Masentunut aikuinen yksin pimeässä - tiedotteen kuvituskuva

Tekoäly tunnistaa työkyvyttömyyseläkeläisen kaksi vuotta ennen eläkkeen alkamista

Eläketurvakeskuksessa kokeiltiin koneoppimisen menetelmiä lupaavilla tuloksilla. Tekoäly tunnisti neljä viidestä työkyvyttömyyseläkeläisestä rekisteritietojen perusteella jo kaksi vuotta ennen eläketapahtumaa. Parhaiten työkyvyttömyyttä ennustivat korkea ikä, sairauspäivärahojen ja kuntoutusrahan runsas käyttö ja ansiotulojen vähäisyys.

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, kertoo matemaatikko Jarno Varis Eläketurvakeskuksesta.

Aineistona käytettiin 500 000 ihmisen anonymisoituja tietoja Eläketurvakeskuksen rekistereistä. 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.

Tekoäly voi tulevaisuudessa pidentää työuria

Parhaiten tekoäly ennusti tuki- ja liikuntaelinsairauksista ja hengityselinsairauksista johtuvat työkyvyttömyyseläkkeet. Myös varsinaiset työkyvyttömyyseläkkeet pystyttiin ennustamaan paremmin kuin kuntoutustuet.

Eläketurvakeskuksen johtaja Mikko Kautto näkee tekoälyssä paljon mahdollisuuksia.

– Eläketurvakeskuksen laajat rekisteritiedot tarjoavat hyvän lähtökohdan tekoälyn hyödyntämiseen tietotuotannossa. Kun laajempien tietoaineistojen yhdistely vielä helpottuu, tekoäly tarjoaa välineitä riskiryhmien entistä parempaan tunnistamiseen ja työkyvyttömyyttä ehkäisevien keinojen suuntaamiseen, kertoo Kautto.

Eläketurvakeskuksen projekti toteutettiin yhteistyössä Siili Solutionsin asiantuntijan Ilkka Huopaniemen kanssa. Kaikki kokeilun tietojenkäsittely toteutettiin ETK:n käyttöympäristössä ilman pilvipalveluja.

Jarno Variksen bloggaus: Eläketurvakeskuksen koneoppimiskokeilu – näin se tehtiin!

Kuva: Pexels

Lisätietoja:
Matemaatikko Jarno Varis, puh. 029 411 2612, 050 413 0548, jarno.varis(at)etk.fi
Johtaja Mikko Kautto, puh. 029 411 2185, 040 740 8095, mikko.kautto(at)etk.fi