen lisäksi myös 3D-tulostaa13. Bionisia proteeseja (kuva 2) voidaan ohjata esimerkiksi lihasten supistusvoimaa ja erilaisia sensoreita hyödyntämällä, tavallisista mekaanisesti liikkuvista proteeseista poiketen. Kuva 2. Bioninen käsiproteesi. Laajennetut todellisuudet ja metaversumit Tuoreinta osuutta toteutuneista tieteisfiktioista näyttelevät laajennetut ja yhdistetyt todellisuudet ja metaversumit, joissa todellisuus ja virtuaalinen maailma yhdistyvät. Teknisesti tähän kokonaisuuteen kuuluvat lisätty todellisuus (augmented reality, AR), virtuaalitodellisuus (virtual reality, VR) ja yhdistetty todellisuus (mixed reality, MR). Esimerkiksi virtuaalitodellisuuden avulla on helpotettu syöpäpotilaiden kipuja14 ja hoidettu ahdistuneisuushäiriöistä kärsiviä potilaita15. Jo käytössä olevien yhdistettyjen todellisuuksien lisäksi kiinnostusta herättävät 3D-virtuaalimaailmat ja metaversumit, joilla tarkoitetaan “maailmoja maailmassa”. Näissä digitaalisissa ympäristöissä terveydenhuollon henkilöstö ja potilaat voivat toimia avattarien eli virtuaalisten hahmojen tai hologrammien eli lasersäteen avulla luotujen 3D-kuvien välityksellä (kuva 3). Tällä hetkellä metaversumeja hyödynnetään esimerkiksi, ikääntyvien16, mielenterveyspotilaiden17 ja autistien hoidossa18. Kuva 3. Erilaisia toimijoita metaversumissa: ihminen, 2 virtuaalista hahmoa ja hologrammi. Näiden esimerkkien avulla voidaan ajatella tieteisfiktioiden toimineen inspiraationa monille terveydenhuollon innovaatioille. Esimerkkeihin liitetyn tutkimustiedon perusteella nähdään, että moni alun perin utopistiseltakin vaikuttanut idea on kehittynyt todellisuudessa toimivaksi ratkaisuiksi. Vain aika näyttää, mihin terveydenhuoltomme voikaan teknisesti kehittyä. Erityisesti sitä pohdin seuraavassa tekstissä, "Futuristisia tulevaisuuskuvia terveydenhuollosta- osa 2/2". Vuonna 2050 terveydenhuolto ei ole enää pelkästään sairauksien hoitoa, vaan se on muuttunut ennakoivaksi ja yksilölliseksi kokemukseksi. Älykkäät implantit seuraavat jatkuvasti terveytemme tilaa ja ennakoivat mahdolliset ongelmat ennen kuin ne edes ilmaantuvat. Genomitiedon avulla luodaan räätälöityjä hoitosuunnitelmia, jotka perustuvat jokaisen yksilön ainutlaatuiseen perimään. Tulevaisuuden terveydenhuolto on saavutettavissa kaikille, ja sen tavoitteena on pitkä ja terve elämä jokaiselle planeetan asukkaalle. 19 Kirjoittaja Mari Virtanen on terveystieteilijä, yliopettaja (TtT) ja tutkintovastaava tutkinto-ohjelmassa Digitaalisten sosiaali- ja terveyspalvelujen kliininen asiantuntija (YAMK). Hän on kiinnostunut sotepalvelujen innovatiivisesta kehittämisestä, hyvinvointialueiden digitalisaatiosta, uusien palveluratkaisujen muotoilusta ja digitaalisen potilasohjauksen rajattomista mahdollisuuksista. Näiden teemojen parissa hän opettaa ja tekee laajasti tutkimusta ja kehittämistyötä. Lähteet 1 Jang-Jaccard, J., Nepal, S., Celler, B. & Yan, B. (2016). WebRTC-based video conferencing service for telehealth. Computing, 98:169–193. 2 Ghatak, S., Chakraborty, S., Goswami, RD. & Paul, H. (2022). Metaverse and its Impact in Healthcare. Proceedings of the 4th Virtual International Conference Path to a Knowledge Society- Managing Risks and Innovation. PaKSoM. 3 Naseer, F., Khan, MN. & Altalbe, A. (2023). Telepresence Robot with DRL Assisted Delay Compensation in IoT-Enabled Sustainable Healthcare Environment. Sustainability, 15:4. 4 Altalbe, A., Khan, M.N., Tahir, M. & Shahzad, A. (2023). Orientation Control Design of a Telepresence Robot: An Experimental Verification in Healthcare System. Applied Sciences, 13, 6827. 5 Koceski, S. & Koceska, N. (2016). Evaluation of an Assistive Telepresence Robot for Elderly Healthcare. Journal of Medical Systems, 40, 121. 