Big data:nykytila ja tulevaisuudennäkymät suomalaisessa hyvinvointitekniikassa

Big data on edellisellä vuosikymmenellä muodostettu käsite kuvaamaan ihmisten ja laitteiden tuottaman suunnattoman datan määrää. Yhteiskunta tuottaa maailmanlaajuisesti joka päivä yhä enemmän dataa yhä nopeammin. Data ei tuota arvoa tai auta yhteiskuntaa toimimaan aiempaa tehokkaammin tai paremmin, ellei tuota suunnatonta datamäärää osata myös käyttää. Tämän kandidaatintyön tarkoitus on tarkastella big datan nykytilaa ja tulevaisuudennäkymiä suomalaisessa hyvinvointitekniikassa. Kirjallisuuskatsauksessa perehdytään big dataan käsitteenä ja käydään läpi kirjallisuudesta löytyviä näkökulmia big datan nykyisiin ja tulevaisuudessa mahdollisiin käyttökohteisiin. Kirjallisuuskatsauksessa tarkastellaan big dataa pääasiassa hyvinvointitekniikan ja terveydenhuollon kannalta. Kirjallisuuskatsauksen lisäksi työssä tarkastellaan big dataa asiantuntijahaastatteluiden kautta. Haastatteluiden avulla saadaan tarkempaa näkökulmaa ja konkreettista tietoa big datan käytöstä Suomessa. Haastattelut osoittavat, kuinka vähäistä big datan hyödyntäminen on Suomessa, etenkin hyvinvointitekniikan sektorilla. Erityisen merkittävänä asiana pidetään kyseisen toimialan asettamia rajoitteita ja haasteita. Lisäksi käy ilmi, kuinka näitä haasteita ja rajoitteita pidetään jopa ylitsepääsemättöminä eikä osittain sen vuoksi pystytä keskittymään big datan uusiin kehittämismahdollisuuksiin. Tämän kandidaatintyö osoittaa suurien tietomäärien potentiaalin, vaikeuden ja tärkeyden. Hyvinvointitekniikan sektorilla big datalla on erittäin paljon mahdollisuuksia eri käyttökohteissa. Lisäksi kyseisellä sektorilla olisi erittäin tärkeää löytää uusia ja innovatiivisia ratkaisuja big datan hyödyntämiseen, koska ollaan tekemisissä ihmisten terveyden ja hyvinvoinnin kanssa. Big dataa hyödyntävien ratkaisujen, kuten esimerkiksi potilaiden personalisoitujen hoitojen, kehittämisellä ja käyttöönottamisella olisi merkittäviä vaikutuksia sairauksien hoidossa ja terveyden ylläpidossa. Pelkkä big datan ymmärtäminen käsitteenä ei siis riitä, vaan todella merkittävä rooli big datan osa-alueella on data-analytiikalla. Tälläkin hetkellä dataa kerätään erittäin suuret määrät, mutta sen analysointi ja käsittely eivät ole tarpeeksi kehittyneitä datan laajamittaisempaa käyttöä varten

Toimintakäsikirjan luominen pk-yritykseen

Työn tavoitteena on selvittää mitä ISO 9001:2015 -standardiin pohjautuva laatujärjestelmä pitää sisällään ja millainen projekti sen luominen ja käyttöönotto ovat. Lisäksi tavoitteena on selvittää, kuinka prosessien kuvaaminen toteutetaan ja miten se sijoittuu laatujärjestelmäprojektiin. Työ toteutetaan kvalitatiivisena yhden tapauksen tutkimuksena oululaiseen teknologiayritykseen. Kohdeyrityksen tavoitteina työlle oli oman toiminnan kehitys laatujärjestelmän kautta, koska yrityksessä ei ollut aiemmin käytössä laatujärjestelmää eikä prosesseja ollut kuvattu. Tutkimus aloitettiin kesällä 2017 määrittelemällä ja suunnittelemalla tutkimuksen sisältö. Määriteltiin, että tutkimus tulee sisältämään standardiin pohjautuvan toimintakäsikirjan sekä prosessien kuvauksen. Tämän jälkeen alettiin tutkia kirjallisuuden avulla laatujärjestelmää ja sen vaatimuksia sekä prosessien kuvaamiseen liittyviä toimintoja. Laatujärjestelmän luominen aloitettiin laatimalla standardiin pohjautuva sisällysluettelo toimintakäsikirjalle. Tämän jälkeen siirryttiin prosessien kuvaamiseen. Prosessit kuvattiin työpajoissa jokaisen organisaation osaston kanssa ja prosessikuvauksia tarkennettiin vielä myöhemmin haastatteluiden avulla. Toimintakäsikirjaan lähdettiin luomaan pohjaa näiden työpajojen ja haastatteluiden sekä myös standardin vaatimusten pohjalta. Tutkimuksen tuloksena saatiin yritykselle kuvattua lähes kaikki tärkeimmät prosessit yrityksen pääprosesseista toimija -tasolle asti. Lisäksi saatiin luotua toimintakäsikirja, joka voidaan ottaa käyttöön. Laatujärjestelmän implementointi jäi yrityksen tulevaisuuden tehtäväksi, mutta sen toteuttamiseen annettiin ehdotuksia. Tuloksina löydettiin myös sekä yhteneväisyyksiä että eroavaisuuksia kirjallisuudessa esitettyihin malleihin laatujärjestelmän luomisessa. Lisäksi nousi esille kirjallisuudessakin esiintyviä rajoitteita pk -yrityksen laatujärjestelmän luomiselle. Tutkimuksen tulokset ovat yleistettävissä myös muihin teknologia-alan pk -yrityksiin. Erityisesti pienemmissä ja vielä kasvuvaiheessa olevissa yrityksissä prosessiajattelun puuttuminen sekä henkilöstöresurssien rajoitteet voidaan olettaa olevan yleisesti tämän tutkimuksen kaltaisia.The goal of this thesis was to find out what is included to ISO 9001:2015 -standard based quality system and what kind of project it is to create and take into use. Another target was to find out how to do process mapping and how it is placed to quality system project. This study was done as qualitative single case study to one Oulu based technology company. The main target from the company point-of-view was to develop their internal operations. This company had no quality system or processes mapped beforehand. Thesis was started at the summer of 2017 by defining and planning what is included to this thesis. At the beginning was defined that standard based operations manual and process mappings are included to this study. After that quality system and it requirements and also actions for process mapping were studied from literature. Next step was to create table of content for operations manual. This table of content was based to requirements of ISO 9001 -standard. Then began process mappings. These were done in workshops separately with every department of the organization. Process mappings were specified with interviews later. Operations manual was created after these workshops and interviews. Results for the company were that almost every the most important processes were mapped from the main process -level to the operator -level processes. Also the operations manual can be now taken into use. Implementing the quality system was left for the company to do in the future, but some suggestions were given what need to be considered when implementing it. As results were also found that there are some uniformities but also differences between literature and this project how to create quality system. At this project, there can be seen some limitations which concern SME -companies that are also presented in literature. The results of this thesis can be generalized to other SME technology companies. Especially at small companies which are still on the growth phase, can be assumed that there is lack of process thinking and limitations with human resources, like in this study

