Miksi kirurgia on haastavaa ja miten tehtäväanalyysi tukee käyttäjäkeskeistä suunnittelua?

Robottikirurgiaa koskeva tutkimus paljasti, minkälaisia päätöksentekoon liittyviä haasteita on kirurgisessa työssä. Haasteiden ja keinovalikoimien erottelu luo ymmärrystä tulevaisuuden robottikirurgian kehittämiseksi. VTT:n erikoistutkija Mikael Wahlström kuvailee blogissa tunnelmia leikkaussalissa toteutetusta tutkimusprojektista ja kertoo tehtäväanalyysin hyödyistä.

Väitetään, että tarkkuus ja kirurgia kulkevat käsi kädessä. Robottikirurgiaa koskeva uusi julkaisumme kuitenkin osoittaa, että kirurgia voi sisältää myös tiedon puutetta ja ristiriitoja.

Leikkaussalissa robottikirurgin kanssa

Leikkausrobotti on mekaanista mustekalaa muistuttava hökötys, joka rullataan makaavan potilaan yläpuolelle. Leikkaus tapahtuu putkia pitkin, joten haava on pienempi kuin perinteisesti veitsellä vetäisten. Robotti ei kykene itsenäiseen toimintaan vaan robottiin kiinnitettyjä teriä, saksia ja pihtejä ohjataan pelikonsolimaisesti robotin vieressä. Robotin kamera tarjoaa leikkaavalle kirurgille kolmiulotteisen näkymän potilaan sisään. Tutkimme lähinnä eturauhasleikkauksia, vaikka robottia voi käyttää muuhunkin. Syöpää sisältävä eturauhanen poistetaan potilaasta potilaan etupuolelta. Virtsarakko katkaistaan ja suljetaan uudelleen kiinni.

Kokenut robottikirurgi silpoo menemään itsevarmasti. Robotin instrumentit tekevät hydraulisia ”tsii, tsii, tsiih” -ääniä, mutta tunnelmaa värittää myös kirurgin leppoisat jutut. Samalla leikkaava kirurgi vastailee avustavan ja vielä opettelevan kirurgin kysymyksiin ja selittää leikkauksen etenemistä. Hän vastaisi mielellään myös meidän tutkijoiden kysymyksiin, jos rohkenisimme niitä leikkaustilanteessa kysyä; leikkaussalissa ainoastaan tutkijaa tuntuu jännittävän.

Itsevarmuus on tässä kuitenkin vain tunne ja leikkaavan kirurgin henkilökohtainen ominaisuus, sillä työhön itseensä sisältyy epävarmuutta. Ei ole koskaan varmaa, miten potilas leikkauksen jälkeen toipuu ja paranee. Lääketieteellinen kirjallisuus on kasa tilastollisiin yhteyksiin ja anatomiaan perustuvia suosituksia ja menetelmiä eikä niinkään selkeitä sääntöjä. Eturauhaseen päästään käsiksi erinäisiä väyliä pitkin eikä ole täyttä varmuutta, mikä reiteistä on potilaalle paras. Jokainen potilas on erilainen, joten aina pitää vähän soveltaa.

Leikatessa pitäisi poistaa syöpäsoluja riittävästi eturauhasen ympäriltä, mutta samalla pitäisi riittävästi suojella virtsanpidätykselle tärkeitä lihaksia sekä erektiolle tärkeitä hermoja. Sekä syöpäsolut että hermot ovat paljaalle silmälle näkymättömiä. Laajentuneen eturauhasen muodosta voi sentään jotain päätellä leikkauksen aikana. Epävarmuuden keskellä pitää siis tasapainotella kuten lääketieteessä muulloinkin: liika määrä lääkettä on myrkkyä, mutta liian vähän ei tuota haluttua vaikutusta.

Tasapainottelua epävarmuuden keskellä

Osaava kirurgi on toki tarkka – käsi ei värise ja robottikin tässä auttaa, sillä ohjainjärjestelmä vähentää tärinää. Kuitenkin kirurgin pitää myös ratkaista työhönsä liittyvä päähaaste eli epävarmuuden keskellä tasapainottelu, eli pitää leikata riittävästi, muttei liikaa, ja monia asioita ei tarkkaan ottaen tiedetä tai nähdä. Tähän vaadittavia hyvän kirurgin piirteitä ovat: varman päälle pelaaminen, potilaskeskeinen kokonaisvaltainen ajattelu ja tieteellinen uteliaisuus.

Vaikka varmuutta tai tutkittua tietoa joidenkin pienten toimenpiteiden hyödyllisyydestä ei ole, tekevät kirurgit niitä varmuuden vuoksi ”saattaahan niistä olla hyötyä” -periaatteella. Havaitsimme taitavien kirurgien muokkaavan toimintatapojaan hienoisesti esimerkiksi verenvuodon vähentämiseksi ja siltä varalta, että jotain yllättävää tapahtuu.

