Marjatta Karvonen (vas.) ja Elena Moltchanova uskovat, että SASilla ajettavasta spatiaalisesta analyysista voitaisiin vähällä työllä tuotteistaa helppokäyttöisiä ratkaisuja moneenkin eri tarkoitukseen.

Kansanterveyslaitos ajaa SAS®illa pisimmälle maailmassa kehitettyä matemaattista algoritmia, jonka avulla paikkatietoa voidaan käyttää luotettavasti hyväksi terveysilmiöiden alueellisessa tutkimuksessa.

Terveysilmiöiden esiintymistä kuvaavia karttoja on tähän asti tehty lääni-, sairaanhoitopiiri- tai kuntatason tilastotietojen pohjalta. Koska asutus kuitenkin jakautuu hallinnollisen alueen sisällä hyvin epätasaisesti, kartat ovat antaneet vääristyneen kuvan ilmiöistä.

Jossakin läänissä tai kunnassa asutus voi olla keskittynyt yhteen nurkkaan, ja tutkittava tauti on tietenkin siellä, missä ihmisetkin ovat.

"Kun tältä pohjalta tehdään karttakuva taudin ilmaantuvuudesta, koko lääni tai kunta näyttää samanlaiselta. Siinä tavallaan menetetään tietoa", Kansanterveyslaitoksen senioritutkija ja terveysmaantieteen dosentti Marjatta Karvonen toteaa.

Pienissä kunnissa ja harvaanasutuissa lääneissä ongelmana on ollut myöskin se, että hetkelliset poikkeamat jonkin harvinaisen taudin ilmaantuvuudessa ovat korostuneet, koska satunnaisvaihtelua ei ole kyetty hallitsemaan perinteisin tilastollisin tutkimusmenetelmin.

Luotettavampaa tietoa tautien esiintymisestä
Tutkijaryhmä on Karvosen johdolla kehittänyt bayesläiseen tilastolliseen analyysin perustuvan menetelmän, joka on auttanut ratkaisemaan perinteisiin menetelmiin liittyneet ongelmat.

Menetelmässä käytetään hyväksi Suomessa saatavilla olevaa, erittäin korkeatasoista koordinaattipohjaista paikkatietoa, joka mahdollistaa yksittäisten tautitapausten sijoittamisen ja yhdistämisen jopa yhden neliökilometrin tai 10 x 10 kilometrin kokoisille karttaruuduille.

Näin pienissä karttaruuduissa satunnaisvaihtelu voi tietenkin olla erityisen voimakasta, joten sen hallitsemiseksi Karvosen johtama ryhmä on käyttänyt bayesläisyyteen nojaavaa spatiaalista analyysia.

Spatiaalinen tilastoanalyysi olettaa, että lähekkäin olevat alueet muistuttavat tietyn ominaisuuden suhteen toisiaan enemmän kuin kaukana toisistaan sijaitsevat alueet. Niinpä menetelmässä verrataan lähekkäisten karttaruutujen tietoja taudin esiintymisestä toisiinsa ja hallitaan sen avulla satunnaisvaihtelua.

"Tällöin karttakuva taudin ilmaantuvuudesta vähän smuttautuu, mutta antaa kuitenkin luotettavampaa tietoa siitä", Karvonen selittää.

Kun esimerkiksi sydäninfarktin esiintyminen kuvataan kartalla ilman matemaattista mallinnusta, rakeinen karttakuva ei anna minkäänlaista kuvaa taudin esiintymisen todellisista alueellisista eroista, vaan tautia on yksinkertaisesti enemmän siellä, missä ihmisiä on enemmän.

Bayesläisen mallinnuksen tuloksena syntyneen kartan värisävyjen erot sen sijaan osoittavat havainnollisesti, missä ovat taudin todelliset riskialueet.

"Juuri korkean riskin alueethan ovat kiinnostavia", sanoo maisteri Elena Moltchanova, joka parhaillaan kehittää menetelmässä käytettyä bayesläistä tilastomatemaattista algoritmia väitöskirjatyössään.

SAS lyhentänyt ajoajat jopa kymmenesosaan
Maailmanmitassakin pisimmälle kehitettyä spatiaalisen analyysin tilastomatemaattista algoritmia ajettiin Kansanterveyslaitoksella alunperin ympäristössä, jossa ajot kestivät muutaman vuorokauden.

Kun algoritmi käännettiin SAS-ympäristöön, konekapasiteettia muilta töiltä ryövänneet ajoajat supistuivat jopa kymmenesosaan aiemmasta.

Menetelmän avulla on tutkittu muun muassa sydäninfarktin ja lapsuusiän diabeteksen esiintymistä. Seuraavana tutkimuskohteena on Parkinsonin tauti.

"Tällöin karttakuva taudin ilmaantuvuudesta vähän suttautuu, mutta antaa kuitenkin luotettavampaa tietoa siitä", Karvonen selittää.

Menetelmä soveltuu myös kaikkeen muuhun paikkatietoa hyödyntävään tutkimukseen, olipa kyse sitten sosiaalisten ongelmien, ympäristön, metsätalouden tai liikeyritysten markkina-alueiden tutkimisesta.

Mallista on Karvosen mukaan suunnitteilla laajemminkin alueelliseen tutkimukseen soveltuvia työkaluja yhteistyössä SASin tai jonkun muun sopivan kumppanin kanssa.

Artikkeli julkaistu SAS Uutisissa (nro 1/2002).

Takaisin