Tekoälyn ja koneoppimisen käyttöönotto terveydenhuollon työvuorosuunnittelussa

Tekoälyn käyttö eri toimialoilla yleistyy jatkuvasti. Organisaatiot odottavat tekoälyn tuovan hyötyjä heidän prosesseihin ja tätä kautta heidän liiketoimintansa tehostuu. Tekoälyä käyttöönottava organisaatio ei välttämättä tiedä mitä kaikkea tekoälyn käyttöönottoon liittyy. Tämä tutkimus pyrkii selv...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Pesonen, Petteri
Other Authors: Informaatioteknologian tiedekunta, Faculty of Information Technology, Informaatioteknologia, Information Technology, Jyväskylän yliopisto, University of Jyväskylä
Format: Master's thesis
Language:fin
Published: 2023
Subjects:
Online Access: https://jyx.jyu.fi/handle/123456789/91952
_version_ 1826225709076447232
author Pesonen, Petteri
author2 Informaatioteknologian tiedekunta Faculty of Information Technology Informaatioteknologia Information Technology Jyväskylän yliopisto University of Jyväskylä
author_facet Pesonen, Petteri Informaatioteknologian tiedekunta Faculty of Information Technology Informaatioteknologia Information Technology Jyväskylän yliopisto University of Jyväskylä Pesonen, Petteri Informaatioteknologian tiedekunta Faculty of Information Technology Informaatioteknologia Information Technology Jyväskylän yliopisto University of Jyväskylä
author_sort Pesonen, Petteri
datasource_str_mv jyx
description Tekoälyn käyttö eri toimialoilla yleistyy jatkuvasti. Organisaatiot odottavat tekoälyn tuovan hyötyjä heidän prosesseihin ja tätä kautta heidän liiketoimintansa tehostuu. Tekoälyä käyttöönottava organisaatio ei välttämättä tiedä mitä kaikkea tekoälyn käyttöönottoon liittyy. Tämä tutkimus pyrkii selvittämään tekoälyn käyttöönottoon liittyviä hyötyjä ja terveydenhoitoalan työvuorosuunnittelussa. Tutkimuksella vastaamaan tutkimuskysymykseen ”Mitkä tekijät vaikuttavat onnistuneeseen käyttöönottoon terveydenhoitoalan työvuorosuunnittelussa?” Tutkimuksessa hyödynnetään alan aikaisempia teorioita koskien teknologioiden käyttöönottoa ja omaksumista. Tämä tutkimus on tapaustutkimus laadullisin menetelmin. Aineisto on kerätty kohdeorganisaatioista puolistrukturoidulla haastattelulla, jotta haastateltavilta henkilöiltä on saatu laajat näkemykset tutkimuksen aiheeseen. Aineistoa on kerätty kahdessa eri vaiheessa; ensimmäiset haastattelut on toteutettu ennen käyttöönottoa ja toisen vaiheen haastattelut on toteutettu pilottivaiheen jälkeen. Kahdessa eri vaiheessa toteutettujen haastattelujen avulla pystytään selvittämään paremmin mitkä tekijät vaikuttavat käyttöönottoon. Tutkimuksen tulokset näyttävät, että käytön aikomuksella on suuri vaikutus tekoälyn ja koneoppimisen käyttöönottoon terveydenhoitoalan työvuorosuunnittelussa. Tekoälyn ja koneoppimisen tehostamat prosessit vaikuttavat myös vahvasti tekoälyn ja koneoppimisen käyttöönottoon. Tämä tapaustutkimus esittää selkeästi tekoälyn ja koneoppimisen käyttöönoton odotukset, hyödyt, haitat ja kehityskohteet terveydenhoitoalan työvuorosuunnittelussa. The use of artificial intelligence in various industries is becoming more common. Organizations expect artificial intelligence to bring benefits to their processes, making their business more efficient. An organization adopting AI may not know everything about adopting AI. This study seeks to elucidate the benefits and disadvantages of adopting artificial intelligence in healthcare shift planning. The study aims to answer the research question “What factors contribute to the successful adoption of artificial intelligence in shift planning in the healthcare sector?” This research makes use of previous theories in the field regarding the introduction and adoption of technologies. This study is a case study using qualitative methods. The material has been collected from the target organizations through a semi-structured interview, to obtain broad views on the topic of the study from the interviewed persons. The data has been collected in two different phases; the first interviews have been carried out before the adoption and the second phase interviews have been carried out after the pilot phase. With the help of interviews carried out in two different phases, it is possible to find out better which factors affect the implementation. The results of the study show that the intention of use has a great impact on the introduction of artificial intelligence and machine learning in shift planning in the healthcare industry. The processes enhanced by artificial intelligence and machine learning also strongly influence the adoption of artificial intelligence and machine learning. This case study presents the expectations, benefits, disadvantages, and areas for the development of the adoption of artificial intelligence and machine learning in shift planning in the healthcare industry.
