HUS

Ohjelmistorobotti lajittelee urologian lähetteitä

Jaa
HUS Vatsakeskuksen lähetekeskuksessa on urologian lähetteissä otettu käyttöön ohjelmistorobotiikkaan ja koneoppimiseen perustuva automaattinen lähetelajittelu. Urologialla on joulukuusta 2018 asti toiminut pilottikäytössä ohjelmistorobotti, joka siirtää urologian lähetekeskukseen saapuneita lähetteitä kotikunnan mukaan HUSin sairaanhoitoalueille.

Helmikuun puolesta välistä ohjelmistorobotin avuksi urologian lähetelajitteluun on otettu mukaan koneoppiminen.

– Tavoitteena on säästää aikaa ja vapauttaa hoitajia lajittelutyöstä muihin tehtäviin. Viime kädessä tämä edesauttaa potilaiden nopeampaa hoitoon pääsyä, uskoo urologian ylilääkäri Mika Matikainen HUSista.

Testeissä koneoppimisella on onnistuttu lajittelemaan noin 80 % lähetteistä oikeisiin laatikoihin. Koneoppimismalli on opetettu urologian olemassa olevien vanhojen lähetteiden ja niiden lajittelun pohjalta.

Ohjelmistorobotti jäljittelee ihmistyötä toistuvissa rutiinitehtävissä hyödyntäen sovellusten käyttöliittymää samoin kuin ihminen. Koneoppiminen avustaa lähetekeskusrobottia lajittelemaan lähetteet tarkemmin oireen ja diagnoosin perusteella. Koneoppiminen pystyy tulkitsemaan lähetetekstistä potilaan oireryhmän (esim. UVirtsarakko, UKivi jne.), jonka perusteella se antaa ohjelmistorobotille tiedon, mihin alalaatikkoon lähete lajitellaan.

Koneoppimisessa lajittelu perustuu avainsanoihin ja diagnooseihin, joita on koottu yhteistyössä urologian asiantuntijoiden kanssa viime vuonna. HUS Tietohallinnon tietoanalyytikko Eetu Pursiainen on kehittänyt tältä pohjalta lajittelijan, joka osaa pohjasanavarastonsa perusteella tunnistaa ja lajitella urologian lähetteitä sisältöä vastaaviin alalaatikoihin.

Koneoppimista voidaan uudelleenkouluttaa

Koneoppimisen jatkokehityksen kannalta on olennaista, että lähete lopulta päätyy oikeaan laatikkoon. Koneoppimismalli voidaan uudelleenopettaa lopullisella, oikealla tiedolla ja päivittää paremmaksi, kun lähetteitä kertyy lisää. Mikäli lähete päätyy robotin lajittelemana väärään laatikkoon, se siirretään oikeaan laatikkoon ihmistyövoimalla.

Toistaiseksi robotti käsittelee vain sähköisiä lähetteitä, paperiset lajitellaan edelleen käsityönä.

– Koneoppiminen ei myöskään huomioi tekstistä potilaan valinnanvapautta ja toivetta hoitopaikasta. Näissä tilanteissa robotti lajittelee lähetteen, ja vastaanottajan tehtävä on siirtää lähete oikeaan paikkaan toiveen mukaan, Matikainen sanoo.

Urologian lähetelaatikoita valvovat ja lukevat edelleen myös hoitajat, mutta automaattinen lajittelu on jo nyt säästänyt huomattavasti hoitajien aikaa.

Lähetekeskuksen mukaan lajittelu sujuu tekoälyltä jo hyvin.
– Hoitajien työaikaa säästyy tämän avulla jopa 2-3 tuntia päivässä muuhun työhön. Vain muutama yksittäinen lähete on jouduttu lajittelemaan päivässä käsin, kertoo osastonhoitaja Leena Koponen HUS Gastro Lähetekeskuksesta.

