Skenaariotyöskentelyllä tietoa tulevaisuuden sosiaali- ja terveyspalveluista ja osaamistarpeista

The aim of the two development projects was to provide information about the future of digital social- and health care and the necessary future competencies. Data acquisition was carried out by scenario work in the future workshops. The workshops were attended total of 73 people. The participants worked in the social and health care, both in the public and private sectors, in ICT companies, in educational organizations, and in the third sector. Among the participants were also ordinary citizens. The workshops were remotely connected and data was collected into electronic bulletin boards. The workshops produced total of 25 scenarios, which found eight different themes: information management, quantified self, remote services, robotics - automation of manual labour, multiprofessionality, digital architecture, customer-oriented services and the customer's responsibility, and human encounter. Future competency consisted of ten areas of expertise, which classified into three broader categories: basic know-how of social and health care professionals, special know-how of social and health care professionals and the collective know-how of social and health care and technology professionals. The special know-how also includes information systems and software development skills. Scenario work provided preliminary information about the future social and health services and qualifications. This information will be used in further development projects of digital services as well as more widely in education planning. The future workshops provided information about the scenario method and its compatibility with development activities.Kahden kehittämishankkeen tavoitteena oli tuottaa tietoa sosiaali- ja terveydenhuollon digitaalisista tulevaisuuksista ja tulevaisuudessa tarvittavasta osaamisesta. Tiedonhankinta toteutettiin skenaariotyöskentelynä tulevaisuustyöpajoissa. Työpajoihin osallistui yhteensä 73 henkilöä. Osallistujat työskentelivät sosiaali- ja terveydenhuollossa julkisella ja yksityisellä sektorilla, ICT-yrityksissä, koulutusorganisaatioissa sekä kolmannella sektorilla, mukana oli myös kansalaisia. Työpajoissa hyödynnettiin myös etäyhteyttä ja aineisto koottiin sähköisille ilmoitustauluille. Työpajoissa tuotettiin yhteensä 25 skenaariota, joista löytyi kahdeksan erilaista teemaa: tiedonhallinta, biohakkerointi, etäpalvelut, robotiikka – suorittavan työn automatisointi, moniammatillisuus, digiarkkitehtuuri, asiakaslähtöisyys ja asiakkaan vastuu sekä inhimillinen kohtaaminen. Tulevaisuuden osaaminen muodostui kymmenestä osaamisalueesta, jotka edelleen luokiteltiin kolmeen laajempaan luokkaan: sosiaali- ja terveydenhuollon ammattilaisen perusosaaminen, sosiaali- ja terveydenhuollon ammattilaisen erikoisosaaminen, teknologian ja sosiaali- ja terveydenhuollon ammattilaisen yhteinen osaaminen. Sosiaali- ja terveydenhuollon ammattilaisen erikoisosaamiseen sisältyy myös tietojärjestelmien ja ohjelmistojen kehittämisosaaminen. Skenaariotyöskentelyllä saatiin alustavaa tietoa tulevaisuuden sosiaali- ja terveyspalveluista ja osaamistarpeista. Tätä tietoutta käytetään kehittämishankkeissa digitaalisten palvelujen kehittämisessä sekä laajemmin koulutussuunnittelussa. Tulevaisuustyöpajoissa saatiin tietoa myös skenaariotyöskentelystä ja sen soveltuvuudesta kehittämistoiminnalle