first_indexed 2024-09-11T08:52:16Z
format Pro gradu
fullrecord [{"key": "dc.contributor.advisor", "value": "Laatikainen, Gabriella", "language": "", "element": "contributor", "qualifier": "advisor", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.author", "value": "Pesonen, Petteri", "language": "", "element": "contributor", "qualifier": "author", "schema": "dc"}, {"key": "dc.date.accessioned", "value": "2023-11-17T10:48:04Z", "language": null, "element": "date", "qualifier": "accessioned", "schema": "dc"}, {"key": "dc.date.available", "value": "2023-11-17T10:48:04Z", "language": null, "element": "date", "qualifier": "available", "schema": "dc"}, {"key": "dc.date.issued", "value": "2023", "language": "", "element": "date", "qualifier": "issued", "schema": "dc"}, {"key": "dc.identifier.uri", "value": "https://jyx.jyu.fi/handle/123456789/91952", "language": null, "element": "identifier", "qualifier": "uri", "schema": "dc"}, {"key": "dc.description.abstract", "value": "Teko\u00e4lyn k\u00e4ytt\u00f6 eri toimialoilla yleistyy jatkuvasti. Organisaatiot odottavat teko\u00e4lyn tuovan hy\u00f6tyj\u00e4 heid\u00e4n prosesseihin ja t\u00e4t\u00e4 kautta heid\u00e4n liiketoimintansa tehostuu. Teko\u00e4ly\u00e4 k\u00e4ytt\u00f6\u00f6nottava organisaatio ei v\u00e4ltt\u00e4m\u00e4tt\u00e4 tied\u00e4 mit\u00e4 kaikkea teko\u00e4lyn k\u00e4ytt\u00f6\u00f6nottoon liittyy. T\u00e4m\u00e4 tutkimus pyrkii\nselvitt\u00e4m\u00e4\u00e4n teko\u00e4lyn k\u00e4ytt\u00f6\u00f6nottoon liittyvi\u00e4 hy\u00f6tyj\u00e4 ja terveydenhoitoalan ty\u00f6vuorosuunnittelussa. Tutkimuksella\nvastaamaan tutkimuskysymykseen \u201dMitk\u00e4 tekij\u00e4t vaikuttavat onnistuneeseen k\u00e4ytt\u00f6\u00f6nottoon terveydenhoitoalan ty\u00f6vuorosuunnittelussa?\u201d Tutkimuksessa hy\u00f6dynnet\u00e4\u00e4n alan aikaisempia teorioita koskien teknologioiden k\u00e4ytt\u00f6\u00f6nottoa ja omaksumista. T\u00e4m\u00e4 tutkimus on tapaustutkimus laadullisin menetelmin. Aineisto on ker\u00e4tty kohdeorganisaatioista puolistrukturoidulla haastattelulla, jotta haastateltavilta henkil\u00f6ilt\u00e4 on saatu laajat n\u00e4kemykset tutkimuksen aiheeseen. Aineistoa on ker\u00e4tty kahdessa eri vaiheessa; ensimm\u00e4iset haastattelut on toteutettu ennen k\u00e4ytt\u00f6\u00f6nottoa ja toisen vaiheen haastattelut on toteutettu pilottivaiheen j\u00e4lkeen. Kahdessa eri vaiheessa toteutettujen haastattelujen avulla pystyt\u00e4\u00e4n selvitt\u00e4m\u00e4\u00e4n paremmin mitk\u00e4 tekij\u00e4t vaikuttavat k\u00e4ytt\u00f6\u00f6nottoon. Tutkimuksen tulokset n\u00e4ytt\u00e4v\u00e4t, ett\u00e4 k\u00e4yt\u00f6n aikomuksella on suuri vaikutus teko\u00e4lyn ja koneoppimisen k\u00e4ytt\u00f6\u00f6nottoon terveydenhoitoalan ty\u00f6vuorosuunnittelussa. Teko\u00e4lyn ja koneoppimisen tehostamat prosessit vaikuttavat my\u00f6s vahvasti teko\u00e4lyn ja koneoppimisen k\u00e4ytt\u00f6\u00f6nottoon. T\u00e4m\u00e4 tapaustutkimus esitt\u00e4\u00e4 selke\u00e4sti teko\u00e4lyn ja koneoppimisen k\u00e4ytt\u00f6\u00f6noton odotukset, hy\u00f6dyt, haitat ja kehityskohteet terveydenhoitoalan ty\u00f6vuorosuunnittelussa.", "language": "fi", "element": "description", "qualifier": "abstract", "schema": "dc"}, {"key": "dc.description.abstract", "value": "The use of artificial intelligence in various industries is becoming more common. Organizations expect artificial intelligence to bring benefits to their processes, making their business more efficient. An organization adopting AI may not know everything about adopting AI. This study seeks to elucidate the benefits and disadvantages of adopting artificial intelligence in healthcare shift planning. The study aims to answer the research question \u201cWhat factors contribute to the successful adoption of artificial intelligence in shift planning in the healthcare sector?\u201d This research makes use of previous theories in the field regarding the introduction and adoption of technologies. This study is a case study using qualitative methods. The material has been collected from the target organizations through a semi-structured interview, to obtain broad views on the topic of the study from the interviewed persons. The data has been collected in two different phases; the first interviews have been carried out before the adoption and the second phase interviews have been carried out after the pilot phase. With the help of interviews carried out in two different phases, it is possible to find out better which factors affect the implementation. The results of the