Työterveyslaitoksen tutkimushankkeessa selvitettiin mielenterveysdiagnoosia ennustavia tekijöitä työterveyshuollon aineistoissa koneoppimismalleja hyödyntäen. Analyysien perusteella diagnoosia ennustivat ennen kaikkea ikä, sukupuoli, surumieliset ajatukset, voimakkaat stressin kokemukset ja toistuvat väsymyksen tunteet pitkin päivää.
Mielenterveysdiagnoosia ennustavat tekijät
Työhön liittyvän mielenterveyden tutkimuksessa on tunnistettu lukuisa määrä erilaisia tekijöitä, jotka ovat yhteydessä mielenterveyden heikkenemiseen. Mutta mitkä asiat ovat kriittisiä mielenterveyden kannalta? Jo 1960-luvun lopulla psykiatrit Thomas Holmes ja Richard Rahe kehittivät erilaisten elämäntapahtumien raskautta kuvaavan väestötason stressimittarin. Se perustui yli 5000 potilaan arvioihin 43 elämän tapahtuman psyykkisestä stressaavuudesta, joita potilaat itse arvioivat. Esimerkiksi läheisen kuolema sijoittuu mittarin stressaavimpaan ääripäähän.
Valtaosa työterveystutkimuksesta on puolestaan perustunut ajatukselle siitä, että mielenterveys rakentuu pitkän aikavälin kuluessa ja se koostuu erilaisten vaikuttavien tekijöiden kokonaisuudesta. Kyse ei ole niinkään yksittäisistä tapahtumista vaan olosuhteista ja selviytymismahdollisuuksista. Elämänkulkua korostava mielenterveysajattelu nojaa taas ajatukseen, että yksilön elämässä voi tapahtua ajan kuluessa psyykkisen hyvinvoinnin heikentymistä, tasaista kehitystä tai kohentumista. Mielenterveys ainakin jossain määrin aaltoilee ja muuntuu.
Mielenterveysdiagnoosia ennustavien tekijöiden kartta perustuu tutkimushankkeeseen, jossa pyrittiin datalähtöisesti keräämään tietoa hyvin suuresta määrästä työntekijöitä, joita seurattiin anonyymisti erilaisesta lähteistä. Tässä lähestymistavassa emme rajanneet tutkittavia muuttujia tietyn lähestymistavan perusteella ennakolta vaan annoimme automaattisesti kertyneen järjestelmiin kertyneen datan puhua puolestaan. Ydinajatuksena oli paikantaa suurta työssä käyvää väestön osaa seuraten olennaisempia tekijöitä, jotka ennakoivat heidän mielenterveytensä heikkenemistä. Heikkenemistä indikoi työterveyshuollon piiristä annettu mielenterveyden häiriöön liittyvä diagnoosi. Eräänä keskeisenä ennakointidatan lähteenä käytettiin työterveyshuollon käyttämään hyvinvointikyselyä, jossa työstä, elintavoista, hyvinvoinnin ulottuvuuksista, sairauksista ja muista terveyteen ja työkykyyn mahdollisesti vaikuttavista tekijöistä oli kysymyksiä.
(Teksti jatkuu kuvioiden jälkeen)
Vielä kymmenen vuotta sitten emme olisi voineet kartoittaa reilusti yli sadan muuttujan joukosta kaikkein voimakkaimmin mielenterveyden heikentymiseen yhteydessä olevia tekijöitä kymmenien tuhansien työntekijöiden pitkittäisaineistossa, mutta tänä päivänä koneoppimisen menetelmät ja laskentatahon kasvu ovat mahdollistaneet suuren datan voimaa hyödyntävät tutkimukselliset lähestymistavat.