Effects of physical activity intervention on 24-h movement behaviors:a compositional data analysis

Abstract We utilized compositional data analysis (CoDA) to study changes in the composition of the 24-h movement behaviors during an activity tracker based physical activity intervention. A total of 231 recently retired Finnish retirees were randomized into intervention and control groups. The intervention participants were requested to use a commercial activity tracker bracelet with daily activity goal and inactivity alerts for 12 months. The controls received no intervention. The 24-h movement behaviors, i.e., sleep, sedentary time (SED), light physical activity (LPA), and moderate-to-vigorous physical activity (MVPA) were estimated from wrist-worn ActiGraph data using the GGIR R-package. Three balance coordinates describing the composition of movement behaviors were applied: ratio of active vs. passive behaviors, LPA vs. MVPA, and sleep vs. SED. A linear mixed model was used to study changes between the baseline and 6-month time point. Overall, the changes in the 24-h movement behaviors were small and did not differ between the groups. Only the ratio of LPA to MVPA tended to change differently between the groups (group*time interaction p = 0.08) as the intervention group increased LPA similarly to controls but decreased their MVPA. In conclusion, the use of a commercial activity tracker may not be enough to induce changes in the 24-h movement behaviors among retirees

Feasibility and patient acceptability of a commercially available wearable and a smart phone application in identification of motor states in parkinson’s disease

Abstract In the quantification of symptoms of Parkinson’s disease (PD), healthcare professional assessments, patient reported outcomes (PRO), and medical device grade wearables are currently used. Recently, also commercially available smartphones and wearable devices have been actively researched in the detection of PD symptoms. The continuous, longitudinal, and automated detection of motor and especially non-motor symptoms with these devices is still a challenge that requires more research. The data collected from everyday life can be noisy and frequently contains artefacts, and novel detection methods and algorithms are therefore needed. 42 PD patients and 23 control subjects were monitored with Garmin Vivosmart 4 wearable device and asked to fill a symptom and medication diary with a mobile application, at home, for about four weeks. Subsequent analyses are based on continuous accelerometer data from the device. Accelerometer data from the Levodopa Response Study (MJFFd) were reanalyzed, with symptoms quantified with linear spectral models trained on expert evaluations present in the data. Variational autoencoders (VAE) were trained on both our study accelerometer data and on MJFFd to detect movement states (e.g., walking, standing). A total of 7590 self-reported symptoms were recorded during the study. 88.9% (32/36) of PD patients, 80.0% (4/5) of DBS PD patients and 95.5% (21/22) of control subjects reported that using the wearable device was very easy or easy. Recording a symptom at the time of the event was assessed as very easy or easy by 70.1% (29/41) of subjects with PD. Aggregated spectrograms of the collected accelerometer data show relative attenuation of low (<5Hz) frequencies in patients. Similar spectral patterns also separate symptom periods from immediately adjacent non-symptomatic periods. Discriminative power of linear models to separate symptoms from adjacent periods is weak, but aggregates show partial separability of patients vs. controls. The analysis reveals differential symptom detectability across movement tasks, motivating the third part of the study. VAEs trained on either dataset produced embedding from which movement states in MJFFd could be predicted. A VAE model was able to detect the movement states. Thus, a pre-detection of these states with a VAE from accelerometer data with good S/N ratio, and subsequent quantification of PD symptoms is a feasible strategy. The usability of the data collection method is important to enable the collection of self-reported symptom data by PD patients. Finally, the usability of the data collection method is important to enable the collection of self-reported symptom data by PD patients