Potilaskeskeinen kokonaisvaltainen ajattelu tulee esiin kirurgiassa, kun leikkausta sovitetaan potilaan piirteiden ja tarpeiden mukaan. Esimerkiksi tuhti rasvakudos vaikeuttaa eturauhasleikkauksen suorittamista, mikä voidaan ottaa huomioon leikkauksen kulussa. Myös potilaan tahtotila ja elämäntilanne otetaan huomioon: jos erektiokyvyllä ei ole erittäin iäkkäälle potilaalle enää suurta merkitystä, voidaan kudosta leikata vähän enemmän, jotta syöpä varmasti saadaan pois.

Varman päälle pelaaminen ja potilaskeskeisyys ovat keinoja selviytyä epävarmuuden haasteesta. Oppikirjoista ja tieteellisistä julkaisuista ei niitä opita, vaan pitää käyttää omaa järkeä ja tuntumaa. Toisaalta tiedon puutteen haaste viittaa siihen, että tieteellinen uteliaisuus on hyvän kirurgin piirre: tieteellistä keskustelua seurataan ja siihen osallistutaan koeasetelmia tekemällä. Kirurgi voi esimerkiksi testata, onko jollain toimintatavalla tilastollista merkitystä potilaan paranemisen kannalta. Tällä tavoin potilas leikataan uusimman olemassa olevan tiedon mukaisesti.

Käyttäjää tutkimalla suuntaviivat teknologiakehitykselle

Dosentti Lassi A. Liikanen luennoi hiljattain VTT:llä ihmiskeskeisestä suunnittelusta. Ihmisten piilevät tarpeet pitäisi hänen mukaansa ottaa suunnittelussa huomioon. Ei siis suunnitella sen mukaan, mitä ihmiset sanovat haluavansa, vaan mitä todella tarvitsevat, vaikkeivat asiaa osaa ilmaista.

Yllä esitin, että ”tasapainottelu epävarmuuden keskellä” on yleinen haaste kirurgeille, johon myös eriteltiin yleisiä ratkaisuja, joita olivat ”varman päälle pelaaminen”, ”potilaskeskeinen kokonaisvaltainen ajattelu” sekä ”tieteellinen uteliaisuus”. Voidaan ajatella niin, että tämä yleinen haaste ja yleiset ratkaisukeinot ovat piileviä tarpeita, jotka voisi huomioida tulevaisuuden robotin suunnittelussa. Käyttäjiä koskeva tutkimus tehtäväanalyysillä siis antaa keinon työntekijöiden tarpeiden erittelyyn. Suunnittelussa on kyse luovasta työstä, joten ei ole suoraviivaista, miten tehtäväanalyysin tulokset tuottavat ihmiskeskeisiä teknologiaratkaisuja, mutta pohditaan asiaa leikkausrobottiesimerkin avulla.

Nykyiset leikkausrobotit on suunniteltu lähinnä leikkauksen suorittamista varten. Leikkauksesta saa videotallenteen, mutta muutoin robotti ei oikein palvele tiedonkeruuvälineenä. Tähän on pikkuhiljaa tulossa muutosta: puhutaan kirurgisesta datatieteestä, jossa robottiin liitetään informaatiota kerääviä sensoreita. Nikkaroimalla dataa yhdessä potilaskertomustietojen kanssa voidaan tuottaa uutta tietoa siitä, miten leikkaus keskimäärin kannattaa tehdä. Ongelmana on, että kirurgien kädenliikkeiden luokittelu numeeriseksi dataksi on hankalaa. Kädenliikkeillä voi olla merkityksiä, jotka vain kirurgi itse tuntee tietoisesti tai selkärangassaan. Esimerkiksi hyvinkin hyödylliset varman-päälle-pelaamis-liikkeet voivat olla kirurgeilla vähän erilaisia ja saattavat hukkua tilastomassaan.

Kirurgisessa datatieteessä kirurgi rajoittuu datan lähteeksi, mutta voisiko hän olla myös sen käyttäjä? Olisiko sittenkin järkevää suunnitella dataa keräävä tulevaisuuden leikkausrobotti käyttäjäkeskeisesti?

Käyttäjätutkimuksemme näkökulmasta tämä olisi järkevää, koska hyvillä kirurgeilla on omat keinonsa selviytyä työhön sisäänrakennetusta epävarmuudesta. Käytännössä dataa keräävä robotti voisi esimerkiksi tukea yllä eriteltyjä hyvän kirurgin piirteitä ”potilaskeskeistä kokonaisvaltaista ajattelua” ja ”tieteellistä uteliaisuutta”.

