Tekoäly terveydenhuollossa

Tekoäly tulee ja vie meidän työt! Onko ajatuksessa perää terveydenhuollon alalla?

18.7.2024 

Terveydenhuollon ala kärsii työntekijäpulasta ja voisi olla jopa helpottavaa kuulla, että tekoäly tulee avuksi vähentämään työntekijöiden työmäärää. Monella alalla on otettu käyttöön tekoälyratkaisuja ja kehitys on ollut nopeaa. Kehitystä on myös terveydenhuollon alalla.

Artikkeli perustuu kansainvälisissä HIMSS24 Europe ja HLTH Europe 2024 -tapahtumissa kuultuihin asiantuntijapuheenvuoroihin ja tapahtumissa esiteltyihin tekoälyratkaisuihin. Tapahtumissa korostuivat etenkin tekoälyn mahdollisuudet radiologiassa, kirjaamisessa ja lääkkeiden kehityksessä.

Esimerkkejä radiologiasta

HIMSS24 Europe -tapahtumassa kuultiin käytännön kokemuksia siitä, kuinka tekoälyä on käytetty terveydenhuollossa Skotlannissa. Tekoäly on koettu hyväksi avuksi esimerkiksi rintasyövän toteamisessa.

Normaalissa prosessissa kuvia katsoo aina vähintään kaksi ammattilaista. Gemini-nimisessä tutkimuksessa kuvia tulkitsi radiologien lisäksi tekoälyä hyödyntävä Mia-ratkaisu.
Tutkimus toteutettiin niin, että kuvia katsoi ensin normaaliin tapaan kaksi ammattilaista. Kun ammattilaiset olivat päätyneet ratkaisuun, heille kerrottiin tekoälyn tekemä ratkaisu. Jos tekoäly oli merkannut kuvaan löydöksen, joka oli jäänyt ihmissilmältä huomaamatta, katsoivat ammattilaiset kuvaa uudelleen.

Ihmiset löysivät 8.4 tapausta 1000 kuvaa kohden. Tekoälyavusteisesti löydöksiä oli 9.5 tapausta 1000 kuvaa kohden. Kaikkiaan kuvia käsiteltiin yli 10 000.

Tutkimuksessa huomattiin tekoälyn löytävän tapauksia, joissa syöpä oli vielä niin alkutekijöissä, ettei ihmissilmä ollut huomannut kuvissa poikkeamia. Sen lisäksi, että tekoäly voi havaita syövän aiemmassa vaiheessa, tutkimuksen perusteella arvioitiin, että tekoälyavusteinen kuvien tutkiminen johtaisi kuvien nopeampaan prosessointiin. Potilaat voisivat saada tuloksia jo kolmessa päivässä normaalin kahden viikon sijaan. Tutkimuksen pohjalta arvioitiin, että tekoälyn käyttäminen osana prosessia voisi vähentää ammattilaisten työmäärään jopa 30 %.

Voit lukea lisää Gemini-projektista täältä: https://www.abdn.ac.uk/news/22964/

Myös muissa puheenvuoroissa puhuttiin siitä, kuinka tekoäly voi olla apuna nimenomaan radiologiassa. Toinen Skotlannin esimerkki koski RADICAL-nimistä tutkimusta, jossa tekoälyä hyödynnettiin onnistuneesti keuhkosyövän diagnosoinnissa.

RADICAL-projektista voit lukea täältä: https://www.gla.ac.uk/news/archiveofnews/2023/december/headline_1029775_en.html

Esimerkkejä kirjaamisesta

Kirjaaminen nousi monessa tekoälyaiheisessa puheessa esille. Tapahtumissa esiteltiin myös useampia kirjaamiseen keskittyviä ratkaisuja, joissa lääkärin ja potilaan välistä keskustelua nauhoitetaan ja ääni muutetaan tekstiksi, josta tekoälyn avulla poimitaan kirjaamisen kannalta tärkeät tiedot strukturoidumpaan muotoon.

Seurasimme erään tällaisen ratkaisun demoa. Ensivilkaisulla se vaikutti hyödylliseltä. Tiedot tulivat kätevästi kirjoitettuun muotoon samalla kun potilaan kanssa keskustellaan. Lyhyen demon aikana pystyi kuitenkin huomaamaan, kuinka kirjauksiin tuli myös virheitä.

Virheisiin saattoi vaikuttaa tapahtumatilan taustameteli tai puhujan epäselvä artikulaatio, mutta joka tapauksessa se paljasti ratkaisun toisen puolen. Kyseessä oleva virhe oli helppo huomata tekstiä lukiessa ja kontekstin perusteella tekoälysovelluksen esittelijä pystyi korjaamaan tekstiin oikean sanan. Mutta mitä jos virhe käy jossain vaikeammin huomattavassa kohdassa? Joka tapauksessa demo havainnollisti sitä, kuinka tärkeää se on, että tekoälyn tuotoksen tarkistaa vielä ihminen.

Eräässä puheessa kerrottiin esimerkki tapauksesta, jossa saksalaisessa sairaalassa oli otettu vastaava ratkaisu käyttöön. Radiologi saneli tietoja ja tekoäly poimi puheesta oleellisia asioita tietokoneella olevalle lomakkeelle. Tekoäly ei onnistunut tehtävässä, mutta ongelma löytyi muualta. Paljastui, ettei pitkässä sanelussa ollut mainittuna näitä tietoja.

Lääkkeiden kehitys

Tekoälyä voidaan käyttää apuna myös lääkkeiden testaamisessa ja kehittämisessä. Tekoäly pystyy käsittelemään valtavia määriä tietoa ja pystyy näin ollen näkemään asioita, jotka olisivat ilman tekoälyä jääneet huomaamatta tai niiden löytäminen olisi vienyt huomattavasti enemmän aikaa.

Tekoälyn avulla voidaan myös simuloida sitä, miten lääke vaikuttaa ihmisiin, ennen kuin lääkettä varsinaisesti testataan ihmisillä.

WHO on julkaissut aiheesta kattavan raportin ”Benefits and risks of using artificial intelligence for pharmaceutical development and delivery”. Voit halutessasi lukea sen täällä: https://iris.who.int/bitstream/handle/10665/375871/9789240088108-eng.pdf

Viekö se siis ihmisten työt?

Skotlannin rintasyöpätutkimuksen tavoitteena on, että jatkossa kahden radiologin sijasta kuvia tulkitsee yksi radiologi, jonka apuna toimii tekoäly. Tarvittaessa avuksi voidaan ottaa myös toinen radiologi, jos tilanne sitä vaatii. Ihmisen pitäminen mukana prosessissa nähdään tärkeänä sekä potilaiden että ammattilaisten mielestä. Samaa mieltä ollaan myös monien muiden terveydenhuollon tekoälyratkaisujen kohdalla.

Tekoäly ei täysin korvaa ihmisiä, mutta voi oikeassa paikassa olla toimiva työkalu. Tarkoituksena on vähentää työkuormaa ja vapauttaa aikaa siihen, että sen sijaan että aika kuluisi tietokoneella istuen, sitä jäisi enemmän muuhun, kuten esimerkiksi potilaiden tapaamiseen.