6 Lyly, J. (2018). Nyt tulevat älyvaatteet. Motiivilehti 20.11.2018 7 Kwun, J.-S., Lee, J. H., Park, B. E., et al. (2023). Diagnostic Value of a Wearable Continuous Electrocardiogram Monitoring Device (AT-Patch) for New-Onset Atrial Fibrillation in High-Risk Patients: Prospective Cohort Study. J Med Internet Res, 25: e45760. 8 Tam, W., Alajlani, M. & Abd-alrazaq, A. (2023.) An Exploration of Wearable Device Features Used in UK Hospital Parkinson Disease Care: Scoping Review. J Med Internet Res, 25:e42950. 9 Park, S. J., Lee, E. J., Kim, S. I., et al. (2020). Clinical Desire for an Artificial Intelligence–Based Surgical Assistant System: Electronic Survey–Based Study. JMIR Med Inform, 8(5): e17647. 10 Pugin, F., Bucher, P. & Morel, P. (2011.) History of robotic surgery: From AESOP® and ZEUS® to da Vinci®. Journal of Visceral Surgery, 148(5): e3-e8. 11 Terveyskylä. fi. Tietoa robottiavusteisesta leikkauksesta. 1.12.2021. 12 Niiranen, P. (2022.) KYS aloitti robottiavusteiset tekonivelleikkaukset – robotti herättää kirurgien keskuudessa myös ristiriitoja. Yle 15.9.2022. 13 Koprnický, J., Najman, P. & Šafka, J. (2017.) 3D printed bionic prosthetic hands. IEEE International Workshop of Electronics, Control, Measurement, Signals and their Application to Mechatronics (ECMSM), Donostia, Spain. 14 Violanti, D., Mete, M., Morris, A. & Groninger, H. (2023.) Virtual Reality for Pain Management in Inpatients with Cancer: A Randomized Controlled Trial. Journal of Pain and Symptom Management, 65(5): e672. 15 Carl, E., Stein, AT., Levihn-Coon, A. et al. (2019.) Virtual reality exposure therapy for anxiety and related disorders: A meta-analysis of randomized controlled trials. Journal of Anxiety Disorders, 61: 27-36. 16 Shu, S. & Woo, B. (2023.) Pioneering the Metaverse: The Role of the Metaverse in an Aging Population. JMIR Aging, 6:e40582. 17 Ezawa, I., Hollon, S. & Robinson, N. (2023.) Examining Predictors of Depression and Anxiety Symptom Change in Cognitive Behavioral Immersion: Observational Study. JMIR Mental Health, 10:e42377. 18 Lee, JH., Lee, TS., Kee SW. et al. (2022.) Development and Application of a Metaverse-Based Social Skills Training Program for Children With Autism Spectrum Disorder to Improve Social Interaction: Protocol for a Randomized Controlled Trial. JMIR Research Protocols, 11(6):e35960 19 Open AI. (2023.) ChatGPT-3.5, suuri kielimalli. Viitattu 2.10.2023. https://chat.openai.com/
Mari Virtanen, päätoimittaja, yliopettaja TtT, terveysalan digitalisaatio
Aino Vuorijärvi, yliopettaja FT, suomen kieli ja viestintä
Salla Kivelä, yliopettaja TtT, tutkimus ja kehittäminen
Sähköpostiosoitteet: etunimi.sukunimi@metropolia.fi
Sotemuotoilijat- blogin tekstit käsitellään toimituskunnassa ennen niiden julkaisua. Toimituskunta on toiminut blogin perustamisesta alkaen (15.8.22).
Haluatko julkaista Sotemuotoilijoissa? Lue kirjoittajaohjeet Drivessä ja ota yhteyttä toimituskuntaan
aluekehitys asiakaslähtöisyys asiantuntijaviestintä bloggaus digikliiniset digikliiniset asiantuntijat digitalisaatio etiikka etäpalvelu etävastaanotto HyMy-kylä hyvät käytänteet innovaatio-osaaminen kliininen asiantuntija kliininen asiantuntija digitaalisissa toimintaympäristöissä kuntouttava työtoiminta Metropolia Ammattikorkeakoulu moninaisuus NPT näyttöön perustuva toiminta näyttöön perustuvat toiminta osaaminen Osaaminen 2035 osaamisedellytykset osaamisvaatimukset palvelujen kehittäminen palvelumuotoilu sosiaali- ja terveysala sotemuotoilijat sotemuotoilu suun terveys tekoäly tekstitaidot terveyden edistäminen terveydenhuolto terveysinterventio tieteisfiktio TK-osaaminen TKI tulevaisuusajattelu tutkimuksellinen kehittäminen tutkimus- ja kehittämisosaaminen yamk yhteiskehittäminen yhteisöllinen kehittäminen