Väitöstutkimus korostaa kevyen työkalun tarvetta poissaolojen ennakoinnissa – suomalainen QWL-pulssi tarjoaa ratkaisun

Suomessa kehitetty Novogain AI ennustaa poissaoloja: kuuden kysymyksen pulssi tuottaa jokaiselle tiimille poissaoloennusteen kuukausittain ilman terveystietoja

OULU, FINLAND, November 2, 2026 /EINPresswire.com/ -- Työntekijöiden kokemukset työolosuhteista sisältävät tärkeää tietoa tulevasta sairauspoissaoloriskistä, osoittaa tuore suomalainen väitöstutkimus. Tutkimus korostaa lyhyiden, toistettavien kyselyjen mahdollisuuksia. Suomessa kehitetty Novogain AI hyödyntää kuuden kysymyksen QWL-pulssia tiimikohtaiseen sairauspoissaolojen ennakointiin ilman työntekijöiden terveystietoja.

Ajoitus on merkittävä. Euroopan parlamentti hyväksyi 6. lokakuuta 2026 lainsäädäntöaloitteen psykososiaalisten riskien ehkäisyn vahvistamiseksi. Parlamentti pyytää komissiota arvioimaan sitovan EU-sääntelyn tarvetta ja mahdollisuuksia.
Tavoitteena on siirtää työkykyjohtamisen painopistettä ongelmien jälkikäteisestä korjaamisesta niiden ennaltaehkäisyyn.

EU korostaa ennakoivaa psykososiaalisten riskien hallintaa
Euroopan parlamentti hyväksyi päätöslauselman äänin 413–210. Siinä korostetaan psykososiaalisten riskien säännöllistä arviointia, työntekijöiden osallistumista ja ehkäisevien toimenpiteiden vaikuttavuuden seurantaa.

Parlamentin valiokuntavalmistelussa esitettiin myös tieteellisesti validoitujen arviointimenetelmien käyttöä ja varhaisen tunnistamisen mekanismeja.
Kyseessä ei ole vielä voimassa oleva direktiivi. EU sääntelysuunta on kuitenkin selvä: työperäistä kuormitusta tulee ehkäistä ensisijaisesti työn organisointia, työolosuhteita ja johtamista kehittämällä.

Työntekijän kokemus ennustaa sairauspoissaoloja
Anniina Anttilan Tampereen yliopistossa vuonna 2026 julkaistu väitöstutkimus tarkasteli lähes 12 000 työntekijän kyselyvastauksia, työterveyshuollon tietoja ja sairauspoissaoloja.
Psykososiaalisista työoloista erityisesti työntekijän kokemus mahdollisuuksistaan vaikuttaa työn sisältöön, työtahtiin ja työaikaan ennusti toistuvia lyhyitä sairauspoissaoloja. Tämä kysymys oli kyseisen poissaolotyypin ennustamisessa informatiivisempi kuin yksittäiset masennusoirekyselyn kysymykset.
Tutkimuksessa yhdistettiin myös kysely- ja rekisteritietoja koneoppimismalleihin. Paras yhdistelmämalli saavutti pitkien sairauspoissaolojen ennustamisessa AUROC-arvon 0,79, mikä kuvaa mallin kykyä erotella suuremman ja pienemmän riskin henkilöitä.
Tutkimuksessa käytetty 11-sivuinen kysely oli raskas täyttää. Anttila nostaa esiin lyhyempien kyselyjen mahdollisuuden: niitä voitaisiin käyttää useammin, jolloin kasvavat työkykyriskit havaittaisiin aikaisemmin.
Väitöstutkimus ei käsitellyt Novogainia, mutta sen havainnot tukevat työntekijäkokemukseen perustuvan ennakoivan mittaamisen kehittämistä.

Kuusi kysymystä, ennuste jokaiselle tiimille
Novogain AI QWL-pulssi mittaa fyysistä ja emotionaalista turvallisuutta, yhteenkuuluvuutta ja identiteettiä sekä päämääriä ja luovuutta.
Kuuden kysymyksen mittarin sisäinen johdonmukaisuus oli 699 vastaajan validointiaineistossa erittäin hyvä (Cronbachin alfa 0,898).
QWL-pohjaisen sairauspoissaoloennusteen validointiaineistossa oli 10 322 vastaajaa ja 85 organisaatioyksikköä. Ennusteen ja toteutuneen sairauspoissaoloprosentin välinen korrelaatio oli 0,427 ja selitysaste 0,18.
Malli osoittaa tilastollisesti merkitsevää, mutta rajallista ennustekykyä ryhmätasolla. Ennustetta voidaan tarvittaessa kalibroida organisaation omilla sairauspoissaolotiedoilla.

Kuukausittainen tai kahden kuukauden välein toteutettava pulssi antaa esihenkilölle ennakoivan arvion tiimin poissaoloriskistä. Automaattinen analyysi ja tekoälyavusteiset kehittämissuositukset vähentävät manuaalista analyysityötä.
Ennusteen arvo syntyy mahdollisuudesta vaikuttaa tulevaan kehitykseen ennen sairauspoissaolojen toteutumista.

