DigiImpact

Tutkimusryhmän tavoitteena on edistää vaikuttavuusperusteista terveydenhuoltoa tuottamalla tutkittua tietoa digitalisaation vaikutuksista ja sen mittaamisesta sosiaali- ja terveydenhuollossa.

Digitalisaation vaikutuksia arvioidaan eri sidosryhmien näkökulmista sekä erikoissairaanhoidossa että perusterveydenhuollossa.

Tutkimuksessa hyödynnetään asiakkaan raportoimia terveys- ja hyvinvointivaikutuksia sekä potilaskokemus- ja kustannustietoja.

Tutkimusryhmä muodostuu monitieteisistä asiantuntijoista, jotka työskentelevät suomalaisissa ja kansainvälisissä sairaaloissa, yliopistoissa ja yrityksissä.

Referenssit:

1. Lakoma S, Härkönen H, Verho A, Torkki P, Leskelä RL, Pennanen P,Laukka E, Jansson M. Impact of Digital Services on Healthcare and Social Welfare – An Umbrella Review.
2. Pennanen P, Jansson M, Torkki P, ym. Digitaalisten palvelujen vaikutukset sosiaali- ja terveydenhuollossa. Valtioneuvoston selvitys- ja tutkimustoiminnan julkaisusarja 2023:52. http://urn.fi/URN:ISBN:978-952-383-059-2
3. Pennanen P, Jansson M, Torkki P, ym. Digitalisaation vaikutukset sote-palveluissa. Policy Brief 2023: 32. Valtioneuvoston selvitys- ja tutkimustoiminnan artikkelisarja 32/2023.
4. Accounting for Healthcare: The Digital Transition to Value-Based Healthcare. In Gillian Vesty, Miia Jansson, Tarek Rana, Kerryn-Butler Henderson (eds).
5. Vesty G, Kokshagina O, Jansson M, Cheong F, Butler-Henderson K. Ac-counting, valuing and investing in healthcare: dealing with outdated ac-counting models. Meditari Accountancy Research 2023; 1(31); 52–77.
6. Digitaalisen terveyden & hyvinvointiteknologian osaamisverkosto (2023–2024)

Tutkimusryhmän tavoitteena on parantaa sairauksien ennaltaehkäisyä, varhaista havaitsemista ja yksilöllistä hoitoa tunnistamalla ja arvioimalla nousevien teknologioiden vaikutuksia akuutti- ja tehohoidossa.

Kehitysprosessi vaihtelee in vitro -tutkimuksista prekliinisiin testauksiin ja in vivo -tutkimuksiin. Arviointi sisältää kokeellisia (RCT) ja havainnoivia tutkimusmenetelmiä. Käytämme myös eri lähteistä saatua multimodaalista dataa kehittääksemme uusia koneoppimiseen perustuvia ennustemalleja hoidon räätälöimiseksi.

Tutkimusryhmä muodostuu monitieteisistä asiantuntijoista, jotka työskentelevät suomalaisissa ja kansainvälisissä yrityksissä, sairaaloissa, yliopistoissa ja tutkimusorganisaatioissa.

Referenssit:

1. Jansson M, Liedes H, Vuorinen A-L, Harjumaa M, Similä H, Koivisto J, Puhto A-P, Vesty G, He H-G, Pikkarainen M. Short-term effects of a digital patient journey solution on patient-reported outcomes and health care utilization in arthroplasty: a pragmatic randomized controlled trial. Finnish Journal of EHealth and EWelfare 2023; 15(3):305–321.
2. Frondelius T, Atkova I, Miettunen J, Jansson M. Early prediction of ventilator-associated pneumonia with machine learning models: A systematic review and meta-analysis of prediction model performance. European Journal of Internal Medicine, 2023; S0953-6205(23)00406-5.
3. Frondelius T, Atkova I, Miettunen J, Rello J, Jansson MM. Diagnostic and prognostic prediction models in ventilator-associated pneumonia: systematic review and meta-analysis of prediction modelling studies. J Crit Care 2022; 67: 44–56.
4. Jansson M, Rubio J, Gavaldà R, Rello J. Artificial Intelligence for clinical decision support in Critical Care, required and accelerated by COVID-19. Anaesthesia, Critical Care & Pain Medicine. 2020;39:691–693.
5. Jansson MM, Harjumaa M, Puhto A-P, Pikkarainen M. Patients’ satisfaction and experiences during elective primary fast-track total hip and knee arthroplasty journey: A qualitative study. Journal of Clinical Nursing 2020; 29:567–582.
6. Jansson MM, Harjumaa M, Puhto A-P, Pikkarainen M. Healthcare professionals’ perceived problems in fast-track hip and knee arthroplasty: results of a qualitative interview study. Journal of Orthopaedic Surgery and Research 2019; 14: 294.
7. Jansson MM, Harjumaa M, Puhto A-P, Pikkarainen M. Healthcare professionals’ proposed eHealth needs in elective primary fast-track total hip and knee arthroplasty journey: A qualitative interview study. Journal of Clinical Nursing 2019;28: 4434–4446.

Tutkimusryhmän tavoitteena on parantaa hoidon jatkuvuutta arvioimalla ja kehittämällä sosiaali- ja terveydenhuollon tietojärjestelmien käytettävyyttä.

Käytettävyyttä arvioidaan eri sidosryhmien näkökulmista huomioiden sosiotekninen näkökulma.

Arvioinnissa huomioidaan käytettävyyteen ja potilastiedonsiirron laatuun vaikuttavien tekijöiden tunnistaminen ja kehittäminen.

Tutkimuksessa hyödynnetään kysely-, haastattelu- ja rekisteritutkimusta.

Referenssit:

1. Hyvämäki P, Sneck S, Kääriäinen M, Jansson MM. Interorganizational health information exchange related patient safety incidents: qualitative analysis of patient safety incident reports. International Journal of Medical Informatics 2023;174:105045.
2. Jansson M, Liisanantti J, Ala-Kokko T, Reponen J. The negative impact of interface design, customizability, inefficiency, malfunctions, and information retrieval on user experience: a national usability survey of ICU clinical information systems in Finland. International Journal of Medical Informatics 2022; 259: 104680.
3. Jansson MM, Ohtonen P, Alalääkkölä T, Heikkinen J, Mäkiniemi M, Lahtinen S, Lahtela R, Ahonen M, Jämsä S, Liisanantti J. Artificial Intelligence-based technologies in surgical scheduling: Content validity as-sessment of required functionalities. BMC Health Services Research 2022; 22: 1513.
4. Hyvämäki P, Kääriäinen M, Tuomikoski A, Pikkarainen M, Jansson M. Registered nurses’ and medical doctors’ experiences of health information exchange in interorganizational care transitions affecting patient safety: Qualitative review. Journal of Patient Safety 2022;18:210–224.
5. Frondelius T, Atkova I, Miettunen J, Rello J, Jansson MM. Diagnostic and prognostic prediction models in ventilator-associated pneumonia: systematic review and meta-analysis of prediction modelling studies. Journal of Critical Care 2022; 67: 44–56.
6. Jansson M, Rubio J, Gavaldà R, Rello J. Artificial Intelligence for clinical decision support in Critical Care, required and accelerated by COVID-19. Anaesthesia, Critical Care & Pain Medicine. 2020;39:691–693.