Takaisin

Uusi mobiilisovellus toimii terveydenhoidon suosittelijajärjestelmänä vanhuksilla ja kroonisesti sairailla

Väitös tietojenkäsittelytieteen alalta
Väittelijä: MSc Adekunle Oluseyi Afolabi
Aika ja paikka: 6.9.2019 klo 12, SN201, Snellmania, Kuopion kampus

Suosittelijajärjestelmiä on sovellettu terveydenhoidossa hyvin mielenkiintoisilla tavoilla. Niitä on käytetty antamaan hyödyllistä apua ja tukea yksilöiden hoidon tarpeeseen, kuten parantamaan yleistä terveydentilaa, elämäntapaa, lopettamaan haitallisia addiktioita, ja löytämään sopivia dieettejä, jotka perustuvat terveydentilaan ja siihen liittyviin tarpeisiin. Toisaalta niitä voitaisiin käyttää löytämään lähin lääkäri ja muita tarpeellisia terveydenhuollon ammattilaisia. 

Viimeaikaisen teknologinen kehitys on tehnyt mahdolliseksi laajentaa suosittelijajärjestelmien sovellusaluetta ja käytettävyyttä terveydenhoidossa. Uudet keksinnöt, kuten Esineiden Internet (Internet of Things (IoT)), sensorit ja aktuaattorit ovat laajentaneet suosittelijajärjestelmien käyttömahdollisuuksia. Niiden käytöstä voivat hyötyä kaikki ihmisryhmät. MSc Adekunle Oluseyi Afolabin väitöskirja keskittyy siihen, kuinka vanhusväestö ja kroonisesti sairaat ihmiset voivat hyötyä moderneilla teknologioilla varustetuista suosittelijajärjestelmistä.

Monet vanhukset ovat nykyään vain sisätiloissa johtuen heidän vakavista sairauksistaan, kun taas toiset jotka ovat riittävän hyvässä kunnossa, kykenevät liikkumaan kodin ja sairaalan tai hoitolaitoksen välillä. Joitakin mielenkiintoisia järjestelmiä on luotu monitoroimaan vanhuksia ja potilaita, jotka joutuvat olemaan kotona. Ne ovat kuitenkin rajoittuneita soveltuvuudeltaan ja toiminnoiltaan. Tässä työssä on kehitetty täydellisempi ja kokonaisvaltaisempi rakenne suosittelijajärjestelmälle, joka kykenee aikaisempia paremmin käsittelemään ihmisten ja laitteiden välisiä interaktioita kotijärjestelmissä. Työssä esitetty rakenne mahdollistaa myös laajennuksen interaktioihin usean kodin muodostaman ryppään sisällä, jota kutsutaan ryhmäksi. Tämä rakenne parantaa reaaliaikaisia korjaavia, ehkäiseviä ja ennustavia suosituksia, jotka on räätälöity vanhusten ja kroonisesti sairaiden tarpeiden ja kunnon mukaan, erityisesti niiden, joilla on joku sairaus, joka etenee koko ajan. Tämä jaettu ympäristö, jonka avulla voidaan jakaa ajantasaista informaatiota hoitomenetelmistä, uusista lääkkeistä, ruokaohjeista ja dieeteistä, ja käyttäjien tarpeista mobiilisovelluksena, on nimeltään Recommendation Sharing Community for the Aged and Chronically Ill People (ReSCAP). 

Suosittelijajärjestelmän hyödyllisyyden määrittelee sen kyky vastata käyttäjänsä tarpeisiin. Tämä yleensä määritellään tiettyjen evaluaatiokriteerien ja metriikoiden avulla. Tässä työssä toisaalta esitetään, että ei ole olemassa joukkoa universaalisti hyväksyttyjä metriikoita ja kriteereitä tähän tarkoitukseen. Tästä syystä metriikoiden ja kriteereiden joukko on harmonisoitu ja kehitetty käyttäen kahta loogista lähtökohtaa. Lisäksi hyvin joustava kategorisointikehys, joka on helppokäyttöinen ja jossa on neljä prioriteettitasoa, on myös kehitetty. Tässä esitetään myös harmonisoitujen kriteerien käyttö yhdessä käyttäjien määrittämien vaatimusten kanssa, jotka toimivat ikään kuin oppaina suosittelijajärjestelmän suunnittelun aikana. Näin saadaan lisättyä sen käyttökelpoisuutta ja vaikuttavuutta. Esitetty tapa toimia voi toimia viitteinä tulevaan tuotteeseen, vähentää virheitä ja säästää rahaa. Tämä on implementoitu tässä työssä ReSCAP:in suunnittelun yhteydessä. 

MSc Adekunle Oluseyi Afolabin tietojenkäsittelytieteen alaan kuuluva väitöskirja Real-Time Recommendation Systems in Healthcare - Designing for Aged and Chronically Ill People tarkastetaan luonnontieteiden ja metsätieteiden tiedekunnassa. Vastaväittäjänä toimii tutkimusprofessori Minna Pikkarainen, VTT, ja kustoksena professori Pekka Toivanen, Itä-Suomen yliopisto.

Väittelijän painolaatuinen kuva on osoitteessa https://kuvapankki.uef.fi/A/UEF+kuvahakemisto/17544?encoding=UTF-8