Headai julkaisi tämän uudelleen
Esittelin Pirkanmaan hyvinvointialueen järjestämässä OOO-hankkeiden loppuseminaarissa ProfAile-hankkeen tuloksia. Tutkimus on tehty yhteistyössä Headain kanssa. Heidän menetelmänsä tekee tekstianalytiikkaa perustuen pieniin kielimalleihin ja merkitysten tunnistamiseen. Hankkeessa keskeisinä tavoitteina on ollut hyödyntää tekoälyä toimintakykytiedon rakenteistamisessa ICF-viitekehyksessä, testata menetelmän validiteettia luoden valmiudet hyödyntää sitä kliinisessä työssä sekä tiedolla johtamisessa. Hankkeessa on myös aloitettu keskustelut, jotta saisimme menetelmää hyödynnettäväksi olemassa oleviin järjestelmiin ja edistetty kansainvälistä tutkimusta. Keskeisenä löydöksenä voidaan todeta, että toimintakykytiedon kerääminen on haastavaa, mutta käyttämämme tekoälymenetelmä voi helpottaa tätä prosessia. Menetelmän validiteettitutkimuksessa saavutimme korkean sisäisen tarkkuuden (0.94) ja herkkyyden (0.88), suorituskyky F1-score oli 0.91 aitojen potilastekstien (n=150) parissa. Tulevaisuudessa pyrimme parantamaan menetelmän suorituskykyä kattamaan myös uusia käyttötapauksia. Menetelmä on skaalattavissa moniin eri päätöksentuen käyttötapauksiin, kuten yksilöllisempien hoitosuunnitelmien laatimiseen ja riskitekijöiden tunnistamiseen. Kiitos Tampere University Hospital OOO-rahoituksesta! Jatkamme työtä toimintakykytiedon hyödyntämisen parissa terveydenhuollon päätöksenteon tukemiseksi. Ota yhteyttä jos haluat kuulla lisää!