Tietojohtaminen tarkoittaa, että päätökset perustuvat johonkin muuhun kuin pelkkään mielipiteeseen. Tästä voi päätellä, että päätökset osuvat sitä paremmin kohdalleen, mitä tarkempaa käytettävissä oleva tieto on.
Aiemmissa kirjoituksissani kerroin Don Berwickin kampanjasta. Se oli esimerkki siitä, mitä yksi henkilö voi saada aikaan jopa Yhdysvaltain terveydenhuollon kaltaisessa massiivisessa järjestelmässä.
Don Berwickin havainnot perustuivat tilastollisiin havaintoihin. Hän osasi käyttää oikein tietoa, joka oli kaikkien saatavilla.
Yhdysvalloista löytyy toinenkin esimerkki tietovarastojen tuloksellisesta hyödyntämisestä. Kyseessä on Isabel-tietokanta, jonka vaikutukset terveydenhuollossa ovat perustavanlaatuisia.
Lääkäreiden perusargumentti on kautta vuosien ollut, että kone ei voi tehdä lääketieteellisiä päätöksiä ihmisen puolesta.
Väitteessä on puolet totta, koska koneet eivät toistaiseksi osaa kuunnella potilaita. Isabel haastaa väitteen toisen puolikkaan hyvällä tuloksella: jos Isabelille kerrotaan riittävät taustatiedot, on sen osumatarkkuus diagnooseissa usein lääkäreitä parempi.
Asialla on suuri merkitys, koska Yhdysvalloissa hoitovirheistä kolmannes johtuu vääristä diagnooseista.* Ruumiinavausten perusteella 20 prosenttia vaikeisiin sairauksiin kuolleiden diagnooseista on ollut ainakin osittain vääriä.
Jopa 17 prosenttia paksuneulanäytteistä johtaa väärään rintasyöpädiagnoosiin. Yhdysvalloissa rintasyöpä diagnosoidaan vuosittain 50 000 naisella. Näistä arvioiden mukaan 30 prosenttia sairastuisi vakavaan syöpään, jos he jäisivät ilman hoitoa. Se tarkoittaa, että 70 prosenttia hoidoista tehdään käytännössä varmuuden vuoksi, jos arvio pitää paikkansa.
Rintasyöpä lienee yksi vaikeimmin havaittavista yleisistä sairauksista, ainakin alkumetreillään. Se on esimerkki vaivasta, jonka diagnosoinnissa edes parhaat ammattilaiset eivät aina onnistu.
Jos yksikin sairaus voi tuottaa näin paljon vaikeuksia, miten paljon asiaan perehtymätön lääkäri voi tietää siitä tai tuhansista muista taudeista ja oireyhtymistä?
Isabel tuntee 4 000 lääkettä ja 11 000 sairautta. Se on paljon enemmän kuin yksikään lääkäri voi osata.
Isabelin diagnoosien osumatarkkuus potilashistorian perusteella on 75 prosenttia. Se ei tietenkään vielä riitä. Mutta kun asiantunteva lääkäri syöttää järjestelmään potilaan oireet, tarkkuus nousee 96 prosenttiin.
Isabelin tehokkuus ei tarkoita, että diagnoosien tekeminen pitäisi jättää kokonaan koneille. Paremminkin kyse on siitä, että jokaisen lääkärin kannattaisi tarkistaa oma diagnoosinsa ja hakea Isabelin avulla vaihtoehtoisia tulkintoja.
Kymmenessä prosentissa hoitotapauksista Isabel ehdottaa lääkärille diagnoosia, joita lääkärien olisi pitänyt huomioida, mutta eivät ole niin tehneet.
Mitä osaava johtaja voi tästä päätellä? Ainakin sen, että oikein järjestetty ja analysoitu tieto on ylivoimainen päätöksenteon tuki ja väline.
* Ian Ayres: Super Crunchers. Why Thinking-by-Numbers Is the New Way to Be Smart. Bantam Dell (2007). Tiedot koskevat Yhdysvaltain terveydenhuoltoa.
** Stephanie Saul, New York Times 20.7.2010: Prone to Error: Earliest Steps to Find Cancer
Kysymys: “Voiko tietojärjestelmä tehdä lääkäriä tarkemman diagnoosin?”
Vastaus: “Isabelin tehokkuus ei tarkoita, että diagnoosien tekeminen pitäisi jättää kokonaan koneille. Paremminkin kyse on siitä, että jokaisen lääkärin kannattaisi tarkistaa oma diagnoosinsa ja hakea Isabelin avulla vaihtoehtoisia tulkintoja.”
Johtopäätös: tuskinpa voi.
Kyse on vähän niin kuin lentämisestä. Normaalioloissa se ei ole kauhean vaikeaa. Ammattitaitoa tarvitaan eniten silloin, kun olosuhteet ovat poikkeukselliset. Siinä koneen heikkous ihmiseen verrattuna.
Olemme tottuneet, ja haluamme, kuulla totuuden ammattilaiselta ja hyvä niin – luettiin se sitten tietojärjestelmästä tai omasta kokemuksesta. Haasteena on se valtava tietotulva johon ei yksi työelämän mittainen urakaan tahdo tänä päivänä riittää. Miten tämä kaikki tietomassa saadaan tehostamaan toimintaan ja nimenomaisesti normaalioloissa – siinä meidän koko yhteiskunnallemme tekemistä.
Yksi vastaus tietotulvan hallintaan on TERVEYSPORTTI, joka on päivittäisenä työkaluna 90%:lla suomalaisista lääkäreistä. Lisäksi esim. Käypä Hoito – suositukset antavat sähköisiä työkaluja lääkärikunnalle. Tietojärjestelmä ei tee diagnoosia lääkärin puolesta, vaan tukee lääkäriä työssään.