Evästeet

Hei! Verkkopalvelussamme käytetään evästeitä ja muita vastaavia työkaluja. Lisäksi seuraamme kävijäliikennettä anonyymisti. Voit sallia välttämättömät evästeet, tietyt evästeet tai kaikki evästeet. Lue lisää tietosuojaselosteestamme

Siirry sisältöön
Medaffcon's data team keeps research projects on track and ensures that the research findings are scientifically sound.

Etusivu > Kaikki artikkelit > Data-tiimi on Medaffconin selkäranka ja tutkimustulosten luotettavuuden takaaja

Data-tiimi on Medaffconin selkäranka ja tutkimustulosten luotettavuuden takaaja

Jos yksi sana kuvaisi Medaffconin Data-tiimiä, se olisi selkäranka. Data-tiimi pitää Medaffconin tutkimusprojektit raiteillaan ja varmistaa, että tutkimustulokset ovat tieteellisesti päteviä. Tiimin työn ytimessä on potilastietojen käsittely ja analysointi, erityisesti Real-World Evidence (RWE) -tutkimuksissa.

Data-tiimi yhdistää terveystaloustieteen, lääketieteellisen tutkimuksen ja nykyaikaisen datatieteen, tarjoten räätälöityjä ratkaisuja asiakkaiden tarpeisiin. Heidän työnsä tukee lääke- ja terveysteknologiateollisuutta sekä terveydenhuollon kehittämistä Suomessa ja muissa Pohjoismaissa.

Ryhmää johtaa Iiro Toppila, diplomi-insinööri ja bioinformatiikan maisteri. Ennen Medaffconille siirtymistään hän työskenteli akateemisessa tutkimusryhmässä tutkimusapulaisena, analysoiden kliinistä ja geneettistä potilasaineistoa.

”Teen Medaffconilla pitkälti samoja asioita kuin akatemiassa, mutta liiketoimintapuoli tarjoaa laajemman, helikopteriperspektiivin ja aiheet vaihtelevat enemmän. Tahti on myös selvästi nopeampi. Saan molempien maailmojen parhaat puolet”, Toppila kertoo.

Vahvaa teoreettista ja teknistä osaamista yhdistettynä poikkitieteelliseen viestintään

Toppilan tiimissä työskentelee kuusi datatieteilijää, ja uusi jäsen aloittaa pian. Useimmat heistä ovat koulutukseltaan diplomi-insinöörejä tai tilastotieteilijöitä, ja heidän osaamisalueisiinsa kuuluvat esimerkiksi bioinformatiikka, biostatistiikka ja epidemiologia.

”Yhteistä tiimimme jäsenille on vahva teoreettinen ja tekninen asiantuntemus sekä kyky kommunikoida eri tieteenalojen välillä – esimerkiksi lääkäreiden, geneetikkojen ja patologien kanssa”, Toppila toteaa.

Toppilan lisäksi joukkueeseen kuuluvat tällä hetkellä Samuli Tuominen, Johanna Vikkula, Juhani Aakko, Olivia Hölsä ja Anna Anttalainen.

”Meillä on todella älykkäitä ihmisiä tiimissä. Heidän ratkaisukeskeinen ajattelunsa, ongelmanratkaisukykynsä ja asiakasymmärryksensä ovat huipputasoa. Tunnistamme asiakkaan todelliset tarpeet emmekä tyydy vain siihen, mitä aluksi pyydetään”, Toppila sanoo.

Tiimin innovatiivinen asenne näkyy halussa kehittää jatkuvasti parempia toimintatapoja sen sijaan, että tyytyisi vallitsevaan tilanteeseen.

”Pyrimme olemaan aallonharjalla ja olemme aina kiinnostuneita uusista ideoista”, Toppila sanoo.

Tietämystä ylläpidetään ja laajennetaan lukemalla tieteellistä kirjallisuutta ja osallistumalla säännöllisesti alan konferensseihin, kuten ISPORiin. Tiimi myös jakaa oppimaansa tehokkaasti keskenään matalahierarkkisessa ympäristössä.

