Kohti tekoälyllä tuettua kotona asumista
Toimintamallissa hyödynnetään Gillie tekoälyalustaa, joka yhdistää kotihoidon asiakkaan tiedot eri järjestelmistä yhteen, tunnistaa varhaiset muutokset asiakkaan voinnissa ja auttaa kohdentamaan kotihoidon resursseja tehokkaammin.
Perustiedot
Toimintamallin nimi
Toimintamallissa hyödynnetään Gillie tekoälyalustaa, joka yhdistää kotihoidon asiakkaan tiedot eri järjestelmistä yhteen, tunnistaa varhaiset muutokset asiakkaan voinnissa ja auttaa kohdentamaan kotihoidon resursseja tehokkaammin.
Toimintamallin kuvaus
Etelä -Savon hyvinvointialue on maantieteellisesti laaja ja harvaan asuttu, sekä väestö rakenteeltaan Suomen ikääntynein. Palvelutuotannon yksi suurimmista haasteista on vesistöjen määrä, joka luo oman erityspiirteensä palveluiden tuottamiselle. Pitkät etäisyydet luovat haasteita palveluiden saavutettavuudelle, etenkin kotihoidon toiminnassa. Etelä-Savon alueella yli 65-vuotiaiden osuus väestöstä on maan korkein. Ikääntyminen ja palvelutarpeen kasvu tulee luomaan haasteita palveluiden kustannustehokkaalle järjestämiselle. Erityisesti hyvin iäkkäiden osuus väestöstä kasvaa voimakkaasti eliniän pitenemisen ja suurten ikäluokkien vaikutuksesta tulevien vuosien aikana.
Kansallinen tavoite on, että iäkkäät ihmiset voivat asua kotona mahdollisimman pitkään, saaden sinne tarvitsemansa palvelut. Kotona asumisen tukeminen on tärkeää sekä ikääntyvälle väestölle että yhteiskunnalle, sillä se vastaa asukkaiden toiveisiin ja itsemääräämisoikeuteen sekä tukee tarkoituksenmukaista vanhuspalvelujen rakennetta.
(STM 2024, VM 2023:58)
Tekoäly auttaa havaitsemaan asiakkaan terveydentilan muutokset varhaisessa vaiheessa, jotta niihin pystytään reagoimaan hyvissä ajoin ennen tilanteen huononemista. Tekoäly toimii päätöksenteon tukena kotihoidon hoitajien tehdessä arviota asiakkaan voinnin muutoksista, sekä palvelutarpeen uudelleen arvioinnissa. Varmistaen varhaisen tuen saamisen sairastumisen tai fyysisen tai kognitiivisen toimintakyvyn muutoksen yhteydessä. Mahdollistaen asiakkaille oikea-aikaisen hoidon varhaisessa vaiheessa, jotta turvallisen/merkityksellisen kotona asumisen edellytykset säilyvät mahdollisimman pitkään. Tekoälyn avulla voidaan asiakaskohtaisesti arvioida, kuinka hyvin teknologiapohjaiset ratkaisut, kuten etäpalvelut ja lääkeautomaatit, sopivat asiakkaan käyttöön.
Pyrkimyksenä on vähentää kotihoidon asiakkaiden päivystyskäyntien määrää varmistamalla resurssien riittävyys ja niiden oikea kohdentaminen sekä parantamalla palveluiden järjestämisen taloudellista tehokkuutta tekoälyllä tuotetun tiedon pohjalta.