Uutiset

Terveyspalvelujen käyttöä ennustava neuroverkkomalli voi säästää miljoonia

Suomessa kehitetty malli ennustaa iäkkäiden terveyspalveluiden käyttöä ja voi auttaa kohdentamaan rahoituksen tasapuolisemmin.

Illustration of neural networks in a hospital environment
Kuvituskuva: Matti Ahlgren / Aalto-yliopisto

Syvät neuroverkot ovat ihmisaivojen toimintaa jäljitteleviä koneoppimismenetelmiä. Nyt Aalto-yliopiston, Helsingin yliopiston ja Terveyden ja hyvinvoinnin laitoksen (THL) tutkijat ovat kehittäneet syvien neuroverkkojen avulla niin sanotun riskivakiointimallin. Se ennustaa, miten usein ikäihmiset käyvät vuoden aikana hoidettavina esimerkiksi terveyskeskuksessa tai sairaalassa.

Riskivakiointimallien tarkoituksena on ennustaa terveydenhuollon palveluiden käyttöä edellisten vuosien tietojen perusteella ja auttaa näin jakamaan rahoitusta terveydenhuollon palveluiden tarjoajille reilusti ja tehokkaasti. Malleja hyödynnetään monissa maissa, kuten Saksassa, Alankomaissa ja Yhdysvalloissa. Myös THL on kehittänyt malleja, joita voidaan käyttää Suomessa rahoituksen jakamiseen kunnille.

”Ilman mallia sellaiset terveyspalveluiden tuottajat, joiden potilaat sairastavat keskimääräistä enemmän, joutuisivat epäreiluun asemaan”, Aalto-yliopiston apulaisprofessori Pekka Marttinen sanoo. 

Nykyisin käytössä olevat mallit perustuvat perinteisiin tilastollisiin regressiomalleihin. Tämä oli ensimmäinen kerta, kun tutkijat käyttivät riskivakiointimallin kehittämisessä syviä neuroverkkoja. Tutkimus osoitti, että neuroverkkomalli on ennustuksissaan perinteisiä menetelmiä selvästi luotettavampi ja tarkempi. Näin se voi auttaa jakamaan rahaa palveluntuottajien todellisen tarpeen mukaan ja kannustaa niitä kustannustehokkuuteen. 

”Tällaisen mallin kehittäminen voi auttaa säästämään miljoonia euroja”, sanoo tohtorikoulutettava Yogesh Kumar.

Tutkijat opettivat mallia THL:n perusterveydenhuollon avohoidon hoitoilmoitusrekisteristä (Avohilmo) saatavilla tiedoilla, joissa on mukana jokaisen 65 vuotta täyttäneen suomalaisen terveydenhuollon avokäynnit. Data on pseudonymisoitu eli yksittäistä henkilöä ei voi tunnistaa sen perusteella. Avohilmoa hyödynnettiin nyt ensimmäistä kertaa koneoppimismallin kouluttamiseen.

Syvät neuroverkot eivät myöskään välttämättä vaadi valtavasti dataa tuottaakseen luotettavia tuloksia. Tutkimuksessa malli oli verrokkimenetelmiä tarkempi jopa silloin, kun se pystyi hyödyntämään vain noin kymmentä prosenttia kaikesta saatavilla olevasta datasta. Luotettavien tulosten saaminen suhteellisen pienellä tietomäärällä on tärkeää, sillä lääketieteessä suurten datamassojen saaminen tutkimuskäyttöön on vaikeampaa kuin monilla muilla aloilla.

”Tässä työssä kehitettyä mallia ei ole tarkoitus ottaa käyttöön sellaisenaan, vaan tavoitteena on integroida koneoppimismallien ominaisuuksia nykyisin käytettäviin malleihin. Näin voimme yhdistää eri menetelmien parhaat puolet”, Marttinen huomauttaa. 

”Tulevaisuudessa tavoitteena on hyödyntää näitä malleja päätöksenteon tukena, jolloin rahoitus saadaan jaettua asianmukaisemmin.”

Mallissa voidaan myös keskittyä esimerkiksi potilasryhmiin, joiden hoito on kallista tai terveyskeskuksiin tietyillä maantieteellisillä alueilla. Tutkimustulokset julkaistiin Proceeding of Machine Learning Research -julkaisusarjassa.

Lisätiedot

Yogesh Kumar (englanniksi)
Tohtorikoulutettava
Aalto-yliopisto, Suomen tekoälykeskus
[email protected]

Pekka Marttinen
Apulaisprofessori
Aalto-yliopisto, Suomen tekoälykeskus
Puh. 050-5124362
[email protected]

  • Julkaistu:
  • Päivitetty:
Jaa
URL kopioitu

Lisää tästä aiheesta

Ravunkuorista ja merilevästä tehtyä lankaa
Tiedotteet Julkaistu:

Tutkijat kehräsivät superlankaa merilevästä ja ravunkuoresta

Ravunkuoren kitiini antaa langalle lujuutta, ja levän alginaatti tekee siitä joustavaa. Uusi biomateriaali sopii erityisesti lääketieteen sovelluksiin, sillä sekä kitiinillä että alginaatilla on antimikrobisia ominaisuuksia.
maankäyttö
Tiedotteet, Tutkimus ja taide Julkaistu:

Ihmiskunnan ruokkiminen planeettaa tuhoamatta vaatii U-käännöksen

Lähes puolet nykyisestä ruoantuotannosta aiheuttaa luonnon monimuotoisuuden vähenemistä, ekosysteemin rappeutumista ja vesistressiä.
Graafinen kuva kuvaa niitä viittä tapaa, joilla yrittäjät viestivät yrityksensä lopettamispäätöksestä.
Tiedotteet Julkaistu:

Voittoisa, syleilevä vai tasapainottava? Yrittäjät viestivät bisneksensä kaatumisesta viidellä eri kerrontatyylillä

Uraauurtava tutkimus osoitti, että yrittäjät vahvistavat viestinnässään omaa ammatillista imagoaan ja sidosryhmäsuhteitaan – ja välttävät muiden syyttämistä.
An illustration showing a nano-strip of copper being bombarded by photons, with a thermometer measuring its heat
Tiedotteet Julkaistu:

Uusi kvantti-ilmaisin mittaa äärimmäisen pieniä energiamuutoksia

Kvantti-ilmaisimella voidaan tutkia esimerkiksi kvanttitietokoneiden kubittien vuorovaikutusta ympäröivän maailman kanssa.