Hyvä keskiarvo voi peittää työpahoinvoinnin
Tiimin keskimääräinen työhyvinvointi voi olla hyvä, vaikka osa työntekijöistä kokisi merkittävää kuormitusta.
Siksi Novogain tarkastelee QWL-keskiarvon lisäksi vastausten hajontaa. Mahdolliseen työpahoinvointiin viittaava signaali voi aktivoida Nolla työpahoinvointia -liikennevalon punaiseksi.
Punainen valo ohjaa esihenkilöä käymään luottamukselliset kahdenkeskiset kuormituskeskustelut kaikkien tiimiläisten kanssa. Tarkoituksena ei ole tunnistaa yksittäisiä kyselyvastaajia, vaan varmistaa jokaisen mahdollisuus tulla kuulluksi.

”Henkilöstöriskit voivat piillä vastausten hajonnassa. Tiimin työhyvinvoinnin keskiarvo voi olla hyvä, vaikka joku työntekijöistä olisi vakavasti kuormittunut. Jos yksi työntekijä uupuu ja jää pitkälle sairauslomalle, seuraukset kuormittavat koko työyhteisöä. Siksi jokaisen työntekijän kuunteleminen on tärkeää”, toteaa Novogainin kehittäjä Marko Kesti.

Treilissä sairauspoissaolot vähentyneet merkittävästi
Sosiaali- ja terveyspalveluorganisaatio Treili otti Novogain AI käyttöön tammikuussa 2026 ja tiimikohtaisen sairauspoissaoloennustamisen maaliskuussa.
Alustavien seurantatulosten mukaan sairauspoissaolopäivät työntekijää kohden vähenivät tammi–kesäkuussa 9,2 prosenttia verrattuna vuoden 2025 vastaavaan ajanjaksoon. Tulos vastaa noin yhtä poissaolopäivää vähemmän per työntekijä. Poissaoloja oli puolivuotisjaksolla vähemmän vaikka helmikuussa oli Suomessa poikkeuksellisen voimakas influenssa-aalto. Maalis–kesäkuussa sairauspoissaolopäivien kokonaismäärä väheni 21 prosenttia edellisvuoden vastaavaan ajanjaksoon verrattuna.
Vähentyneet sairauspoissaolot merkitsevät kustannussäästöpotentiaalia ja henkilöstöresurssien parempaa käytettävyyttä.
Tulokset ovat lupaavia, mutta havainnoiva seuranta ei vielä osoita, kuinka suuri osa muutoksesta johtuu Novogainin käytöstä.

Nolla työpahoinvointia – kustannustehokasta ennakoivaa johtamista
Tuottavuuden parantaminen on monen organisaation strategian ytimessä. Tuottavuus tarkoittaa tuotosten ja panosten suhdetta, joten ratkaisevaa ei ole ainoastaan se, kuinka paljon sairauspoissaoloja voidaan vähentää, vaan myös se, millaisilla kustannuksilla vähennys saavutetaan.
Perinteisessä reaktiivisessa työkykyjohtamisessa toimenpiteisiin ryhdytään usein vasta sairauspoissaolojen kasaantuessa. Tällöin voidaan joutua turvautumaan kalliimpiin työkyvyn tukitoimiin, sijaisjärjestelyihin ja kuntoutukseen. Ennakoivalla johtamisella osa näistä kustannuksista voidaan mahdollisesti välttää.

Novogain AI sairauspoissaoloja ennakoiva QWL-pulssi on saatavilla yhden euron hinnalla työntekijää kohden mittauskerralta. Mittauksen kustannus on siten pieni suhteessa jo yhden sairauspoissaolopäivän aiheuttamiin kustannuksiin. Kokonaiskannattavuuteen vaikuttavat lisäksi esihenkilöiden käyttämä työaika ja toteutettavat kehittämistoimenpiteet.

Nolla työpahoinvointia -aloitteen tavoitteena on tehdä ennakoivasta työkykyjohtamisesta jatkuvaa, vaikuttavaa ja taloudellisesti kestävää toimintaa. Kun työntekijöitä kuunnellaan säännöllisesti, riskit tunnistetaan ajoissa ja esihenkilöt saavat tekoälyavusteisia kehittämissuosituksia, työkyvyn tukemisesta muodostuu tuottavuutta parantava investointi.

Sairauspoissaoloennusteen tärkein tehtävä ei ole kertoa, kuinka moni sairastuu, vaan auttaa ehkäisemään sairastumista – mahdollisimman vaikuttavasti ja kustannustehokkaasti. Taloudellinen hyöty syntyy, kun esihenkilö osaa hyödyntää ennakoivaa tietoa ja toteuttaa oikeita toimenpiteitä oikeaan aikaan.

Marko Kesti
Novogain (Playgain Inc)
+358 40 7178006
Visit us on social media:
LinkedIn