Uutinen

Työntekijöiden mielenterveyden heikentymistä voidaan ennakoida koneellisesti

Työterveyslaitoksen tutkimuksessa työntekijöiden mielenterveysongelmia pystyttiin ennakoimaan hyvin koneoppimisen menetelmillä. Hoitokertomuksista ja työterveyskyselyn vastauksista onnistuttiin seulomaan piirteitä, jotka ennakoivat mielenterveysdiagnoosia tai hoitojakson pitkittymistä. Menetelmä tarjoaa uudenlaisia ennakointitapoja.

Työterveyslaitoksen tutkimuksessa hoitokertomuksista ja työterveyskyselyn vastauksista onnistuttiin seulomaan koneellisesti piirteitä, jotka ennakoivat mielenterveysdiagnoosin saamista tai mielenterveyden hoitojakson pitkittymistä. Diagnoosia ennustavat parhaiten voimakas stressi, toistuva väsymys, surumielisyys ja naissukupuoli.

Tutkimuksessa käytettiin koneoppimiseen perustuvia menetelmiä, joiden avulla seurattiin kahta laajaa tutkimuspopulaatiota usean vuoden ajan. Tutkitut olivat työikäisiä ja edustivat laajasti erilaisia toimialoja ja ammattiryhmiä.

Työterveyskyselyiden ja hoitokertomusten tietoja voidaan hyödyntää mielenterveyden ongelmien ennakoinnissa

Työterveyskyselyn vastauksista tunnistettiin seitsemän piirrettä, jotka lisäsivät henkilön todennäköisyyttä saada mielenterveyden ongelmaan tai unihäiriöön liittyvä diagnoosi kahden vuoden seurantajaksolla. Tällaisia piirteitä ovat voimakas stressi, toistuva väsymys ja uupumus pitkin päivää, surumielisyys ja alakuloisuus sekä ahdistusoireet.

Itsearvioidun hyvinvoinnin lisäksi myös sukupuoli on keskeinen mielenterveysdiagnoosia ennustava tekijä, sillä tutkimuksessa naiset saivat sen miehiä todennäköisemmin. Myös ikä on jossain määrin yhteydessä diagnoosiin, vaikka se ei kuulukaan mielenterveyden ongelmia kaikkein parhaiten ennustaviin tekijöihin. Tutkimuksessa nuoremmat työntekijät saivat kuitenkin muita todennäköisemmin jonkin tutkituista diagnooseista.

Hankkeen toisessa osiossa tutkittiin mielenterveyteen liittyvän hoitojakson pitkittymistä hoitokertomusten avulla. Hoitojakson pitkittymistä ennustivat erityisesti masennukseen, sen lääkinnälliseen hoitoon ja uupumukseen liittyvät maininnat hoitokertomuksissa. Kaikkein tärkein ennustava tekijä oli kuitenkin hoitojakson alussa saatu diagnoosi. Tietyt masennukseen ja ahdistuneisuushäiriöön liittyvät diagnoosit ennustivat pidempää hoitojaksoa työterveyshuollossa.

Koneoppiminen tarjoaa uusia mahdollisuuksia mielenterveysongelmien ennakointiin

Koneoppiminen mahdollistaa suurten aineistojen analysoinnin ja tarjoaa siten uudenlaisia menetelmiä tutkimukseen. Lähestymistapaa voidaan käyttää mielenterveysongelmien ennakointiin väestötasolla. Yksilöiden hoidon suunnitteluun menetelmä ei kuitenkaan sovellu.

Työterveyslaitoksen Paremmalla ennakoinnilla kestävämpään mielen hyvinvointiin työssä (ENNAKKO) -tutkimushankkeen tuloksista julkaistiin mielenterveysdiagnoosin ennakointikartta Työelämätieto-palvelussa. Ennakointikartan tyyppinen työkalu voisi toimia apuvälineenä esimerkiksi työterveyshuollon resurssien suunnittelussa ja ennaltaehkäisevässä mielenterveystyössä.

Uusia työkaluja tarvitaan, jotta työntekijöiden terveyttä voidaan tukea paremmin. Lisäksi mielenterveyden häiriöt aiheuttavat sairauspoissaoloja, työkyvyttömyyttä ja taloudellisia menetyksiä.

Eläketurvakeskuksen (ETK) mukaan mielenterveyden sairaudet yleisin työkyvyttömyyseläkkeelle siirtymisen syy, ja erityisesti nuorten ja lähellä eläkeikää olevien naisten masennusperusteiset eläkkeet ovat lisääntyneet viime vuosina. Kelan tilastojen mukaan mielenterveyden häiriöt ovat yleisin syy sairauspäivärahan saamiselle.

Mielenterveyden merkitys on otettu huomioon myös hallitusohjelmassa. Työelämän mielenterveysohjelma on osa kansallista mielenterveysstrategiaa, ja sen yhtenä tavoitteena on mielenterveyden tukeminen työelämässä. Ohjelmassa lisätään työpaikkojen valmiutta tukea työntekijöiden mielenterveyttä ja kykyä hallita mielenterveyttä uhkaavia riskejä.

Muualla verkossa