sisällön esikatselussa tai sisältösivulla.
Mittaamiskulttuuri ja tietoon perustuva päätöksenteko ovat tehneet läpimurron sosiaali- ja terveydenhuollossa. Tiedon hyödyntäminen arkijohtamisessa ja strategisessa suunnittelussa on itsestäänselvyys niin valtion hallinnossa, kuntatasolla kuin yksittäisten tuottajien tasolla.
Tiedon ohjaavan vaikutuksen merkitys on jäänyt kuitenkin vähäisemmälle huomiolle. Samaan aikaan kun pohditaan kuumeisesti, mitä pitäisi mitata ja miten voimme tuottaa ajantasaista ja luotettavaa tietoa automatisoidusti tietovarannoista, tärkein kysymys eli ”mitä teemme tiedolla?” on jäänyt paitsioon.
Faktat haastavat ennakkokäsitykset
Edellä sanottu voi tuntua itsestäänselvyydeltä, mutta tarkemmin pohtiessa kysymys on vaikea. Arkielämässä päätöksiä joudutaan tekemään nopeasti ilman kattavaa tutkimustietoa siitä, mitä toimenpiteitä tiedon perusteella pitäisi tehdä.
Mitä laajemmista kokonaisuuksista on kysymys, sitä monimutkaisempia ovat syy-seuraussuhteet ja lainalaisuudet. Tässä piilee riski vääränlaisiin tulkintoihin datasta, jonka arviointiin vaadittaisi parin konesalin verran laskentakapasiteettia, tutkimustietoa ja tekoälyä vauhdittamaan tulkintaa.
”Omat ennakko-oletukseni ovat jo joutuneet haastetuiksi.”
Sitran ja STM:n yhteisessä hankkeessa tuotettu toiminta- ja taloustiedon raportointitapa, sote-tietopaketit, pyrkivät osaltaan tuottamaan helpommin hahmotettavaa tietoa mammuttimaisesta sote-järjestelmästä. Tämä tieto auttaa vertailemaan ja seuraamaan tietoja yhdenmukaisesti ja mahdollistaa laajojen kokonaisuuksien yhdistelyn. Sote-tietopaketit ei kuitenkaan edelleenkään anna vastauksia siihen, mitä datasta tulisi päätellä.
Sote-tietopakettihankkeen ensimmäisten tulosten (Lääke- ja matkaraportti, Tiekartta sote-tietopakettien käyttöönottoon) analysoinnissa omat ennakko-olettamukseni ovat jo joutuneet haastetuiksi. Esimerkiksi ennakkokäsitys siitä, että harvaan asutetussa maakunnassa erilaiset matkakorvaukset muodostaisivat merkittävän kustannuserän, ei pitänytkään paikkansa.
Toisena esimerkkinä on havainto siitä, että mitä enemmän asiakkaalla on lääkkeitä käytössä, sitä suuremmat ovat asiakkaan vuotuiset sote-kustannukset. Vaikka tämä yhteys oli sinänsä looginen, yllättävää oli, että näinkin yksinkertaisella menetelmällä saatiin kuvattua monimutkaisesta järjestelmästä paljon palvelua tarvitsevia asiakkaita.
Rajattomat tietomassat tekevät oikeiden lukujen löytämisestä vaikeaa
Dataa hyödyntämällä voidaan siis murtaa olettamuksia, jotka usein leimaavat päätöksentekoamme. Maailmassa ei liene tutkimusta, joka yksiselitteisesti kuvaisi, mikä määrä esim. mielenterveys- ja päihdepalveluista olisi hyvä olla avo- ja laitostoimintaa, joilla tuotettaisiin maksimaalista terveyttä ja hyvinvointia edullisimmin.
Tähän päätelmään tarvitsemme vertailutietoa usealta alueelta (maakunnista) ja seurantatietoa pidemmältä ajalta. Vaikka päätöksiä joudutaan ajoittain tekemään olettamuksien avulla, päätösten vaikutusten seuraaminen tiedolla auttaa korjaavien liikkeiden tekoon. Näin tieto ja faktat ohjaavat toimintaamme.
”Tulevaisuudessa pystymme todennäköisesti tuottamaan ennustemalleja tekoälyn avulla.”
Kun päätämme, mitä mittareita seuraamme ja mitä johtopäätöksiä niistä teemme, on hyvä, että mittareiden toimivuutta testataan myös prospektiivisesti. Tutkimustietoa tarvitaan nyt ja tulevaisuudessa myös tietojohtamisesta. Tulevaisuudessa pystymme todennäköisesti tuottamaan ennustemalleja tekoälyn avulla, mutta tulkintavastuu säilyy silloinkin tiedon arvioijalla.
Sote-johtamisen haaste on löytää rajattomasta tietomassasta itselle sopivimmat tunnusluvut, joilla järjestelmää ohjataan. Yhtä oikeaa tapaa ei tule olemaan.
Katso esitykseni (ppt) Lääketeollisuus ry:n syysseminaarissa 23.10.2017
Suosittelemme
Tästä eteenpäin.