HUS Tietohallinnon ohjelmistorobotiikan tuotepäällikön Minna Pekkalan mukaan lähetekeskusrobotti aloitti työskentelynsä lokakuussa 2018 ensimmäisenä Neurologian lähetekeskuksessa. Ohjelmistorobotti vastaanottaa nyt lähetteitä 19 lähetekeskuksessa. Lähetekeskusrobotti on vastaanottanut tähän mennessä 35 000 lähetettä. Lajitteluperusteena käytetään kotikuntaa, kiireellisyyttä, päivystystietoa ja potilaan ikää. Tavoitteena on, että lähetekeskusrobotti voi olla apuna lähetteiden vastaanotossa ja lajittelussa kaikissa lähetekeskuksissa. Koneoppimista robotti hyödyntää tällä hetkellä urologian lähetteiden osalta.

Ohjelmistorobotiikan hyödyntämisen tavoitteena on löytää automatisoitavia prosesseja, joista olisi hyötyä useammalle yksikölle. Toinen HUSissa tällä hetkellä työskentelevä ohjelmistorobotti tekee muutamassa yksikössä päivän potilaille tutkimuslähetteitä.

Ohjelmistorobotti ei osaa tehdä itsenäisiä päätöksiä, vaan se seuraa orjallisesti sille määritettyä polkua. Käyttöönottavan yksikön kanssa luodaan robotille yksiselitteinen työpolku, jota se noudattaa jokaisen käsittelemänsä tapauksen kohdalla. Robotin ja koneoppimismallin toiminnan oikeellisuutta määritellyssä työpolussa testataan aina yksikön prosessiasiantuntijan kanssa ennen varsinaista käyttöönottoa.

Lisätietoja:

Ylilääkäri Mika Matikainen, HUS Urologia, p. 050 4288 680, mika.matikainen@hus.fi

Tuotepäällikkö Minna Pekkala, HUS Tietohallinto, p. 040 480 8176, minna.pekkala@hus.fi

Avainsanat

Tietoja julkaisijasta

HUS
HUS
Stenbäckinkatu 9, PL 100
00029 HUS

http://www.hus.fi

HUS Helsingin yliopistollinen sairaala on Suomen suurin erikoissairaanhoidon toimija. Osaamisemme on kansainvälisesti tunnettua ja tunnustettua. Yliopistollisena sairaalana tutkimme ja kehitämme jatkuvasti hoitomenetelmiämme sekä toimintaamme. 

HUSissa saa vuosittain hoitoa lähes 700 000 potilasta. Meillä työskentelee liki 27 000 ammattilaista potilaiden parhaaksi. Vastaamme erikoissairaanhoidon järjestämisestä Uudellamaalla. Lisäksi meille on keskitetty koko Suomen ja Etelä-Suomen yhteistyöalueen monien harvinaisten ja vaikeiden sairauksien hoito. 

HUS – Vaikuttavinta hoitoa 

HUSin mediapalvelu palvelee mediaa ma–to klo 10–16, pe klo 10–15 numerossa 050 427 2875 tai sähköpostitse viestinta@hus.fi

Tilaa tiedotteet sähköpostiisi

Haluatko tietää asioista ensimmäisten joukossa? Kun tilaat tiedotteemme, saat ne sähköpostiisi välittömästi julkaisuhetkellä. Tilauksen voit halutessasi perua milloin tahansa.

Lue lisää julkaisijalta HUS

Uutishuoneessa voit lukea tiedotteitamme ja muuta julkaisemaamme materiaalia. Löydät sieltä niin yhteyshenkilöidemme tiedot kuin vapaasti julkaistavissa olevia kuvia ja videoita. Uutishuoneessa voit nähdä myös sosiaalisen median sisältöjä. Kaikki tiedotepalvelussa julkaistu materiaali on vapaasti median käytettävissä.

Tutustu uutishuoneeseemme
HiddenA line styled icon from Orion Icon Library.Eye