Hammaslääkäri

Keskiviikko 21.08.2019

Minne tulevaisuus vie suun terveydenhuoltoa?

Digitaalisuus, terveysteknologia, älykkäät tietojärjestelmät, taustaäly – miten näistä saisi otteen? Suun terveydenhuolto elää muutoksessa yhdessä muun terveydenhuollon kanssa. Digitaalisen murroksen ytimessä kliinikot törmäävät ihmetykseen, kipuiluun, järkeviin ratkaisuihin, oivalluksiin, yhteensopimattomuuteen ja mahdollisuuksiin.

istock-hoivarobotti.jpg

(Kuva: iStockphoto)
(Kuva: iStockphoto)

Koko terveydenhuolto on isossa murroksessa. ”Kuinka ehkäistä sairauksia tehokkaammin, saada hoitoja vaikuttavammiksi, hillitä kokonaiskustannuksia ja sitten vielä saada potilas aktiivisena toimijana mukaan tähän kaikkeen? Digitalisaatio on suuri mahdollisuus ja terveydenhuollon ammattilaisten rooli muutoksen 'omistajana' on kriittinen”, tiivistävät muutoksen ydintä HUS:in johtajaylilääkäri Markku Mäkijärvi ja Aalto Health Platformin johtaja Markus Mäkelä Duodecimin pääkirjoituksessa (Duodecim 2017; 133: 435–6).

Digitaalisten ratkaisujen avulla toimintaa pyritään virtaviivaistamaan ja kääntämään painotusta ehkäisevään hoitoon.

Muutosta tapahtuu monella tasolla, tavalla ja tahdilla. Isoiksi muutoksen mega-trendeiksi on Lääkäriliiton terveydenhuollon ja lääkärin työn tulevaisuutta luotaavassa Lääkäri 2030 -hankkeessa nimetty esimerkiksi datan kasvu ja digitalisaatio, omahoidon lisääntyminen, genetiikka, älykkäät tietojärjestelmät sekä virtuaaliympäristöt (www.laakari2030.fi).

Terveysteknologia ei sinänsä ole uusi asia – onhan erilaisia innovaatioita ja uusia tekniikoita kehitetty ja hyödynnetty lääketieteessä ja hammaslääketieteessä aina. Uudet sovellukset rakentuvat aiemmalle lääketieteen ja teknologian luomalle perustalle. Hammaslääketieteessä uudet teknologiat ja digitaalisuus ovat edistäneet etenkin diagnostiikkaa ja hoidon suunnittelua (ks. s. 10–11). Nyt uudenlaista älykkyyttä viedään tietojärjestelmiin.

Muutoksen vauhti ja volyymi tuntuu olevan nopeampi kuin koskaan ennen. Vauhdissa on pysyttävä mukana.

Älyä tietojärjestelmiin

Älykkäät tietojärjestelmät ovat kehityksen keskiössä tietointensiivisessä terveydenhuollossa. Etsitään uusia ratkaisuja, joiden avulla pullonkaulat levenisivät. Olisi arvokasta, jos ajanvaraus ei ruuhkautuisi, jos hammaslääkäri saisi paremmat ennakkotiedot potilaasta ja kirjaamisen sijaan aikaa jäisi enemmän kohtaamiseen. Tai jos päätöksentuki hoksauttaisi lääkkeiden yhteisvaikutuksista ja auttaisi hoidon riski- ja vaikuttavuusarviossa.

Vantaan suunterveyspalveluissa digitalisointiurakka alkoi vuosi sitten. Suun terveydenhuollon johtaja Joona Iso-Lotila muistuttaa, ettei ajatuksena ole laittaa asiakasta asioimaan aina koneen kanssa, vaan löytää ratkaisuja, jotka tekevät koko prosessin sujuvammaksi potilaan ja henkilökunnan kannalta.

– Tarkoituksena on digitalisoida kaikki, mikä on digitalisoitavissa.