study show that the intention of use has a great impact on the introduction of artificial intelligence and machine learning in shift planning in the healthcare industry. The processes enhanced by artificial intelligence and machine learning also strongly influence the adoption of artificial intelligence and machine learning. This case study presents the expectations, benefits, disadvantages, and areas for the development of the adoption of artificial intelligence and machine learning in shift planning in the healthcare industry.", "language": "en", "element": "description", "qualifier": "abstract", "schema": "dc"}, {"key": "dc.description.provenance", "value": "Submitted by Paivi Vuorio (paelvuor@jyu.fi) on 2023-11-17T10:48:04Z\nNo. of bitstreams: 0", "language": "en", "element": "description", "qualifier": "provenance", "schema": "dc"}, {"key": "dc.description.provenance", "value": "Made available in DSpace on 2023-11-17T10:48:04Z (GMT). No. of bitstreams: 0\n Previous issue date: 2023", "language": "en", "element": "description", "qualifier": "provenance", "schema": "dc"}, {"key": "dc.format.extent", "value": "45", "language": "", "element": "format", "qualifier": "extent", "schema": "dc"}, {"key": "dc.language.iso", "value": "fin", "language": null, "element": "language", "qualifier": "iso", "schema": "dc"}, {"key": "dc.rights", "value": "In Copyright", "language": null, "element": "rights", "qualifier": null, "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.other", "value": "teknologian omaksuminen", "language": "", "element": "subject", "qualifier": "other", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.other", "value": "TAM", "language": "", "element": "subject", "qualifier": "other", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.other", "value": "UTAUT2", "language": "", "element": "subject", "qualifier": "other", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.other", "value": "teknologian k\u00e4ytt\u00f6\u00f6notto", "language": "", "element": "subject", "qualifier": "other", "schema": "dc"}, {"key": "dc.title", "value": "Teko\u00e4lyn ja koneoppimisen k\u00e4ytt\u00f6\u00f6notto terveydenhuollon ty\u00f6vuorosuunnittelussa", "language": "", "element": "title", "qualifier": null, "schema": "dc"}, {"key": "dc.type", "value": "master thesis", "language": null, "element": "type", "qualifier": null, "schema": "dc"}, {"key": "dc.identifier.urn", "value": "URN:NBN:fi:jyu-202311177972", "language": "", "element": "identifier", "qualifier": "urn", "schema": "dc"}, {"key": "dc.type.ontasot", "value": "Master\u2019s thesis", "language": "en", "element": "type", "qualifier": "ontasot", "schema": "dc"}, {"key": "dc.type.ontasot", "value": "Pro gradu -tutkielma", "language": "fi", "element": "type", "qualifier": "ontasot", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.faculty", "value": "Informaatioteknologian tiedekunta", "language": "fi", "element": "contributor", "qualifier": "faculty", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.faculty", "value": "Faculty of Information Technology", "language": "en", "element": "contributor", "qualifier": "faculty", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.department", "value": "Informaatioteknologia", "language": "fi", "element": "contributor", "qualifier": "department", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.department", "value": "Information Technology", "language": "en", "element": "contributor", "qualifier": "department", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.organization", "value": "Jyv\u00e4skyl\u00e4n yliopisto", "language": "fi", "element": "contributor", "qualifier": "organization", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.organization", "value": "University of Jyv\u00e4skyl\u00e4", "language": "en", "element": "contributor", "qualifier": "organization", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.discipline", "value": "Tietoj\u00e4rjestelm\u00e4tiede", "language": "fi", "element": "subject", "qualifier": "discipline", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.discipline", "value": "Information Systems Science", "language": "en", "element": "subject", "qualifier": "discipline", "schema": "dc"}, {"key": "yvv.contractresearch.collaborator", "value": "business", "language": "", "element": "contractresearch", "qualifier": "collaborator", "schema": "yvv"}, {"key": "yvv.contractresearch.funding", "value": "0", "language": "", "element": "contractresearch", "qualifier": "funding", "schema": "yvv"}, {"key": "yvv.contractresearch.initiative", "value": "student", "language": "", "element": "contractresearch", "qualifier": "initiative", "schema": "yvv"}, {"key": "dc.type.coar", "value": "http://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc", "language": null, "element": "type", "qualifier": "coar", "schema": "dc"}, {"key": "dc.rights.copyright", "value": "\u00a9 