1. 6 Mylab Nyt 1/2016
// Kohta tekoäly helpottaa oikean diagnoosin löytymistä ja ennustaa
sairastumisia. HUS:issa keinoälyratkaisuja on testattu keskosten ja
harvinaissairauksien hoidossa.
Teksti: sanna sevänen // Kuva: canstockphoto
lääkärin
älykäs apuri
S
ujuvammat hoitopolut. Ei enää juok-
semista lukuisissa tapaamisissa ennen
kuin oikea hoito löytyy. Helsingin ja
Uudenmaan sairaanhoitopiirin (HUS) kehi-
tysjohtaja Visa Honkanen uskoo, että tule-
vaisuudessa keinoäly yhdessä digitaalisten
palveluiden kanssa muuttaa suomalaista ter-
veydenhuoltoa radikaalisti.
– Voisi olla esimerkiksi niin, että digipalve-
lut vievät potilaan suoraan sen ainoan neuro-
login luokse, joka ymmärtää juuri tämän po-
tilaan ongelmasta, Honkanen sanoo.
Raja-aidat perusterveydenhuollon ja eri-
koissairaanhoidon välillä katoavat, kun kone
osaa ohjata potilaat suoraan oikean avun
luo.
– Digitalisaation edetessä jokaisesta poti-
laasta saadaan niin paljon tietoa, että tarvi-
taan koneita ja kapasiteettia, jotka pystyvät
analysoimaan potilaan näkökulmasta, para-
niko hoito.
Sairastuneiden elintoimintojen jatkuva mit-
taaminen, erilaisten tutkimusten tekeminen
kotioloissa ja henkilökohtaisen hyvinvoinnin
seuraamiseen tarkoitetut sovellukset tuotta-
vat jatkossa valtavia tietomääriä.
Vasta nyt on kehitetty riittävän älykkäitä ja
tehokkaita koneita, jotta niillä voidaan seu-
loa oleellisia tietoja ja löytää yksittäisen po-
tilaan hoitoon sopivia ratkaisuja. Ja juuri nyt
erilaiset tekoälyratkaisut tulevat terveyden-
huoltoon ja lääketieteeseen ryminällä.
Parempaa hoitoa
Viime syksynä HUS, Sitra ja suomalainen
startup–yritys Kirontech valjastivat keino-
älyn tutkimaan harvinaissairauksia. Tavoit-
teena oli hoitopolkujen tehostaminen ja
käytössä kaikki HUS:in keräämä tieto harvi-
naissairauksia sairastavista potilaista, heidän
hoitopoluistaan ja diagnooseistaan.
Kirontechin kehittämä analysointimene-
telmä ymmärtää monimutkaisia vuorovaiku-
tussuhteita eli näkee esimerkiksi, että tiettyyn
Mylab Nyt 1/2016 7

2. 8 Mylab Nyt 1/2016 Mylab Nyt 1/2016 9
Kevään mittaan HUS aikoo kilpailuttaa eri
valmistajien tekoälyratkaisut ja ottaa valitut
järjestelmät loppuvuoden aikana vaativam-
paan käyttöön.
Hyödyntämisen mahdollisuuksia on run-
saasti, mutta ensin pitää tehdä paljon esi-
työtä.
– Ensimmäinen vaihe on aina tiedon ke-
räämistä. Sitten aletaan katsoa, mitkä tekijät
korreloivat keskenään ja rakennetaan algo-
ritmejä sopivilla muuttujilla. Vasta sen jäl-
keen päästään ajamaan dataa, sanoo HUS:in
it-kehitysjohtaja Mikko Rotonen.
Tulevaisuudessa keinoäly voi tulla avuksi
esimerkiksi tehohoitopotilaiden tarkkailuun
ja kroonisiin sairauksiin, joissa sairastuminen
tapahtuu ennalta-arvaamattomasti. Esimer-
kiksi epileptikko voi olla pääosan vuodesta
täysin terve, mutta kohtaus saattaa tulla mil-
loin tahansa ja siksi ihminen on jatkuvasti
varuillaan.
– Meillä on alustavaa tietoa siitä, että kei-
noäly voisi ennustaa epilepsiakohtauksen 30
minuuttia etukäteen, Rotonen kertoo.
Lisää valtaa potilaalle
Suomalaisessa terveydenhuollossa varsinaista
tekoälyä tutumpi on Duodecimin päätöksen-
tuki EBMEDS. Se on eräänlainen keinoälyn
esiaste, joka auttaa lääkäriä jäsentämään
kaikkea saatavilla olevaa tietoa.
Ohjelma suosittelee lääkärille potilasker-
tomuksen perusteella hoitoja ja tutkimuksia,
tarkistaa lääkehoidon tarpeellisuuden ja tur-
vallisuuden sekä tarjoaa luettavaksi artikke-
leita sairauden hoidosta.
– Noin puolet Suomen lääkäreistä käyttää
päätöksentukea. Yleisemmin se on käytössä
perusterveydenhuollossa kuin sairaaloissa,
mutta lääkkeiden yhteisvaikutusten arviointi
on käytössä hyvin laajasti, kertoo EBMEDSiä
luotsaava Ilkka Kunnamo.