Tämä tarkoittaa muun muassa jo käytössä olevan chat-palvelun kehittämistä, sähköistä hoidontarpeen arviointia hoitoon hakeutuville ja etäkonsultaatiota hoitotiimin jäsenten välillä. Osa on jo arkea.

– Hoidontarpeen arviointi ennen yhteydenottoa ajanvarukseen varmistaa, että potilas saa yhteyden meihin 24 tuntia vuorokaudessa ja saa tiedon, miten toimia. Monia hammaslääkärien potilaita jäätäisiin joka tapauksessa seuraamaan, jolloin käynti voisi olla tarpeeton siinä kohdassa ja näin hukkaisi resursseja, selvittää Iso-Lotila.

– Etäkonsultaatio on myös jo nyt käytössämme. Hoitohenkilökunta kuvaa ja skannaa lasten suita suuskannerilla kouluilla ja lähettää materiaalin hammaslääkärille konsultoitavaksi. Kuvien pohjalta voidaan arvioida esimerkiksi oikomishoidon tarvetta. Syksyllä etäkonsultaatio laajenee vanhuspalveluihin.

Kokonaisuuden pitäisi olla kunnossa ensi vuonna.

Jotta jokaisen sairaanhoitopiirin ei tarvitsisi kehittää omia digitaalisia ratkaisujaan itse ja pohtia yksin samoja kysymyksiä, uudistetaan sosiaali- ja terveyspalvelujen toimintamalleja yhdessä valtion kärkihankkeessa ODA:ssa.

– Kustannushyötykin on selkeä, kun järjestelmiä ei kehitetä päällekkäin, toteaa ODA-koordinaatioryhmän puheenjohtaja Tuula Heinänen.

Yhteistyöhankkeen yksi tuote on Omaolo-palvelu, joka hyödyntää ammattilaisten järjestelmissä olevaa tietoa ja asiakkaiden tallentamaa hyvinvointitietoa, jonka taustalla on ”älykästä” tutkittuun tietoon perustuvaa päättelyä. Palvelussa voidaan arvioida hoidontarvetta ja kiireellisyyttä, ja se kertoo, mihin potilaan tulisi ottaa yhteyttä. Lisäksi Omaolo-palvelu antaa itse- ja omahoidon ohjeita.

– Projektissa on ensin mietitty toiminnalliset prosessit ja sitten vasta digitaalisuus, kertoo Heinänen.

Omaolo-lomakkeissa on mukana myös suunterveyden arviolomake, joka on menossa näinä viikkoina pilotointiin Kuopioon, Tampereelle ja Turkuun. Heinäsen mukaan Omaolo-ratkaisuja voidaan odottaa laajempaan levitykseen vuonna 2019. Vaikka Vantaalla on rakennettu jo oma järjestelmä, ODA-hankkeen tuloksia odotetaan sielläkin.

– Meidänkin järjestelmässä on kyllä palikka odottamassa tätä varten. Katsotaan sitten, toteaa Iso-Lotila.

Missä viipyy hammaslääkärin päätöksentuki?

Yli puolella Suomen lääkäreistä hoitajineen on mahdollisuus käyttää työnsä tukena Duodecimin EBMeDS:iin pohjautuvaa päätöksentukea. Potilastiedot ja näyttöön perustuvat tutkimustiedot keskustelevat keskenään ja antavat lääkärille suosituksia ja riskianalyysejä sekä ohjaavat lääkemääräysten kanssa. Samaan aikaan hammaslääkärit avaavat työssään Terveysportin ja etsivät itse tietoa sieltä.

– Terveysportti-palvelusta pitäisi ottaa seuraava askelma eteenpäin. Haluaisin nähdä päätöksentuen myös hoidon vaikuttavuuden arvioinnin apuna, miettii Dental Mammothin päätoimittaja Heikki Autti.