eAmmattilaisten osaaminen käyttöön sosiaali- ja terveydenhuoltoon

Digital technology changes the work in the field of social and health care as well as customer services and therefore, the competence required of professionals in the field. The DigiSote projects (ESF) in North Karelia and Northern Savonia developed digital social and health care services and the related competence of professionals in the field. The concept of eProfessional was created within the project. The purpose of the development work was to describe the need for eProfessionals as well as the duties and competence of eProfessionals in social and health care. Quick experiments and workshops were used as the development method in the project. The aim of the experiments was to develop social and health care services and to recognise the competence needs required by digitalisation. The materials for defining the competence of eProfessionals included material obtained from future workshops (n = 3) and training workshops (n = 3) as well as digital service pilot reports (n = 7), thematic interviews (n = 17) for public, private and third sector managers in the field of welfare, and expert evaluations (n = 35) on the fields of competence and competence requirements. Besides the social and health care professionals, clients, ICT professionals, social and health care teachers and representatives of other projects (n = 73) participated in the future workshops. The training workshops were attended by social and health care professionals and supervisors (n = 70). The text-based material was analysed by inductive content analysis. In the expert evaluation, the respondents evaluated the relevance of competence requirements and provided suggestions for improving them. The competence of eProfessionals was seen as special competence consisting of eight areas of competence and 34 competence requirements. The areas of competence and the competence requirements were used to develop an eProfessional’s competence map for evaluating the competence. eProfessionals develop both work and the digital services within their organisations and guide, counsel and support the clients and professionals in using digital services. Part of social and health care professionals need training to become eProfessionals. Modular, supplementary training enables the development of need-based and work-related competence towards becoming an eProfessional.Digitaalinen teknologia muuttaa sosiaali- ja terveydenhuollon työtä, asiakkaan palveluja ja siten myös ammattilaisilta edellytettävää osaamista. Pohjois-Karjalan ja Pohjois-Savon DigiSote -hankkeissa (ESR) kehitettiin sosiaali- ja terveydenhuollon digitaalisia palveluja ja ammattilaisten osaamista. Hankesuunnittelussa luotiin käsite eAmmattilainen. Kehittämistyön tarkoituksena oli kuvata eAmmattilaisen tarvetta, tehtäviä ja osaamista sosiaali- ja terveydenhuollossa. Kehittämistyön menetelminä käytettiin nopeita kokeiluja ja työpajatyöskentelyä. Kokeilujen tavoitteena oli kehittää sosiaali- ja terveyspalveluja ja tunnistaa digitalisaation edellyttämät osaamistarpeet. Aineistoina eAmmattilaisen osaamisen määrittelyyn olivat hankkeiden tulevaisuustyöpajojen (n = 3) ja valmennustyöpajojen (n = 3) materiaalit ja digitaalisten palvelujen kokeiluraportit (n = 7), teemahaastattelut (n = 17) julkisen, yksityisen ja kolmannen sektorin johtotason edustajille hyvinvointialalla sekä asiantuntija-arviointi (n = 35) osaamisalueista ja -vaatimuksista. Tulevaisuustyöpajoihin osallistui sosiaali- ja terveydenhuollon ammattilaisten lisäksi asiakkaita, ICT-ammattilaisia, sosiaali- ja terveysalan opettajia sekä muiden hankkeiden edustajia (n = 73). Valmennustyöpajoihin osallistui sosiaali- ja terveydenhuollon ammattilaisia ja esimiehiä (n = 70). Tekstimuotoinen aineisto analysoitiin induktiivisella sisällön analyysillä. Asiantuntija-arvioinnissa vastaajat arvioivat osaamisvaatimusten relevanttiutta ja esittivät korjaamistarpeita. eAmmattilaisen osaaminen nähtiin erikoisosaamisena, joka muodostui kahdeksasta osa-alueesta ja 34 osaamisvaatimuksesta. Osaamisalueista ja -vaatimuksista muodostettiin myös eAmmattilaisen osaamiskartta osaamisen arviointia varten. eAmmattilaiset kehittävät organisaatioissaan työtä ja digitaalisia palveluja sekä ohjaavat ja tukevat asiakkaita ja ammattilaisia käyttämään digitaalisia palveluja. Osa sosiaali- ja terveysalan ammattilaisista tarvitsee valmennuksen eAmmattilaisiksi. Täydennyskoulutuksena toteutettava modulaarinen valmennus mahdollistaa tarvelähtöisen ja työhön kiinnittyvän osaamisen kehittymisen kohti eAmmattilaisuutta

Modelling human choices: MADeM and decision‑making

Research supported by FAPESP 2015/50122-0 and DFG-GRTK 1740/2. RP and AR are also part of the Research, Innovation and Dissemination Center for Neuromathematics FAPESP grant (2013/07699-0). RP is supported by a FAPESP scholarship (2013/25667-8). ACR is partially supported by a CNPq fellowship (grant 306251/2014-0)

