Tekoäly ja datatieteet mahdollistavat arvoon perustuvan terveydenhuollon

Terveydenhuolto on yksi maailman tärkeimmistä ja haastavimmista aloista. Se vaikuttaa miljardien ihmisten elämään ja hyvinvointiin ja kuluttaa merkittävän osan maailmantaloudesta. Terveydenhuollossa on kuitenkin myös monia ongelmia, kuten kasvavat kustannukset, epätasainen laatu, tehoton toimitus ja epätasa-arvoinen saatavuus. Näitä ongelmia pahentaa terveydenhuoltopalvelujen kasvava kysyntä, joka johtuu muun muassa väestön ikääntymisestä, kroonisista sairauksista ja pandemioista.

Näiden ongelmien ratkaisemiseksi terveydenhuollossa tarvitaan paradigman muutosta volyymiperusteisesta mallista arvoperusteiseen malliin. Volyymipohjaisessa mallissa keskitytään tarjottujen palvelujen määrään, kuten testien, toimenpiteiden tai sairaalahoitojaksojen määrään. Arvopohjaisessa mallissa keskitytään saavutettujen tulosten laatuun, kuten potilaiden terveydentilaan, tyytyväisyyteen ja kokemuksiin. Arvopohjaisella mallilla pyritään parantamaan potilaiden terveyttä ja hyvinvointia ja samalla vähentämään terveydenhuoltojärjestelmien tuhlausta ja tehottomuutta, ja tietotekniikka voi mahdollistaa arvopohjaisen terveydenhuollon monin eri tavoin, kuten esimerkiksi seuraavasti:

Potilaiden sitoutumisen ja vaikutusmahdollisuuksien lisääminen

Tekoäly ja datatiede voivat auttaa potilaita saamaan enemmän tietoa, osallistumaan ja toimimaan ennakoivasti terveytensä ja hoitonsa suhteen. Tekoäly ja datatiede voivat esimerkiksi tarjota potilaille heidän terveydentilansa, tavoitteidensa ja mieltymystensä perusteella yksilöllistä ja räätälöityä tietoa, koulutusta ja ohjausta. Tekoäly ja datatieteet voivat myös tarjota vuorovaikutteisia ja älykkäitä työkaluja, kuten chatbotteja, ääniavustajia ja puettavia laitteita, jotka voivat auttaa potilaita seuraamaan, hallitsemaan ja parantamaan terveyttään ja hyvinvointiaan.

Diagnoosin ja hoidon parantaminen

Tekoäly ja datatieteet voivat auttaa terveydenhuollon tarjoajia tekemään parempia ja nopeampia päätöksiä, jotka perustuvat parhaaseen saatavilla olevaan näyttöön ja tietoon. Tekoäly ja datatiede voivat esimerkiksi analysoida suuria ja monimutkaisia tietokokonaisuuksia, kuten potilastietoja, kuvia, genomitietoja ja antureita, ja tarjota oivalluksia, ennusteita ja suosituksia diagnoosia ja hoitoa varten. Tekoäly ja datatiede voivat myös mahdollistaa täsmälääketieteen, joka tarkoittaa terveydenhuollon mukauttamista kunkin potilaan yksilöllisiin ominaisuuksiin, tarpeisiin ja mieltymyksiin.

Terveydenhuollon tarjonnan ja toiminnan optimointi

Tekoäly ja datatiede voivat auttaa terveydenhuollon organisaatioita parantamaan palvelujensa ja prosessiensa tehokkuutta, vaikuttavuutta ja laatua. Tekoäly ja datatiede voivat esimerkiksi optimoida resurssien, kuten henkilöstön, laitteiden ja tilojen, kohdentamista ja käyttöä sekä vähentää kustannuksia, virheitä ja hukkaa. Tekoäly ja datatiede voivat myös parantaa terveydenhuoltotiimien koordinointia ja yhteistyötä sekä virtaviivaistaa terveydenhuollon tarjoajien ja potilaiden työnkulkuja ja viestintää.

Terveydenhuollon innovoinnin ja tutkimuksen edistäminen

Tekoäly ja datatiede voivat auttaa terveydenhuollon tutkijoita ja innovoijia löytämään uusia ja parempia tapoja ehkäistä, diagnosoida, hoitaa ja parantaa sairauksia ja tiloja. Tekoäly ja datatiede voivat esimerkiksi nopeuttaa uusien lääkkeiden, laitteiden ja hoitojen kehittämistä ja testaamista sekä vähentää kliinisten tutkimusten aikaa ja kustannuksia. Tekoäly ja datatiede voivat myös mahdollistaa uuden tiedon ja todistusaineiston tuottamisen ja levittämisen sekä edistää oppimisen ja parantamisen kulttuuria terveydenhuollossa.

Jotta tekoälyn ja tietojenkäsittelytieteen kaikki mahdollisuudet voitaisiin hyödyntää arvoperusteisessa terveydenhuollossa, tarvitaan yhteistoiminnallista lähestymistapaa, johon osallistuvat potilaat, palveluntarjoajat, maksajat, lainsäätäjät, tutkijat ja innovaattorit. Tarvitaan myös tukeva ja mahdollistava ympäristö, joka edistää tekoäly- ja datatieteen ratkaisujen kehittämistä, käyttöönottoa ja arviointia terveydenhuollossa. Tarvitaan myös jatkuvaa ja mukautuvaa oppimis- ja parantamisprosessia, jossa hyödynnetään tekoäly- ja datatieteen sovelluksista saatua palautetta ja tietoa ja jossa otetaan huomioon muilta aloilta ja sektoreilta saadut parhaat käytännöt ja kokemukset.