– Duodecimin päätöksentukea voitaisiin jo nyt hyvin käyttää myös hammaslääkärien apuna. Teemme Duodecimin kanssa yhteistyötä juuri tällä sektorilla. Uskon, että vuoden sisällä olemme hammaspuolella siinä pisteessä, että ensimmäiset sovellukset tulevat saataville. Suuri aalto päätöksentuen tuomisessa järjestelmiin tulee kansainvälisesti viemään kuitenkin 3–5 vuotta.

Kehitysyhteistyökuviot pyörivät kaupallisten toimijoiden ja potilastietojärjestelmien tuottajien välillä. ODA:n kaltaista yhteispeliä kaivattaisiin ehkä tälläkin sektorilla.

Myös uusien asioiden tuominen ja juurruttaminen kentälle vie aikansa.

– On hyvä muistaa, että potilastietojärjestelmät ovat olleet noin 20 vuotta hammaslääkärien käytössä – vasta, muistuttaa Autti.

– On myös päästävä lopullisesti ajatuksesta, että hoidetaan vain hammasta eikä potilasta kokonaisuutena.

Taustaäly louhimaan dataa – kliinikot tulkitsemaan

Murroksen keskellä terveystiedon määrä jatkaa eksponentiaalista kasvuaan. Uuden tiedon määrä alkaa jo nyt olla niin suuri, ettei yksi ihminen pysty hallitsemaan edes kaikkea oman erikoisalansa tietoa. Apukeinoksi kehitetään oppivia tietojärjestelmiä, joilla riittäisi kapasiteettia myllätä big dataa eli isoja tietoaineistoja väsymättä.

Kun puhutaan teko-, tuki- tai tausta-älystä, on kyse tietokoneiden tai tietokoneohjelmien kyvystä käsitellä suuria tietomääriä tunnistamalla luonnollista kieltä, tekstiä sekä kuvia ja analysoimalla niitä. Taustaälyn olisi tarkoitus vapauttaa kliinikoille aikaa tietojenkäsittelystä tulosten analysointiin ja päätöksentekoon.

Perustasolla kone on opetettu tunnistamaan hahmoja ja analysoimaan tietoa annettujen sääntöjen pohjalta – tarjoamaan sääntöpohjaista päätöksentukea. Tähän ei ole kuitenkaan pysähdytty, vaan kone on laitettu vahvistamaan oppimistaan eli yrittämään uudelleen ja oppimaan itse käsittelemästään tiedosta. Puhutaan koneen ohjaamattomasta oppimisesta.

Syvälle kapea-alaisesti

Tänä päivänä taustaälyn vahvuus on kapea-alaisen tiedon analysointi. Koneelle on annettu hyvätasoinen tietomateriaali, josta se seuloo ratkaisua rajattuun ongelmaan. Esimerkkinä on HUS:n keskosten sepsistutkimus, jossa taustaälyn tavoitteena oli löytää merkkejä sepsiksestä 24 tuntia ennen veriviljelyä. IBM:n kehittämä Watson analysoi pääosin monitorilaitteiden automaattisesti tallentamia arvoja yli 2 000 pikkukeskosesta saadusta aineistosta (1999–2013). Ensimmäinen osa tutkimusta osoitti, että Watson pystyi antamaan riskiarvion 82,5 prosentin sensitiivisyydellä ja 96 prosentin spesifisyydellä. Tutkimus on edennyt jo toiseen vaiheeseen, ja HUS:n Lastenklinikan professori Sture Anderssonin arvion mukaan riskiarvio voisi tulla lääkärien tueksi jo lähitulevaisuudessa.

Taustaälyä voidaan opettaa tulkitsemaan kuvia antamalla sen analysoida valtava määrä kuvatiedostoja potilaista, joiden diagnoosi on varmistettu. Koneoppimista voidaan näin hyödyntää esimerkiksi syöpäsolujen tunnistamiseen kudosnäytteistä, ihomuutoskuvien analysointiin sekä poimimaan tietoa radiologisista kuvista.