Oheisessa kartassa on tiivistyneessä muodossa kuvattu viisi avaintekijää, jotka omassa aineistossamme ennakoivat mielenterveyden häiriöön liittyvää diagnoosia. Näistä kolme liittyivät subjektiiviseen hyvinvointiin. Havaitsimme, että surumieliset ajatukset, voimakkaat stressin kokemukset ja toistuvat väsymyksen tunteet pitkin päivää ennustivat mielenterveysdiagnoosin kohonnutta todennäköisyyttä seuranta-aikana. Sinällään tämä ei yllätä: kyselyn kysymyksiin sisältyy sellaisia ulottuvuuksia, jotka pitkään jatkuessaan voivat johtaa masennukseen, ahdistushäiriöihin ja unettomuuteen. Tai kriittisemmin ilmaisten: surumielisyyttä, stressiä ja väsymystä voidaan alkaa lääketieteellisen järjestelmän piirissä nimittämään depressioksi tai ahdistushäiriöksi. Samalla se voi johtaa mielialalääkitykseen ja muihin hoitomuotoihin.
Loput kaksi avaintekijää olivat naissukupuoli ja nuori ikäryhmä. Aiemmankin tutkimuksen mukaan naisilla on kohonnut todennäköisyys saada mielenterveyden häiriöön liittyvä diagnoosi etenkin liittyen masennukseen ja ahdistushäiriöihin, kun taas nuorempien työssä käyvien mielenterveyden haasteiden lisääntymisestä on kertynyt näyttöä viime vuosilta. Voidaankin sanoa, nuoremmilla ja naisilla subjektiivisten pahoinvointimittarien kohonnut taso ennakoi selkeämmin tulevaa mielenterveysdiagnoosia kuin vanhemmilla ikäryhmillä tai miehillä, vaikka heilläkin kyseiset mittarit toimivat hälytysmerkkeinä.
Tutkimuksen kannalta kiinnostavaa on, että 20 seuraavaksi tärkeämmän muuttujan lisääminen koneoppismalliin ei juuri paranna mallin ennustekykyä. Jatkotoimenpiteiden kannalta on kriittistä selvittää, mistä suru, väsymys ja stressi kumpuavat, sillä ilman tätä tietoa muutoksia työntekijän tilanteeseen on vaikea tehdä. Olennaista olisi pysyä tarttumaan tilanteeseen varhain.
Käytännön sovelluksia silmällä pitäen hankkeen tutkimusryhmä ehdottaa, että tämän tyyppisiä työkaluja voisi olla mahdollista käyttää esimerkiksi terveydenhuollon työkuormituksen ja henkilöresurssien ohjauksen apuvälineenä. Sen sijaan koneoppimista ei suositella käytettäväksi yksilökohtaisessa mielenterveysriskien ennakoinnissa vastaanotoilla, koska yksilötasolla mallinnus sisältää liikaa epävarmuutta.
Tutkimuksen näkökulmasta tässä tutkimuksessa on uutta ja vanhaa. Uutta ovat kokeelliset koneoppimisen menetelmät ja poikkeuksellisen laajat tutkimusmateriaalit. Perinteisempää linjaa edustaa mielenterveyden tutkimus yksilön viitekehyksestä. Sitä jo elämäntapahtumia luokitelleet psykiatrit 1960-luvulla tekivät. Samalla on kuitenkin selvää, että yksilöt toimivat osana työelämää ja yhteiskuntaa. Siksi on tärkeää tunnistaa, että se mitä ennakoidaan ja millaiset työterveyshuolet nousevat esille ovat osa talouden ja kulttuurin kokonaisuutta, joka heijastaa vallitsevia sosiaalisia normeja, olosuhteita ja työkykyvaateita. Historiallisesta viitekehyksestä on tärkeä pohtia, miksi tänä päivänä tarvitaan mielenterveyden mittareita, luokkia, ennakointia ja hallintainstrumentteja. Mitä muuta voisimme ajatella niiden rinnalle tai jopa tilalle?
Creative Commons License
Julkaisu on lisensoitu Creative Commons 4.0 Kansainvälinen -käyttöluvalla.