Peidus pool: millega tegeleb Tervisekassa andmelaospets?

Oleme Tervisekassat harjunud meediapildis nägema mitmete oluliste teemadega nagu ravi rahastus, ravimid või töövõimetushüvitised. Viimastel kuudel troonib tipus mõistagi vaktsineerimine. Tervisekassa  lugudesari nimega „Peidus pool“ räägib aga meie asendamatutest inimestest ja nende tööst, mis võib laiema avalikkuse eest tihti peitu jääda, kuid on meie ühise ravirahakotiga majandamisel ning tervishoiu toetamisel väga vajalik.

„Peidus pool“ sarja esimene lugu räägib Tervisekassa süsteemiarenduse osakonna peaspetsialist Helen Talsi igapäevasest tööst ja pikematest projektidest.

„Kõige suurema osa minu ülesannetest hõlmab andmeladu ehk BW,“ ütleb Helen alustuseks, just kui sellega olekski kõik tema töö kohta öeldud. Kui mõnevõrra lihtsustada, töötab Helen iga päev selle nimel, et meie kõigi ravi- ja terviseandmed oleksid andmelaos korras, õigel hetkel kättesaadavad ja pidevalt uuendatud. BW on nagu vanaema kelder, kus moosipurgid on eeskujulikult sildistatud, grupeeritud ning kus alati keegi selle eest hea seisab, et ükski moos hallitama ei läheks.

Andmelaost leiab kogu info, mida inimese ravikindlustuse majandamisel tarvis on ehk eeskätt tema raviarved, retseptid ja info erinevate hüvitiste kasutamise kohta. Andmelattu jõuavad need teistest andmekogudest ja nad koondatakse kokku just selle valiku põhjal, et neid oleks võimalik ravikindlustuse vaatenurgast hõlpsalt analüüsida. Et andmekogu pidevalt korras püsiks, on vaja selle laekumist jälgida, andmeid omavahel vastavusse sättida ja hoolitseda ka nende edasise käekäigu eest. „Kui uued andmed on laos, saab neid omavahel siduda olemasolevaga – näiteks inimese kindlustuse info töövõimetushüvitiste infoga või tema retseptid raviarvetega,“ selgitab Helen.

Pole andmeid, pole statistikat

Andmete korrashoid on hädavajalik eeskätt Heleni kolleegidele Tervisekassas, kelle ülesandeks on koostada statistikat. Tänu andmekogudele on neil võimalik inimeste raviarveid koondatult vaadelda ning selle põhjal Eesti inimeste tervist analüüsida. Samuti töötavad raviarvete ja hüvitiste koondvaatega Tervisekassa spetsialistid, kelle ülesandeks on hoida silm peal meie ühisel ravirahakotil ning jälgida, et ega kellegi ravi eest ei ole esitatud topeltarveid.

Heleni ja tema lähima kolleegi Maarja töö on ka teisi kolleege ja partnereid koolitada, et keerulisest andmekogust kõik vajalik kõige lühemat teed mööda kätte saada. Pealtvaade sellele labürindile on kahtlemata oluline, et hoolega arendatud ja hooldatud ladu ka meie tervisesüsteemi töös väärilise rakenduse leiaks.

Labürindid ja nende abil oma aju treenimine pole Helenile võõras ka tööst vabal ajal. „Mängin lauamänge ja lahendan jaapani mõistatusi,“ loetleb ta tegevusi, millega oma aju treenida. Koduse elu täidab ka kahe väikese lapse kasvatamine, kelle tõttu ütleb naljatades, et vahel tundub nagu oleks hoopis koka-amet praegu tema igapäevas see põhiline.

Tervisekassas peab ta aga hetkel käsilolevast kõige tähtsamaks sellesama andmelao uuendamist ja testimist. Lisaks sellele on ta osaline ka perearstide kvaliteedisüsteemi kaasajastamises. „Meilt saavad perearstid patsientide nimekirjad, kes nende nimistus vajavad suuremat tähelepanu ja jälgimist,“ sõnab Helen. Tema roll projektis on anda endast parim, et võimalikult suur osa andmete vahetusest oleks automaatne ja toimuks nii sagedasti kui võimalik. Nii on nii Heleni enda kolleegide kui ka perearstide töö lihtsam.

Perearstile jääb enam aega patsiendi jaoks

Helen ise hindab oma mõju meie tervisesüsteemile pigem kaudseks. Kui andmevahetus toimib kenasti, e-riigile kohaselt on meie infosüsteemid korras, jääb perearstil enam aega, et tegeleda oma patsientide muredega. Andmeladu annab võimaluse perearstil ka kiiremini pärida, millist ravi on tema patsient erinevates raviasutustes saanud ja selle põhjal hõlpsamini edaspidiseid otsuseid langetada. „Ehk on seeläbi ka patsient rõõmsam ja tervem,“ loodab Helen.

Nähtavam on süsteemiarendaja töö aga Tervisekassa kolleegidega jaoks, kellest suurel osal on ühtelugu vaja statistilisi andmeid, et nende põhjal suuremaid järeldusi teha. Just need on aga järeldused, millest tehakse kogu meie ühiskonda puudutavaid otsuseid. Näiteks on just varem mainitud riskipatsientide ravijuhtimine suuresti alguse saanud statistikast – kellele, kui palju ja kuidas lisatähelepanu osutada. Samuti saame praegu selle kasu mõõta statistika abil. Näeme, et nende patsientide tervisenäitajad, kes programmis osalevad, on paranenud. See annab omakorda Tervisekassale julgust riskipatsientide programmi tegevust laiendada.

Kõige enam motiveerib Helenit see, kui midagi päriselt valmis saab ja tööst tulev kasu on silmaga näha. „Erilist rõõmu tõi eelmine kevad, kui sain oma nõu ja jõuga abiks olla igasugu päringutele vastamisel. Siis oli suur huvi töövõimetushüvitiste kasutamise kohta. Just näiteks sellise statistika jaoks on andmeladu suurepärane tööriist,“ selgitab ta.

Kindlasti on tähtis roll ka rutiinivabadusel – peaasi, et oleks erinevaid teemasid piisavalt, et igav ei hakkaks. Olulised on ka toredad töökaaslased, kes iial üllatamast ei väsi. Hiljuti sai ta näiteks Tartust postiga karbitäie imemaitsvaid makroone, selgituseks kirjas vaid „Tartu kolleegidelt“. „Ei olnud isegi mingi tähtpäev!“ rõõmustab Helen.