Avustavaa tekoälyä ja analyysiä terveydenhoitoon

Avustava tekoäly parantaa LähiTapiolan virtuaalisairaalassa asiakaskokemusta ja antaa terveysneuvontaa. Oulun yliopistossa tutkitaan puolestaan data-analyysiä, joka tunnistaisi aiempaa helpommin masennuspotilaat mobiililaitteen käytön perusteella.

Vilma-tekoälyä hyödynnetään ensi vaiheessa LähiTapiolan henkilövakuutusasiakkaiden TerveysHelppi-palvelun chatissa terveysneuvonnassa ja asiakkaan oirekuvausten keruussa ennen hoitajan tai lääkärin vastaanottoa. Syksyllä järjestelmä pystyy antamaan ennakoivasti henkilökohtaisia suosituksia asiakkaan oman terveyden ja hyvinvoinnin ylläpitämiseksi.

’’Ensi vaiheessa tekoäly parantaa virtuaalisairaalan palveluiden asiakaskohtaamisia ja etähoitoa. Tekoälymme ei silti lähitulevaisuudessakaan tee diagnooseja, vaan toimii asiakkaidemme ja hoitohenkilökunnan tukiälynä’’, kertoo LähiTapiolan terveysjohtaja Jani Tikkanen.

Tekoälyn kehittämisen lähtökohtana on LähiTapiolan mukaan tarkka tietosuoja. Asiakkaan henkilökohtaista dataa tullaan hyödyntämään vain hänen omalla suostumuksellaan, eikä LähiTapiola kerää potilastietoa.

’’Opetamme tekoälyämme anonyymilla datalla ja tutkimustietämyksellä lääkärivetoisesti, jonka pohjalta Vilmalle syntyy kyky asiakkaiden henkilökohtaiseen neuvontaan’’, LähiTapiolan Tikkanen sanoo.

TerveysHelppi-palvelun tekoälyä hyödyntävä mobiilisovellus on ladattavissa iOS-sovelluskaupasta ja elokuussa myös Androidille. Järjestelmä perustuu LähiTapiolan virtuaalisairaalapalveluun, joka avattiin tammikuussa. Palvelussa Mehiläisen sairaanhoitajat ja lääkärit palvelevat asiakkaita etänä päivittäin aamusta iltaan.

Analyysi löytää isostakin datamäärästä

Oulun yliopiston jokapaikan tietotekniikan tutkimusryhmä kehittää uudenlaista toimintamallia, jossa älypuhelimeen kerättävää dataa käytetään masennuksen tunnistamiseen ja systemaattiseen seurantaan.

Akatemiatutkija Denzil Ferreira on saanut Suomen Akatemian 5-vuotisen Research Fellow -rahoituksen projektille Entropy-AWARE Instrumentation for Just-In-Time Anomalous Human Behaviour Interventions (SENSATE).

”Analyysista saatavan tiedon perusteella potilas voidaan ohjata hoitoon oikea-aikaisesti”, kertoo hankkeen vastuullinen johtaja Denzil Ferreira Oulun yliopistosta.

Oulussa toteutettava tutkimus perustuu läheiseen yhteistyöhön, jossa kansainvälisinä asiantuntija- ja potilasryhmäpartnereina ovat Kalifornian yliopiston UCLA Depression Grand Challence ja European Alliance Against Depression.

Kuva: Oulun yliopisto

Tärkeimmät teknologiauutiset kätevästi myös uutiskirjeenä! Tilaa (LINKKI)

LUE – UUTTA – LUE – UUTTA – LUE – UUTTA

Uusi ammattilehti huipputekniikan kehittäjille – Lue ilmaiseksi verkosta!

https://issuu.com/uusiteknologia.fi/docs/1_2018/