Kotihoidon reittien ja aikataulujen suunnittelu on valtava matemaattinen palapeli. Jos suunnitteluohjelman taustalla oleva optimointi ei toimi riittävän tehokkaasti, kärsijänä on viime kädessä kotihoidon asiakas. Muun muassa Tieran Optiman hyödyntämä AI Dimensionin poikkeuksellinen laskentateho mahdollistaa pitkän aikavälin suunnittelun, joka tutkimustenkin mukaan parantaa hoidon laatua ja laskee kustannuksia.
Perinteisiä työkaluja käytettäessä kotihoidon suunnitteluprosessi on raakaa manuaalista työtä. Koordinaattorit käyttävät valtavasti aikaa aikataulujen laatimiseen ja jatkuvien muutosten paikkailuun. Kovan aikataulupaineen vuoksi on usein tyydyttävä ensimmäiseen toimivaan suunnitelmaan, jolloin lukemattomat potentiaalisesti paremmat vaihtoehdot jäävät huomiotta.
Markkinoilta löytyy kevyisiin optimointialgoritmeihin perustuvia järjestelmiä, joiden laskentateho riittää reittien suunnitteluun korkeintaan seuraavalle päivälle. Päivittäin tyhjästä optimoiva malli voi näyttää paperilla tehokkaalta, mutta käytännössä se on kotihoidon asiakkaalle haitallinen. Lyhyen tähtäimen optimointi tuottaa liikaa vaihtelua: asiakkaan luona käy jatkuvasti eri hoitajia, ja käyntiajat heittelevät.
Tutkimusnäyttö on selvä: Jatkuvuus säästää rahaa ja ihmisiä
Kotihoidossa laatu ei tarkoita vain lyhyitä ajomatkoja, vaan ennen kaikkea tuttuja ihmisiä, luottamusta, työn sujuvuutta ja asiakasturvallisuutta. Viimeaikainen tutkimusnäyttö tukee vahvasti pitkän aikavälin reittisuunnittelua.
- Kustannustehokkuus ja jatkuvuus kulkevat käsi kädessä: Vuonna 2024 julkaistussa tutkimuksessa (Balancing continuity of care and home care schedule costs using blueprint routes, lähde 1) osoitettiin, että pidemmän aikavälin runkoreittiajattelu parantaa hoidon jatkuvuutta ilman, että aikataulukustannukset kasvavat merkittävästi. Tämä vastaa täsmällisesti AI Dimensionin lähestymistapaa: pitkän aikavälin reittirunko yhdistettynä päivittäisiin täsmäkorjauksiin on asiakkaan kannalta ylivoimainen malli.
- Vähemmän sairaalajaksoja ja päivystyskäyntejä: Hoidon jatkuvuudella on suora yhteys terveydenhuollon kokonaiskustannuksiin. Esimerkiksi tuoreessa, vuonna 2026 julkaistussa barcelonalaistutkimuksessa (lähde 2) havaittiin, että kotona hoidettavien potilaiden korkea (yli 75 %) jatkuvuustaso oman hoitajan kanssa laski merkittävästi ambulanssikuljetusten, päivystyksen ja sairaalahoidon tarvetta. Vastaavasti dementiaa sairastavilla iäkkäillä tehty tutkimus osoitti korkean jatkuvuuden laskevan sairaalahoitokustannuksia jopa kolmanneksella.
- Asiakkaan parempi hyvinvointi: Kun sama hoitaja käy asiakkaalla toistuvasti, riskit pienenevät. Vuoden 2024 tutkimusnäyttö osoittaa, että tuttu kotihoidon työntekijä vähentää asiakkaan kaatumisia, vakauttaa toimintakykyä ja jopa vähentää masennusoireita.
Paremmalla suunnittelulla parempaa laatua
Jos kotihoidon laatua halutaan aidosti parantaa, reittisuunnittelun siirtäminen lyhytnäköisestä päiväkohtaisesta optimoinnista tekoälyllä tuettuun pitkän aikavälin suunnitteluun on ainoa toimiva vaihtoehto. Tutkimukset ja arkikokemus osoittavat, että pitkäjänteinen suunnittelu ja hoidon jatkuvuus parantavat asiakkaan hyvinvointia, lisäävät turvallisuutta ja tuovat merkittäviä kustannussäästöjä vähentämällä muun muassa päivystys- ja sairaalahoidon tarvetta. Pidemmän aikajänteen optimointi ei siis ainoastaan säästä aikaa ja kilometrejä, vaan on ennen kaikkea inhimillisemmän ja laadukkaamman kotihoidon tae.
Lähteet:
1) https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2211692324000225
2) https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC12834597/