Data-tiimi hyödyntää tekoälyä ja koneoppimista analyyseissä

Tiimi käyttää tekoälyä, koneoppimista ja erilaisia sisäisesti kehitettyjä työkaluja terveysdatan analysointiin. Nämä teknologiat mahdollistavat tehokkaammat ratkaisut terveydenhuollon päätöksenteossa ja hoitojen arvioinnissa.

Data-analyytikot ovat mukana projekteissa jo suunnitteluvaiheessa.

”Tuomme asiantuntemuksemme siitä, millaista dataa tarvitaan ja miten se tulisi analysoida, jotta tutkimuskysymyksiin saadaan luotettavia vastauksia. Tunnemme hyvin erilaiset tietolähteet ja rekisterit sekä niiden mahdollisuudet ja rajoitukset”, Iiro selittää.

Data-asiantuntijat vastaavat analyysisuunnitelman laatimisesta, datan käsittelystä ja itse analyyseistä.

”Raakadatan lähtötilanne on usein kaukana valmiista. Se voi olla sekavaa, vajavaista tai järjestämätöntä. Puhdistamme datan ja varmistamme sen laadun. Sen jälkeen muokkaamme sen analyysikelpoiseksi aineistoksi. Kun analyysit on tehty, raportoimme tulokset ja tuemme asiakkaita tieteellisissä julkaisuissa – tietenkin tiiviissä yhteistyössä RWE-tiimimme lääketieteellisten asiantuntijoiden kanssa”, Toppila lisää.

Suurin osa projekteista perustuu todelliseen potilasdataan

Suurin osa tiimin projekteista perustuu todellisesta maailmasta saatavaan potilasdataan. Tutkimuskohteita voivat olla esimerkiksi epidemiologiset kysymykset – kuten potilasmäärät ja sairauksien yleisyys – tai hoitojen vaikutukset. Usein mukana on myös terveystaloustieteellinen näkökulma, jossa tarkastellaan hoitokustannuksia ja terveyspalveluiden käyttöä.

Tutkimusaiheet vaihtelevat: yksi projekti voi käsitellä harvinaista perinnöllistä sairautta, toinen yleistä kroonista tautia tai vaikka tavallista hengitystieinfektiota. Tiimi tutkii ilmiöitä koko kirjolla – flunssasta syöpään.

Real-World Evidence (RWE) -tutkimus:

Tiimi suunnittelee ja toteuttaa tutkimuksia todellisesta datasta. Projektit hyödyntävät suuria aineistoja, kuten kliinistä ja geneettistä potilasdataa, tukien päätöksentekoa terveydenhuollossa ja lääkealalla.

Data-analyysi ja tilastotiede:

Tiimi käyttää nykyaikaisia datatieteen menetelmiä, kuten koneoppimista ja tekoälyyn perustuvia työkaluja, analysoidakseen terveystietoja sairauksien ymmärtämiseksi ja hoitojen kehittämiseksi.

Poikkitieteellisen osaamisen yhdistäminen:

Medaffconin vahvuus on sen kyky yhdistää eri tieteenalojen asiantuntemus kokonaisvaltaiseksi palveluksi, joka tukee lääkealan päätöksentekoa ja terveydenhuollon kehittämistä.

Asiantuntijapalvelut:

Medaffcon tarjoaa joustavia asiantuntijaresursseja, kuten data-analyytikoita ja biostatistikkoja, asiakkaan väliaikaisiin tarpeisiin.

Vaikuttavuuden arviointi:

Medaffcon tunnetaan interventioiden vaikuttavuuden arvioinnin osaamisestaan. Data-analyysimenetelmiä käytetään suurten aineistojen – kuten biopankki- ja rekisteriaineistojen – analysointiin.

Yhteistyöverkostot:

Medaffcon tekee tiivistä yhteistyötä akateemisten tutkimuslaitosten, biopankkien, sairaaloiden ja muiden terveydenhuollon sidosryhmien kanssa. Tämä mahdollistaa tietojen tehokkaan käytön sekä lääketieteellisestä että terveystaloudellisesta näkökulmasta.

Tämä artikkeli on kirjoitettu englanniksi ja käännetty tekoälyn avulla suomenkielelle.

Takaisin ylös