Psykososiaalisten riskitekijöiden kirjaaminen työterveyshuollon terveystarkastuksissa: Koneoppimisen mahdollisuuksia automaattiseen tekstintunnistukseen

Tämän tutkimuksen tavoitteena oli kehittää ja arvioida työterveyshoitajien terveystarkastusten kirjaamista työn psykososiaalisten riskitekijöiden osalta. Tavoitteena oli kartoittaa koneoppimisen mahdollisuuksia tunnistaa psykososiaalisia riskitekijöitä työterveyshuollon terveystarkastuksien kirjauksissa. Tutkimus toteutettiin kaksivaiheisena. Ensimmäisessä vaiheessa tarkasteltiin työterveyshoitajien näkemyksiä terveystarkastusten sisällöstä ja kirjaamisesta (n=17, Delphi-paneeli kaksi kierrosta, laadullinen sisällön analyysi, tilastollinen analyysi). Toisessa vaiheessa koostettiin sanoja ja sanapareja terveystarkastusten kirjauksien työn psykososiaalisista tekijöistä PrimaEF standardin, PAS1010, pohjalta. Aineistona oli 15 443 terveystarkastusasiakirjaa yhdeltä kansalliselta työterveyspalvelujen tuottajalta. Tutkimuksessa verrattiin annotoituja (n=196 henkilön asiakirjat) sanoja ja sanapareja Työkykyindeksiin ja B-lausuntoihin liittyen eläkkeisiin, sairauspoissaoloihin ja kuntoutukseen (n=7078 asiakirjaa, tekstinlouhinnan puoliohjattu malli). Lopuksi arvioitiin koneoppimisen soveltuvuutta työn psykososiaalisten riskitekijöiden kirjausten automaattiseen tunnistamiseen (n=100, koneoppiminen ohjaamaton ja ohjattu NER). Tulokset toisesta vaiheesta analysoitiin tilastollisin menetelmin. Tulosten perusteella työterveyshoitajilla ei ollut yhteistä näkemystä terveystarkastusten sisällöstä, myös mielipiteet terveystarkastusten kirjaamisesta vaihtelivat huomattavasti. Psykososiaalisten riskitekijöiden interventiona (95 %) työterveyshoitajat konsultoivat lääkäriä. Työterveyshoitajien terveystarkastuksissa kirjaamat psykososiaaliset riskitekijät korreloivat merkittävästi Työkykyindeksiin sekä eläkkeeseen, pitkittyneeseen poissaoloon tai kuntoutukseen tehtyyn B-lausuntoon. Koneoppimisella oli mahdollista löytää työn psykososiaalisia riskitekijöitä terveystarkastusten vapaan tekstin kirjauksissa. Tutkimuksen perustella tarvitaan terveystarkastuksiin psykososiaalisten riskitekijöiden kirjaamiseen yhtenäinen tapa. Automaattisesti tunnistava työkalu tukisi työterveyshoitajan ja moniammatillisen tiimin päätöksentekoa ja työkyvyn lukutaitoa.Recording of Psychosocial Risk Factors in Health Cheks of Occupational Health Care Machine learning capabilities for automatic text recognition The aim of this study was to develop and evaluate the recording of occupational health examinations by occupational health nurses in relation to psychosocial risk factors at work. The aim was to explore the potential of machine learning to identify psychosocial risk factors in the recording of occupational health examinations by occupational health nurses. The study was conducted in two phases. In the first phase, the views of occupational health nurses on the content and recording of health checks were examined (n=17, Delphi panel two rounds, qualitative content analysis, statistical analysis). In the second phase, words and word pairs were compiled on the psychosocial aspects of the work of health check records based on the PrimaEF standard, PAS1010. The data set consisted of 15 443 health examination records from one national occupational health service provider. We compared annotated (n=196 individual documents) words and word pairs from the Work Ability Index and B statements related to pensions, sickness absence and rehabilitation (n=7078 documents, semi-guided model of text mining). Finally, the applicability of machine learning for the automatic identification of records of psychosocial risk factors at work was evaluated (n=100, machine learning unsupervised and supervised NER). The results of the second phase were analysed using statistical methods. The results showed that occupational health nurses did not have a common view on the content of health assessments, and their opinions on the recording of health assessments also varied considerably. For psychosocial risk factor interventions (95%), occupational nurses consulted a doctor. The psychosocial risk factors recorded by occupational nurses during health examinations were significantly correlated with the Work Capacity Index and the B statement for pension, extended absence or rehabilitation. Machine learning was able to identify psychosocial risk factors at work in the free-text recordings of health examinations. The study suggests that a uniform way of recording psychosocial risk factors is needed. An automatic identification tool would support the decision making and work literacy of the occupational health nurse and the multidisciplinary team

Combining supervised and unsupervised named entity recognition to detect psychosocial risk factors in occupational health checks

Introduction: In occupational health checks the information about psychosocial risk factors, which influence work ability, is documented in free text. Early detection of psychosocial risk factors helps occupational health care to choose the right and targeted interventions to maintain work capacity. In this study the aim was to evaluate if we can automate the recognition of these psychosocial risk factors in occupational health check electronic records with natural language processing (NLP). Materials and methods: We compared supervised and unsupervised named entity recognition (NER) to detect psychosocial risk factors from health checks’ documentation. Occupational health nurses have done these records. Results: Both methods found over 60% of psychosocial risk factors from the records. However, the combination of BERT-NER (supervised NER) and QExp (query expansion/paraphrasing) seems to be more suitable. In both methods the most (correct) risk factors were found in the work environment and equipment category. Conclusion: This study showed that it was possible to detect risk factors automatically from free-text documentation of health checks. It is possible to develop a text mining tool to automate the detection of psychosocial risk factors at an early stage</p