– Kuvantunnistuksessa tekoälyn apu tulee olemaan merkittävä, toteaa Duodecimin Päätöksentuki EBMeDS:n päätoimittaja Ilkka Kunnamo.

Kunnamon vahva visio on päästä hyödyntämään sääntöpohjaista päätöksentukijärjestelmää ja terveyshyötyarviota yhdessä taustaälyratkaisun kanssa. Tässä hybridipäätöksentukijärjestelmässä sääntöpohjainen järjestelmä määrittäisi, milloin taustaälyä kannattaisi käyttää apuna ongelman ratkaisemiseen. Esimerkiksi yksilöllisen lähtöriskin arvioinnissa taustaäly voisi olla suurena apuna.

– Jos perinteisin tavoin, kuten kardiovaskulaarisella riskilaskurilla määritetty lähtöriski ei olisi pieni eikä suuri vaan keskisuuri, voitaisiin konsultoida esim. genomitiedon päätöksentukipalvelua ja selvittää, ylittyykö interventiokynnys geeniperimän takia, Kunnamo kuvailee monivaiheista riskiarviota.

Taustaäly vaatii kuitenkin kriittisen käyttäjän. Kunnamo muistuttaa, että itse oppivan taustaälyn tuottaman tiedon luotettavuutta on vaikea arvioida, kun mekanismit tiedon tuottamisen ja analyysin takana ovat muuttuvia eivätkä auki kirjoitettuja.

– Tekoäly on kuin musta laatikko, jonka sisälle emme näe. Käyttäjä ei tarkkaan tiedä, miten loppupäätelmä on rakentunut.

– Eri hoitojen tehon vertailu aikaisemmin hoidettujen potilaiden hoitotuloksia ja koneoppimista apuna käyttäen on myös vaikeaa niin kauan, kun potilastietojen pohjalta ei tiedetä, miksi lääkäri valitsi juuri sen hoidon kuin valitsi, eivätkä hoitopäätökseen vaikuttavat sekoittavat tekijät käy ilmi datan pohjalta tehdystä ratkaisusta, kuvailee Kunnamo taustaälyn kompastuskiviä.

Kunnamo muistuttaa myös, että big datasta on vaikea saada louhittua samanveroista tietoa kuin satunnaistetuista hoitokokeista, mutta koneen antama tulos voi toimia hypoteesinmuodostuksessa ja antaa suuntaa satunnaistetulle tutkimukselle.

Voikin mennä vielä kauan, ennen kuin tällaiset ohjelmat toimisivat direktiivien mukaisina lääkintälaitteina, mutta tukityökaluiksi ja hypoteesikoneiksi ne taipuvat vähitellen. Taustaäly on jalostumassa realismiksi.

Pysytään mukana

Terveydenhuolto toimialana ja suun terveydenhuolto sen osana ovat muutoksessa, jonka etenemistä on mahdoton tarkasti edes ennustaa. Hammaslääkärien on tärkeää olla mukana, päivittää osaamistaan ja vaikuttaa osaltaan kehityksen
suuntaan.

Tiedon määrä jatkaa kasvuaan, ja erilaisia terveysteknologisia laitteita ja sovelluksia kehitetään kiihtyvällä tahdilla. Luotettavaa tutkimustietoa tarvitaankin jatkossa yhä enemmän seulomaan esiin toimivimmat sovellukset. Haasteista huolimatta monet uusista työvälineistä ja ratkaisuista auttavat hoitamaan potilaita entistä paremmin ja sujuvammin.

Nyt tarvitaan uskoa, hyviä visioita ja yhteistyötä.

Hammaslääkärilehti seuraa aihetta eri näkökulmista jatkossakin.

Lue lisää: Virtuaalitodellisuus ja lisätty todellisuus kirurgin apuna