Knowledge discovery from physical activity

Tässä pro gradu -tutkielmassa käydään läpi Knowledge Discovery in Databases (KDD) -prosessi ja sen soveltamismahdollisuuksia fyysiseen aktiivisuuteen liittyvän datan kanssa. KDD-prosessi koostuu monesta eri vaiheesta, sisältäen esikäsittelyn, datan muunnoksen ja tiedonlouhinnan. Tässä tutkielmassa tiedonlouhinnan menetelmänä käytetään klusterointia, joka käydään läpi yksityiskohtaisesti. Vertailemme myös laajan joukon eri klusterointi indeksejä (CVAIs) sekä niiden eri toteutuksia k-means klusteroinnin kanssa ja esittelemme parhaat näistä yleisemmässä muodossa. Tutkielman empiirisessä osassa seitsemäsluokkalaisten koululaisten aktiivisuusdataa tutkitaan KDD-prosessia seuraten ja hyödyntäen monia eri datan muunnoksia ja klusterointimenetelmiä. Tarkoituksena on selvittää, voiko ohjaamattoman tiedonlouhinnan avulla löytää uutta ja hyödyllistä informaatiota datasta.In this master’s thesis the Knowledge Discovery in Databases (KDD) process and its usage with physical activity data are discussed. The KDD process has multiple steps, including preprocessing, transformation, and data mining. Clustering is used as the data mining technique and is introduced in detail. A large set of different Cluster Validation Indices (CVAIs) and their implementations are tested with the k-means clustering and the best performing ones further generalized. In the empirical part, physical activity data from Finnish seventh-grade students is assessed following the KDD process and using multiple different transformations with different clustering methods. The aim is to find out, whether unsupervised data mining can help detect novel and useful information from this data

Potential of predictive modeling methods for individual response : applications and guidelines for sports sciences

Datan määrä ja koneoppimissovellusten hyödyntäminen lisääntyvät liikuntatieteissä kovaa vauhtia, avaten monia uusia mahdollisuuksia, mutta toisaalta myös haasteita. Haastava ja rajallinen data yhdistettynä menetelmien houkuttelevuuteen ja saatavuuteen johtavat usein virheellisiin malleihin, tuloksiin ja johtopäätöksiin jos näitä ei osata hyödyntää oikein. On erittäin tärkeää että tutkijat tuntevat koneoppimismenetelmien käyttöön liittyvät riskit ja että niiden hyödyntämiselle ja tulosten raportoinnille on selkeät ja robustit standardit. Tämän väitöskirjan ensimmäinen tavoite on vastata tähän tärkeään tarpeeseen ja esitellä ohjeet (ennustaville) koneoppimismenetelmätutkimuksille, erityisesti liikuntatieteisiin keskittyen. Väitöskirjan toinen tavoite on tutkia voidaanko ennustavan mallintamisen avulla tuottaa yksilöllisempää tietoa kuin perinteisillä tilastomenetelmillä urheiluvammojen ennustamisen ja lahjakkuuksien tunnistamisen sovellusalueilla. Tämä artikkelityylinen väitöskirja koostuu neljästä julkaistusta artikkelista. Artikkelit I, II ja III hyödyntävät ennustusmenetelmiä ja korostavat erityisesti menetelmien ja datan oikeaoppista hyödyntämistä. Artikkelissa IV tutkitaan terveiden ja loukkaantuneiden juoksijoiden juoksutyylejä ohjaamattoman koneoppimisen avulla. Väitöskirjan tutkimuksessa arvioidaan useiden nykyaikaisten ja suurten liikuntatieteen datojen ja koneoppimismenetelmien ennustusvoimaa ja pohditaan niiden potentiaalia yksilöllisemmän tiedon tuottamiseksi. Hyödyllistä tietoa tuotetaan polven eturistisidevammojen ennustamiseen, polvi-ja nilkkavammoja ennustavien tekijöiden tunnistamiseen sekä lahjakkuuksien tunnistamiseen jalkapallossa. Artikkelin IV tulokset puolestaan vahvistavat yksilöllisten lähestymistapojen tarvetta ja tarjoavat tärkeää tietoa ennustustutkimuksia varten. Lisäksi esitellään ohjeet ennustavan koneoppimisen hyödyntämiseen liikuntatieteissä ja tuotetaan lähestymistapa jonka avulla saadaan robusteja ja yleistyviä tuloksia. Tärkeää tietoa potentiaalisesti parhaista datalähteistä ja muuttujista urheiluvammojen ennustamiseen ja lahjakkuuksien tunnistamiseen tuotetaan. Väitöskirjassa kehitettyjä lähestymistapoja ja ohjeita voidaan hyödyntää samoin myös monissa muissa aiheissa ja aloilla.The amount of data and consequently machine learning (ML) approaches are increasing at a fast pace in sports sciences, opening many new possibilities but on the other hand, also challenges. Generally limited data together with attractiveness and accessibility of ML methods without proper knowledge lead to faulty models and results with improper interpretations. Therefore, it is critical that researchers are aware of the risks related to the use of ML and that there are clear standards and robust procedures for how to perform and report ML studies. Answering the urgent need, the first aim of this thesis is to provide guidelines on how to properly perform and report (predictive) ML studies in the field of sports science. The second aim is to assess whether predictive modeling methods can be used for producing more individual information, compared to traditional statistics, namely in sports injury prediction and talent identification. This article-style dissertation consists of four published articles. Articles I, II, and III utilize predictive modeling methods for sports injury prediction or talent identification and especially highlight the proper use of methods and data. Article IV utilizes unsupervised machine learning to discover kinematic running patterns among healthy and injured runners. As main results of this thesis, the predictive power of multiple contemporary sports science datasets and ML approaches is assessed, and their potential for individual response discussed. Moreover, guidelines for utilizing predictive modeling are described and a framework for robust and generalizable results is introduced. Results from Article IV further confirm the need for individual approaches and provide useful information for future prediction studies. Through the included articles, advances are achieved for ACL injury prediction, recognizing predictive knee and ankle injury risk factors, utilizing ML for talent identification in s occer as well as discovering novel and useful information and patterns from running injury data. Important information about potentially best data types and variables for sports injury prediction and talent identification is produced. The approaches developed and used in this research can be utilized similarly in many other tasks and domains as well