The Author(s)", "language": null, "element": "rights", "qualifier": "copyright", "schema": "dc"}, {"key": "dc.rights.accesslevel", "value": "restrictedAccess", "language": null, "element": "rights", "qualifier": "accesslevel", "schema": "dc"}, {"key": "dc.type.publication", "value": "masterThesis", "language": null, "element": "type", "qualifier": "publication", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.oppiainekoodi", "value": "601", "language": "", "element": "subject", "qualifier": "oppiainekoodi", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.yso", "value": "teko\u00e4ly", "language": null, "element": "subject", "qualifier": "yso", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.yso", "value": "koneoppiminen", "language": null, "element": "subject", "qualifier": "yso", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.yso", "value": "k\u00e4ytt\u00f6\u00f6notto", "language": null, "element": "subject", "qualifier": "yso", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.yso", "value": "terveysala", "language": null, "element": "subject", "qualifier": "yso", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.yso", "value": "tutkimus", "language": null, "element": "subject", "qualifier": "yso", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.yso", "value": "vaikutukset", "language": null, "element": "subject", "qualifier": "yso", "schema": "dc"}, {"key": "dc.rights.url", "value": "https://rightsstatements.org/page/InC/1.0/", "language": null, "element": "rights", "qualifier": "url", "schema": "dc"}, {"key": "dc.rights.accessrights", "value": "The author has not given permission to make the work publicly available electronically. Therefore the material can be read only at the archival workstation at Jyv\u00e4skyl\u00e4 University Library (https://kirjasto.jyu.fi/collections/archival-workstation).", "language": "en", "element": "rights", "qualifier": "accessrights", "schema": "dc"}, {"key": "dc.rights.accessrights", "value": "Tekij\u00e4 ei ole antanut lupaa avoimeen julkaisuun, joten aineisto on luettavissa vain Jyv\u00e4skyl\u00e4n yliopiston kirjaston arkistoty\u00f6semalta. Ks. https://kirjasto.jyu.fi/kokoelmat/arkistotyoasema..", "language": "fi", "element": "rights", "qualifier": "accessrights", "schema": "dc"}]
id jyx.123456789_91952
language fin
last_indexed 2025-02-18T10:56:46Z
main_date 2023-01-01T00:00:00Z
main_date_str 2023
publishDate 2023
record_format qdc
source_str_mv jyx
spellingShingle Pesonen, Petteri Tekoälyn ja koneoppimisen käyttöönotto terveydenhuollon työvuorosuunnittelussa teknologian omaksuminen TAM UTAUT2 teknologian käyttöönotto Tietojärjestelmätiede Information Systems Science 601 tekoäly koneoppiminen käyttöönotto terveysala tutkimus vaikutukset
title Tekoälyn ja koneoppimisen käyttöönotto terveydenhuollon työvuorosuunnittelussa
title_full Tekoälyn ja koneoppimisen käyttöönotto terveydenhuollon työvuorosuunnittelussa
title_fullStr Tekoälyn ja koneoppimisen käyttöönotto terveydenhuollon työvuorosuunnittelussa Tekoälyn ja koneoppimisen käyttöönotto terveydenhuollon työvuorosuunnittelussa
title_full_unstemmed Tekoälyn ja koneoppimisen käyttöönotto terveydenhuollon työvuorosuunnittelussa Tekoälyn ja koneoppimisen käyttöönotto terveydenhuollon työvuorosuunnittelussa
title_short Tekoälyn ja koneoppimisen käyttöönotto terveydenhuollon työvuorosuunnittelussa
title_sort tekoälyn ja koneoppimisen käyttöönotto terveydenhuollon työvuorosuunnittelussa
title_txtP Tekoälyn ja koneoppimisen käyttöönotto terveydenhuollon työvuorosuunnittelussa
topic teknologian omaksuminen TAM UTAUT2 teknologian käyttöönotto Tietojärjestelmätiede Information Systems Science 601 tekoäly koneoppiminen käyttöönotto terveysala tutkimus vaikutukset
topic_facet 601 Information Systems Science TAM Tietojärjestelmätiede UTAUT2 koneoppiminen käyttöönotto teknologian käyttöönotto teknologian omaksuminen tekoäly terveysala tutkimus vaikutukset
url https://jyx.jyu.fi/handle/123456789/91952 http://www.urn.fi/URN:NBN:fi:jyu-202311177972
work_keys_str_mv AT pesonenpetteri tekoälynjakoneoppimisenkäyttöönottoterveydenhuollontyövuorosuunnittelussa