Eläketurvakeskus testasi: Tekoäly tunnisti työkvyttömyyseläkeläisen kaksi vuotta ennen eläkkeen alkamista
Kuva: Pixabay
Parhaiten tekoäly ennusti tuki- ja liikuntaelinsairauksista ja hengityselinsairauksista johtuvat työkyvyttömyyseläkkeet.
Tekoäly tunnisti neljä viidestä työkyvyttömyyseläkeläisestä rekisteritietojen perusteella jo kaksi vuotta ennen eläketapahtumaa Eläketurvakeskuksen koneoppimiskokeilussa.
Koneoppimisalgoritmi opetettiin ennustamaan työkyvyttömyyseläkkeen alkaminen sosioekonomisten-, ansio- ja etuustietojen avulla. Ennustemalli löysi 78 prosentin tarkkuudella henkilöt, jotka jäivät kahden vuoden päästä työkyvyttömyyseläkkeelle.
– Lähes neljä viidestä on varsin lupaava tulos. On todennäköistä, että ennustetarkkuus paranisi lisäämällä muuta sosiaali- ja terveysdataa, sanoo Eläketurvakeskuksen matemaatikko Jarno Varis tiedoteessa.
Aineistona kokeilussa oli 500 000 ihmisen anonymisoidut tiedot Eläketurvakeskuksen rekistereistä.
Mainos (juttu jatkuu mainoksen jälkeen)
Projektissa ennustettiin työkyvyttömyyden alkamista kahden vuoden kuluttua. Koneoppimisalgoritmin opetusaineisto koostui 240 000 aiemmin työkyvyttömyyseläkkeelle joutuneen henkilön anonymisoiduista sosioekonomisista-, ansio- ja sosiaalietuuksien vuositason tiedoista ajalta 2–10 vuotta ennen työkyvyttömyyseläkkeen alkamista.
Verrokkeina käytettiin 240 000 satunnaisesti valittua henkilöä, jotka eivät olleet joutuneet työkyvyttömyyseläkkeelle tarkastelujakson aikana. Tästä aineistosta algoritmin oli mahdollista oppia työkyvyttömyyttä ennakoivia ilmiöitä.
Vertaamalla työkyvyttömyyseläkkeelle jääneitä ja työkykyisiä henkilöitä algoritmi oppi tunnistamaan työkyvyttömyyseläkettä ennakoivat muuttujat.
Parhaiten työkyvyttömyyttä ennustivat korkea ikä, sairauspäivärahojen ja kuntoutusrahan runsas käyttö ja ansiotulojen vähäisyys.
– Myös matala koulutustaso, työttömyys ja naimattomuus ennustivat työkyvyttömyyseläkettä. Tekoälyn tunnistamat tekijät vastaavat aikaisempia tutkimuksilla saatuja tuloksia, kertoo Varis.
– Kun laajempien tietoaineistojen yhdistely vielä helpottuu, tekoäly tarjoaa välineitä riskiryhmien entistä parempaan tunnistamiseen ja työkyvyttömyyttä ehkäisevien keinojen suuntaamiseen, uskoo Eläketurvakeskuksen johtaja Mikko Kautto.