Hän uskoo, että tulevaisuudessa tekoäly
tulee avuksi hoitojen yksilöllisten vaikutusten
arviointiin. Potilas itse valitsee toivomansa
lopputuloksen ja hoitomenetelmät, joilla sii-
hen pyrkii, lääkärin avustamana tietysti.
– Tulevaisuudessa kone osaa kertoa yksit-
täiselle ihmiselle, miten suuri osa juuri hä-
nenkaltaisistaan hyötyy tietystä hoidosta ja
mikä puolestaan on haittavaikutusten toden-
näköisyys juuri hänellä, Kunnamo kertoo
Kone pystyy huomioimaan iän, sukupuo-
len, laboratorio- ja mittaustulosten, perimän
ja elintapojen mahdolliset vaikutukset sairau-
den hoitoon ja hoitotuloksiin.
Nyt ollaan vasta rakentamassa infrastruk-
tuuria, jotta tulevia menetelmiä varten voi-
daan kerätä tarvittavia tietoja. Kanta-ar-
kistoon on tarkoitus kerätä kansallisesti
jokaisen suomalaisen terveystiedot, itse kerä-
tyt hyvinvointitiedot ja tulevaisuudessa myös
geenitiedot.
– Syntyy alusta, jota voidaan louhia erilai-
silla tekoälysovelluksilla. Suomi voi olla maa-
ilman ensimmäinen maa, joka kerää kaikki
terveystiedot yhteen paikkaan. Jokainen saa
tietysti päättää itse, jakaako omia tietojaan
eri toimijoille.
sairauteen sairastuneet kiersivät usein saman-
laisia reittejä eri asiantuntijoiden luona ja eri-
laisissa kokeissa.
– Jopa alustavan pilotin perusteella pys-
tymme ennustamaan hoitopolkuja ja ehdot-
tamaan joitakin tauteja sen perusteella, mil-
laisissa tapaamisissa tietty potilas on juossut,
Honkanen kertoo.
Tarkoitus on valjastaa menetelmä tutki-
maan HUS:in harvinaispotilaita pidemmäksi
aikaa, ehkä jopa pysyvästi. Mitä enemmän
tietoa analyysimenetelmä saa, sitä paremmin
se oppii ennustamaan ja tunnistamaan.
– Juuri sitä on keinoäly, että kone oppii jat-
kuvasti tekemään asiat paremmin, eikä väliin
tarvita ihmistä koodaamaan, Honkanen tii-
vistää.
Pelkästään harvinaissairauksien hoitoa te-
hostamalla HUS voi saada merkittäviä sääs-
töjä, sillä harvinaissairaudet kuluttavat noin
17 prosenttia sairaanhoitopiirin budjetista.
Toinen puoli on, että potilaille voidaan löy-
tää oikea diagnoosi aiempaa nopeammin, ja
hyödyttömät tapaamiset ja tutkimukset voi-
daan jättää tekemättä.
– Kun samalla menetelmällä ryhdytään tut-
kimaan yleisempiä sairauksia, tulokset voi-
vat olla vielä paljon parempia, koska tietoa
on olemassa paljon enemmän, Honkanen ar-
velee.
Keskosten pelastajaksi?
HUS testasi viime syksynä myös IBM:n Wat-
son-keinoälyä pikkukeskosten verenmyrky-
tysten hoidossa. Pienet, alle 1,5 kilon painoi-
set keskoset sairastuvat helposti infektioon,
joka voi parissa tunnissa johtaa suolen kuo-
lioon ja aiheuttaa elinikäisiä imeytymishäiri-
öitä.
Watsonille syötettiin kaikki historiatieto,
jota pikkukeskosista oli kerätty vuosituhan-
nen alusta lähtien. Tulos oli, että tekoäly
näyttäisi osaavan ennustaa verenmyrkytyk-
sen jo vuorokauden aiemmin kuin hoitohen-
kilökunta alkaa epäillä sepsistä.
– Löydös oli vielä hyvin pieni. Vasta pi-
tempi tutkimus osoittaa, voiko Watsonista
tulla todellinen apuri hoitoon, Honkanen sa-
noo.
• Tietokone, jonka toiminta jäljitte-
lee ihmisen älykkyyttä. Käytän-
nössä yleensä supertietokone,
sovellus tai robotti, jolla on valtava
laskentateho.
• Pystyy omaksumaan suuria määriä
tietoa, esimerkiksi lukemaan ja
”muistamaan” kaiken saatavilla
olevan lääketieteellisen tiedon.
• Osaa tehdä päätelmiä omaksu-
mansa tiedon ja sen välillä löytyvi-
en yhteyksien perusteella.
• Voi oppia käyttämään luonnollista
kieltä. Toistaiseksi ei ole olemassa
yhtään keinoäly-sovellusta, joka
osaisi suomea.
Keinoäly
Keinoäly voisi
ennustaa
epilepsiakohtauksen
puoli tuntia etukäteen.
Lääkäriseura Duodecimissä EBMEDSiä luotsaava Ilkka Kunnamo
uskoo, että tekoälyn ansiosta hoitojen vaikuttavuuteen pystytään
kiinnittämään entistä enemmän huomiota.
HUS:issa on vasta päästy alkuun keinoälyn hyödyntämisessä, sanoo
HUS:in it-kehitysjohtaja Mikko Rotonen.
kuva:hannakoikkalainenkuva:hannahyvärinen