Poissonin yhtälön nopeat ratkaisijat

Tutkielmassa esitellään Poissonin yhtälö sekä sen diskretointi. Lisäksi käydään läpi kaksi nopeaa numeerista menetelmää yhtälön ratkaisemiseksi. Yksinkertaisuuden vuoksi rajoitutaan kaksiulotteisiin tehtäviin, joissa on voimassa Dirichle’t reunaehto. Ensimmäinen menetelmistä on monihilamenetelmä, joka on iteratiivinen menetelmä, ja toisena syklinen reduktio, joka on suora menetelmä. Molemmat menetelmät ovat hyvin tehokkaita sekä helposti rinnakkaistuvia.In this thesis we introduce Poisson’s equation and its discretization. In addition we go through two fast numerical methods for solving the equation. The thesis is limited only to two-dimensional cases with Dirichlet boundary condition. The first method is the multigrid method which is an iterative method and the second method is the cyclic reduction which is a direct method. Both methods are very efficient and parallel

Comparison of feature importance measures as explanations for classification models

Explainable artificial intelligence is an emerging research direction helping the user or developer of machine learning models understand why models behave the way they do. The most popular explanation technique is feature importance. However, there are several different approaches how feature importances are being measured, most notably global and local. In this study we compare different feature importance measures using both linear (logistic regression with L1 penalization) and non-linear (random forest) methods and local interpretable model-agnostic explanations on top of them. These methods are applied to two datasets from the medical domain, the openly available breast cancer data from the UCI Archive and a recently collected running injury data. Our results show that the most important features differ depending on the technique. We argue that a combination of several explanation techniques could provide more reliable and trustworthy results. In particular, local explanations should be used in the most critical cases such as false negatives.peerReviewe

A Simple Cluster Validation Index with Maximal Coverage

Clustering is an unsupervised technique to detect general, distinct profiles from a given dataset. Similarly to the existence of various different clustering methods and algorithms, there exists many cluster validation methods and indices to suggest the number of clusters. The purpose of this paper is, firstly, to propose a new, simple internal cluster validation index. The index has a maximal coverage: also one cluster, i.e., lack of division of a dataset into disjoint subsets, can be detected. Secondly, the proposed index is compared to the available indices from five different packages implemented in R or Matlab to assess its utilizability. The comparison also suggests many interesting findings in the available implementations of the existing indices. The experiments and the comparison support the viability of the proposed cluster validation index.peerReviewe

Comparison of Internal Clustering Validation Indices for Prototype-Based Clustering

Clustering is an unsupervised machine learning and pattern recognition method. In general, in addition to revealing hidden groups of similar observations and clusters, their number needs to be determined. Internal clustering validation indices estimate this number without any external information. The purpose of this article is to evaluate, empirically, characteristics of a representative set of internal clustering validation indices with many datasets. The prototype-based clustering framework includes multiple, classical and robust, statistical estimates of cluster location so that the overall setting of the paper is novel. General observations on the quality of validation indices and on the behavior of different variants of clustering algorithms will be given.peerReviewe