Kirurgi voisi saada käyttöönsä kauniisti ja käytettävästi esitettyä dataa leikkauksien kulusta ja tuloksista. Tarkastelemalla tuloksia yksin tai ryhmässä, kirurgi voisi tulla tietoisemmaksi omista leikkaustavoistaan ja potilaidensa komplikaatioista, mikä auttaisi rakentamaan potilaskohtaisia olettamuksia sekä tieteellisiä hypoteeseja leikkaustavan ja komplikaatioiden suhteesta. Näiden asioiden oppimisesta voi lukea lisää tutkimusprojektimme loppuraportin sivulta 46 lähtien (ks. julkaisut alla).

Hyvin esitetyn ja osittain valmiiksi pureksitun datan avulla olisi siis helpompaa luoda tutkimuskysymyksiä ja vastata niihin. Uusi työväline voisi kannustaa kirurgia kehittämään omia taitojaan ja kirurgiaa tieteenä. Ehkä hyvän työvälineen myötä potilaskeskeisyys ja tieteellinen uteliaisuus leviäisivät entistä laajemmalle kirurgien keskuudessa.

Tehdäänpä yhteenvetoa yksinkertaistaen: Käyttäjää koskeva tehtäväanalyysi tarjoaa päämääriä ja rakennetta suunnittelulle, koska se antaa suuntaviivoja siihen, mikä ongelma pyritään ratkaisemaan teknologialla ja miten. Ensin ymmärretään työn perustavanlaatuinen haaste, jonka uusi suunnitteilla oleva laite siis pyrkii ratkaisemaan – eli tässä tapauksessa kirurgisen työn epävarmuus ja ristiriitaisuus. Seuraavaksi eritellään työntekijän olemassa oleva keinovalikoima, jota uusi suunnitteilla oleva laite pyrkii tukemaan – eli tässä ehdotin, että tulevaisuuden leikkausrobotti voisi tukea potilaskeskeisyyttä sekä kirurgin omaa tieteellistä työtä lisäämällä kirurgin ymmärrystä hänen omista työkäytännöistään.

Projektissa tutkittiin robottikirurgian tulevaisuuden teknologiaratkaisuja laajemminkin. Näistä Iina Aaltonen julkaisi artikkelin väitöskirjaansa.

Tutkimuskin kehittyy: tekemisen tavat alitajunnasta sanoiksi

Projektin toinen tutkimusosapuoli oli Työterveyslaitos, joka auttoi meitä ymmärtämään osallistavia oppimisen kehittämisen menetelmiä. Yhdistämällä heidän osaamisen kehittämisen traditiota sekä VTT:n perustehtäväanalyysimenetelmää, opittiin uutta tehtäväanalyysin tekemisestä. Kirkastui ajatus: työn analyysissä tutkija ja työntekijä oppivat yhdessä työntekijän työstä ja toiminnan piirteistä.

Tekemisen tavat ovat osin alitajunnassa, joten työntekijän ei ole aina helppoa pukea omaa osaamistaan sanoiksi: tieto on ensin siirrettävä selkärangasta sanoiksi, jolloin hän samalla oppii omista toimintatavoistaan. Tämä tapahtuu kätevästi esimerkiksi katsomalla ja selittämällä työntekijän toimintaa koskevaa videomateriaalia yhdessä työntekijän kanssa. Menetelmä täydentää perinteistä kognitiivista tehtäväanalyysiä, jossa tutkija pyrkii ulkopuolisena tarkkailijana pääsemään työntekijän pään sisään.

OLYMPUS DIGITAL CAMERA

Mikael Wahlström
Erikoistutkija, valtiot. tohtori (sosiaalipsykologia)
mikael.wahlstrom(a)vtt.fi

 

 

Blogiteksti perustuu kirjoittajan vetämään WOBLE-nimiseen Suomen Akatemian projektiin, jossa VTT, Työterveyslaitos ja Tampereen yliopistollinen sairaala tutkivat ja kehittivät robottikirurgiaa. Projektia rahoitti myös Työsuojelurahasto. Projektiin osallistuivat kirjoittajan lisäksi Laura Seppänen, Marika Schaupp, Heli Heikkilä, Leena Norros, Iina Aaltonen sekä Jarno Riikonen.

Blogitekstissä mainitut julkaisut

Tehtäväanalyysi robottikirurgiasta:
Resilience through interpretive practice – A study of robotic surgery

WOBLE-projektin loppuraportti:
Tulkitseva työtapa ja sen tukeminen – videoavusteinen keskustelumenetelmä robottikirurgiassa

Iina Aaltosen väitöskirja:
Usability of emerging technologies

Artikkeli robottikirurgian käyttäjäkeskeisistä tulevaisuuden teknologiaratkaisuista:
Envisioning robotic surgery: Surgeons’ needs and views on interacting with future technologies and interfaces

Laproscopic_Surgery_Robot.-P

“Nimur at the English language Wikipedia [GFDL (http://www.gnu.org/copyleft/fdl.html)”

 

Leave a Reply

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.

%d bloggers like this: