Itsensä mittaaminen lisääntyy ja uusia mahdollisuuksia siihen tulee koko ajan lisää. Samanaikaisesti käydään keskustelua mittaamisen hyödyistä, mielekkyydestä ja haitoista. Osassa puheenvuoroista tyrmätään koko mittaamisen mielekkyys. Seuraavassa muutamia ajatuksia omista kokeiluistani.
Olen kokeillut ja käyttänyt Ouran ja Moodmetricin sormusta, tehnyt Firstbeatin Hyvinvointianalyysin sekä käyttänyt Garminin FR 935 kelloon liittyviä ominaisuuksia. Muut mittarit perustuvat sykevälivaihtelun mittaamiseen, mutta Moodmetricin mittaus EDA-signaaliin. Linkit erillisiin raportteihin eri laitteista ovat tämän kirjoituksen lopussa.
Kuva unen määrästä ja laadusta on tarkentunut
Erityisesti Ouran sormuksen avulla olen saanut selville yksilöllisen unentarpeeni määrän. Tällä tarkoitan sellaista unen määrää, joka on edellytyksenä sille, että työpäiväni aikana olen hyvässä työvireessä. Tätä tietoa vasten pystyn suunnittelemaan omaa aikatauluani ja rutiinejani niin, että saan riittävästi unta.
Samoin olen saanut tietoa siitä, minkälainen toiminta tukee hyvää yöunta ja varmistaa näin sitä, että käytettävissä oleva yöaika tule käytettyä tehokkaaseen ja laadukkaaseen nukkumiseen.
Mittausten perusteella havaittujen huonosti nukuttujen öiden syitä on helppo purkaa. Usein ne liittyvät pitkittyneisiin työpäiviin, illalla tehtyihin koviin treeneihin, matkustamiseen tai epäsäännölliseen elämään.
On vaikea keksiä syytä, miksi oman unen laadun parantaminen olisi kenellekään haitallista. Vaikka mittaaminen ei olisikaan yhtä tarkkaa kuin laboratorio-olosuhteissa, on pidemmällä ajanjaksolla tehty mittaus ja siitä paljastuva keskiarvo tarkempi kuin oma arvaus tai arvio.
Kuva päivän kuormituksista on täsmentynyt
Firstbeatin hyvinvointianalyysistä, Garminin (jonka sisällä on Firstbeatin algoritmi) datasta sekä Moodmetricin sormuksesta olen saanut kuvaa työpäivien kuormittavuudesta.
Erilaiset kokoukset ja vuorovaikutustilanteet näkyvät piikkeinä mittauksissa ja tätä vasten on mahdollista yrittää sisällyttää päiviin palauttavia rauhallisempia jaksoja. Alla oleva kuva on Garminin antamaa näkymää, johon on lisätty päivän kulkua.
Kokousten kuormittavuudesta muistan anekdootin lähes 20 vuoden takaa. Kun päivittelin kokousrumbaa, vanhempi kollegani sanoi, että ”Sinun pitää oppia nauttimaan kokouksista.” Uskon, että tässä on oma viisautensa.
Toisesta näkökulmasta voisi ajatella, että kokousten vetäjillä ja kaikilla osanottajilla on mahdollisuus vaikuttaa siihen, minkälainen kuormitus kokouksesta osanottajille muodostuu.
Mitä hyötyä hyvinvointiteknologiasta siis on?
Hyvinvointiteknologia ei tässä ja nyt ratkaise kaikkein suurimpia työelämän tai kansanterveyden ongelmia. Tämä johtuu ainakin seuraavista tekijöistä:
- laitteita ei ole käytössä niillä, jotka niitä eniten tarvitsisivat
- kaikki eivät osaa tulkita dataa
- ihmiset eivät muuta käyttäytymistään, vaikka saisivatkin tietoa
- mittaukset eivät integroidu terveydenhuollon prosesseihin
- mittausten validiteetista tarvitaan lisää tutkimusta
Lista ei kuitenkaan ole toivoton. On melko helppo pohtia, miten mainituissa asiakohdissa päästäisiin eteenpäin.
Tällä hetkellä hyvinvointiteknologiasta on hyötyä niille ihmisille, joilla on mahdollisuus hankkia laitteita ja jotka pystyvät hankkimaan tietoa ja analysoimaan ja muuttamaan omaa toimintaansa laitteiden antaman tiedon valossa.
Laitteet siis auttavat ihmisiä, joilla niitä on ja jotka ovat motivoituneita hyödyntämään niitä.
Jos hyvinvointilaitteiden hyötyjen halutaan leviävän laajemmalle, laitteita on saatava myös niille kansalaisryhmille, joilla ei ole mahdollisuutta tehdä useiden satojen eurojen investointeja sormuksiin, kelloihin tai muihin laitteisiin.
Tematiikka kaipaa myös monitieteistä tutkimusta validiteettimittausten lisäksi. Tutkimuskysymyksiä ovat esimerkiksi: miten eri väestöryhmät suhtautuvat mittaamiseen? Minkälaisia ennakkoluuloja on? Minkälainen tuki käyttäjillä lisää vaikuttavuutta ja johtaa esimerkiksi elämäntapamuutoksiin?
Tulevaisuudessa potilaan hyvinvointilaitteen data integroituu lääkärin vastaanotolla potilastietojärjestelmään tai tiedot ovat saatavilla Kanta-palvelusta. Lääkäri tulkitsee hyvinvointidataa samalla tavalla kuin hän tekee nyt magneetti- tai röntgenkuvien kanssa.
Kun luvittamisesta ja tietosuojasta huolehditaan, työpaikoilla on mahdollisuus tehdä dataan pohjautuvia kehittämistoimenpiteitä.
Teknologian kehittyessä mittaamisesta tulee tarkempaa ja mittauksen piiriin tulee uusia alueita. Erilaisia datoja voidaan yhdistää samaan kokonaisuuteen ja siirrytään enemmän ilmiöiden kuvaamisesta analyyseihin ja ennustamiseen yksilön ja yhteiskunnan tasolla.
Yhteiskunnallisella tasolla tarvitaan tätä kehitystä tukevia toimenpiteitä, asiaan liittyvää tutkimusta sekä keskustelua mittaamisen etiikasta ja pelisäännöistä. Näin hyvinvointiteknologia saadaan mukaan täysimääräisesti ratkaisemaan yhteiskuntamme suuria työkykyyn ja kansanterveyteen liittyviä kysymyksiä.
Kuva: Unsplash.
Linkit eri artikkeleihin:
