Tekoälyn mahdollisuudet terveydenhuollossa: kehityspolku ja seuraavat vaiheet

Tekoäly tarjoaa terveydenhuollolle uusia mahdollisuuksia, joiden avulla voidaan parantaa potilashoitoa, tehostaa työnkulkuja ja vähentää kustannuksia. Tekoälystä on tulossa keskeinen työkalu aina diagnoosien tarkkuuden parantamisesta hoitojen yksilöllistämiseen. Tässä artikkelissa otetaan lyhyt katsaus siihen, missä määrin tekoäly jo on osa terveydenhuoltoa, mitä tulevaisuus tuo tullessaan – ja ennen kaikkea, mitä uudistuksia tarvitaan, jotta tekoälyn tuomaa potentiaalia voidaan hyödyntää terveydenhuollossa.

Tekoäly terveydenhuollossa nyt ja tulevaisuudessa

Tekoäly ei tule korvaamaan terveydenhuollon ammattilaisia, mutta se voi auttaa heitä käyttämään aikaansa entistä tehokkaammin tulevaisuudessa. Tällä hetkellä tekoälyä hyödynnetään esimerkiksi diagnostisessa kuvantamisessa, jossa tekoälypohjaiset työkalut auttavat havaitsemaan sairauksia, kuten syöpää, entistä tarkemmin ja nopeammin. Lisäksi tekoälymallit analysoivat potilastietoja, ennustavat terveysriskejä ja suosittelevat varhaisia toimenpiteitä, mikä voi parantaa hoitotuloksia. Tekoälyn käyttö terveydenhuollossa on kuitenkin vasta alkuvaiheessa, eikä sen laajuudesta ole saatavilla kattavia tilastoja.

Teknologian kehittyessä tekoälyn käyttö laajenee esimerkiksi tekoälyavusteisiin leikkauksiin ja hoitoihin, jotka on räätälöity yksilöllisesti potilaan terveystietojen ja tarpeiden perusteella. Ennakoivien ominaisuuksiensa ansiosta tekoäly voi auttaa terveydenhuollon toimijoita tunnistamaan tautiriskejä, optimoimaan resurssien käyttöä ja parantamaan potilaiden hoitoa kokonaisvaltaisesti.

Tekoälyn avulla jopa 36 % terveydenhoidon- ja sosiaalihuollon tehtävistä voitaisiin automatisoida. Tämä helpottaisi OECD-maissa vallitsevaa ammattilaispulaa. Ennusteen mukaan vuoteen 2030 mennessä OECD-maista puuttuu 3,5 miljoonaa terveys- ja sosiaalialan ammattilaista.^1,2

Mitä on tehtävä seuraavaksi?

Vaikka tekoäly tarjoaa valtavasti mahdollisuuksia, merkittäviä haasteita on vielä ratkaisematta. Tietojen laatu ja integraatiot ovat erityisen kriittisiä terveydenhuollossa, jossa potilasturvallisuus on aina etusijalla. Integraatioilla tarkoitetaan eri järjestelmistä ja lähteistä kerätyn tiedon yhdistämistä, jotta tietoja voidaan hyödyntää tehokkaasti hoitotyössä ja päätöksenteossa. Tekoälyn suurin haaste ei kuitenkaan liity tarvittavan teknologian kehittämiseen, vaan siihen, miten nämä ratkaisut saadaan osaksi päivittäistä kliinistä työtä.³

Jotta tekoälyn järjestelmällinen, vastuullinen ja tarkoituksenmukainen hyödyntäminen terveydenhuollossa olisi mahdollista, tarvitaan seuraavia toimenpiteitä:

1. Investoinnit tutkimukseen ja kehitykseen: Tekoälyratkaisujen kehittäminen terveydenhuollon erityistarpeisiin edellyttää jatkuvaa panostusta tutkimukseen, esimerkiksi algoritmeihin, jotka kykenevät käsittelemään monimutkaista lääketieteellistä tietoa.
2. Monialainen yhteistyö: Teknologiakehittäjien, terveydenhuollon ammattilaisten ja päätöksentekijöiden välinen yhteistyö on avainasemassa parhaiden käytäntöjen jakamisessa ja tehokkaiden integraatiostrategioiden luomisessa.
3. Tietojen standardointi: Tekoäly tarvitsee standardisoitua tietoa toimiakseen tehokkaasti. Toisin sanoen eri lähteistä kerättyjen tietojen on oltava jäsenneltyjä ja yhteensopivia.
4. Sääntely: Tekoälyn käyttö edellyttää selkeitä eettisiä ja lainsäädännöllisiä puitteita, jotka suojaavat potilastietoja ja tukevat tekoälyn vastuullista kehittämistä.
5. Koulutus ja alan tarpeisiin mukauttaminen: Terveydenhuollon ammattilaisille tulee tarjota koulutusta tekoälytyökalujen hyödyntämiseen osana päivittäistä työtä. Siirtymävaiheen on oltava sujuva, jotta uusi teknologia tukee sekä ammattilaisia että potilaita parhaalla mahdollisella tavalla.

Nämä toimet tullaan toteuttamaan lopulta, mutta prosessi ottaa aikansa. On arvioitu, että tekoälyn käyttö kliinisessä työssä pysyy lähivuosina rajallisena. Käytön odotetaan laajentuvan seuraavan 5–10 vuoden aikana.^3,4

Lähteet:

1. Chebrolu Kumar R. (2020): Smart use of artificial intelligence in health care, Deloitte.

2. OECD (2023): Ready for the Next Crisis? Investing in Health System Resilience. OECD Health Policy Studies.

3. Davenport T, Kalakota R. (2019): The potential for artificial intelligence in healthcare. Future Healthcare Journal 6(2):94-98.

4. Bajwa et al. (2021): Artificial intelligence in healthcare: transforming the practice of medicine. Future Healthcare Journal.

Tilaa Medanetsin uutiskirje ja pysy ajan tasalla ajankohtaisista uutisista, ratkaisuistamme sekä terveydenhuollon ja terveysteknologian trendeistä – saat myös kutsut tapahtumiimme ensimmäisten joukossa.