Tekoälyn kehitystahti on johtanut kokeiluihin ja mahdollisuuksien etsimiseen myös sosiaali- ja terveydenhuollon toimialalla. Tekoälyllä on kiehtovaa potentiaalia, mutta sen hyödyntäminen vaatii ymmärrystä, mitä kaikkea kannattaa tavoitella ja mistä on oikeasti mitattavissa ulos lisäarvoa ja vaikuttavuutta. On tärkeää, että hyvinvointialueet jakavat kokemuksia kokeiluista ja ottavat vastaan oppeja toisiltaan. Tähän mennessä on tunnistettu ja kuvattu 65 tekoälyratkaisua tai kokeilua 16 eri hyvinvointialueelta.
Hyvinvointialueet joutuvat tällä hetkellä toimimaan rajallisten resurssien kanssa. Tällaisessa tilanteessa on erityisen tärkeää tunnistaa ja edistää sellaista kehittämistä, joka on oikeasti vaikuttavaa ja parantaa ammattilaisten toimintaedellytyksiä. On siis tärkeää jakaa ja ottaa vastaan oppeja muilta hyvinvointialueilta, jotta kehittämisessä päästään mahdollisimman tehokkaasti ja nopeasti etenemään.
Tähän mennessä on tunnistettu ja kuvattu 65 tekoälyratkaisua tai kokeilua 16 eri hyvinvointialueelta.
Hyvinvointialueilla ja niitä edeltävissä organisaatioissa on siis tehty jo vuosia paljon töitä tekoälyn hyödyntämisessä tukemaan parempien palveluiden tuottamista.
Jotta tietoisuus menossa olevasta alati kiihtyvällä tahdilla etenevästä tekoälykehittämisestä kasvaa, on koettu tarpeelliseksi perustaa hyvinvointialueiden tekoälyverkosto. Verkosto on kokoontunut huhtikuusta 2024 alkaen säännöllisesti. Verkoston yhtenä keskeisenä tavoitteena on jakaa hyvinvointialueiden kesken tietoja ja kokemuksia tekoälykehittämisestä sekä lisätä ymmärrystä kehittämisessä huomioon otettavista asioista.
Tekoälykehittämisen tilanne hyvinvointialueilla
Tekoälyn kehityskaari on ollut pitkä, ensimmäiset kokeilut ja käytännön sovellukset on tehty jo 1960-luvulla. Viime vuosina on selkeästi ylittynyt kynnys, joka mahdollistaa uusien tekoälymallien ja -sovellusten nopean kehittämisen. Generatiivisen tekoälyn arkipäiväistyminen vuonna 2023 on muuttanut toimintaympäristöämme tavalla, josta ei ole enää paluuta entiseen.
Hyvinvointialueiden tekoälyverkostossa on käynnistetty tekoälykehittämisen tilannekuvan kokoaminen ja ylläpitäminen. Tarkoituksena on koota yhteen määrämuotoisesti hyvinvointialueilla jo toteutetut tekoälyratkaisut sekä tieto käynnissä olevista piloteista tai kehittämisestä läpinäkyvyyden ja tiedonjaon mahdollistamiseksi. Kohteet myös luokitellaan sovellettujen tekoälymenetelmien sekä käyttötapausten perusteella. Tähän mennessä on tunnistettu ja kuvattu 65 tekoälyratkaisua1 tai kokeilua 16 eri hyvinvointialueelta. Koonti ei ole vielä täysin kattava, mutta kuvaa tilannetta yleisesti erilaisten käyttötapausten ja tekoälykehittämisen menetelmien osalta.
Syksyn 2024 aikana on suunnitellussa kymmeniä uusia kehityskohteita, kun sosiaali- ja terveysministeriön perustama SOTE-tekoälyn ekosysteemissä oli tekoälyhankkeiden rahoitushaku hyvinvointialueille. Ideoita ja mahdollisuuksia riittää, kunhan niihin vielä löytyy investointikykyä.
Generatiiviseen tekoälyyn panostetaan nyt merkittävästi
Generatiivinen tekoäly on yksi tämän vuosikymmenen merkittävimmistä läpimurroista. Se voi luoda uutta tietoa tai sisältöä sen sijaan, että vain analysoisi tai luokittelisi olemassa olevaa tietoa. Tämä voi sisältää esimerkiksi tekstin, kuvien, äänen tai muun muotoisen sisällön luontia. Generatiivisen tekoälyn potentiaali on merkittävä, ja siksi se näyttää myös painottuvan käynnissä olevassa kehittämisessä tai ainakin antaneen piristysruiskeen hyvinvointialueiden tekoälykehittämiseen.
Kaavio 1 kuvaa hyvinvointialueiden tekoälykehittämisessä sovellettuja erilaisia menetelmiä. Koneoppiminen, syväoppiminen ja luonnollisen kielenä käsittely ovat tekoälyn osa-alueina olleet jo pitkään hyödynnettävissä ja niiden hyödyntämiseen liittyvää kehittämistä on edelleen käynnissä paljon. Tämä kehittäminen on pääsääntöisesti kohdistunut erilaiseen diagnostiikan tukemiseen sairaalaympäristöissä muun muassa poikkeamien tai tiettyjen indikaattorien havaitsemiseen kuvista sekä tekstiaineistoista, mutta myös esimerkiksi tekoälyavusteiseen laadunvarmistamiseen. Erityisesti syväoppimisen hyödyntäminen erilaisissa diagnostisissa toiminnoissa on edelleen selkeä kehittämisen fokusalue.
Generatiivisen tekoälyn alueella on kuitenkin mahdollistanut tekoälyn tuomisen hyödynnettäväksi niin hallinnollisiin kuin esimerkiksi perustason palveluihin tukemaan ammattilaisia päätöksenteossa tai suorittamaan rutiininomaisia tehtäviä heidän puolestansa. Viimeisen parin vuoden aikana generatiivisen tekoälyn osa-alueella onkin käynnistynyt iso määrä erilaisia kehittämistoimia. Yhteensä 32 käynnissä olevasta kehittämiskokonaisuudesta ja useita on jo valmistunut tuotantokäyttöön asti.
Kehittämisessä sovellettavien tekoälymenetelmien osalta on kuitenkin syytä huomioida, että usein tietyssä kehittämiskohteessa hyödynnetään monia eri menetelmiä. Lisäksi varsinkin luonnollisen kielen käsittely ja generatiivinen tekoäly kulkevat monissa ratkaisuissa käsikädessä, mikä saattaa näyttäytyä kehittämisen tilannekuvassa generatiivista tekoälyä painottavana, vaikka itseasiassa kehityskohteessa on mukana myös luonnollisen kielen käsittelyyn liittyviä osuuksia.
Tulevaisuudessa on nähtävissä, että erityisesti syväoppimisen, luonnollisen kielen käsittelyn ja generatiivisen tekoälyn hyödyntäminen sekä niiden yhteiskäyttö erilaisten käyttötapausten ratkaisemisessa tulee korostumaan.
Tiedon rakenteistaminen, koosteiden tuottaminen sekä päätöksenteon tuki korostuvat
Aiempina vuosina tekoälykehittäminen on ensisijaisesti kohdistunut erilaisiin diagnostiikkaa tukeviin, ennusteiden toteuttamiseen ja osin tiedon tuottamista tukeviin käyttötapauksiin kone- sekä syväoppimisen menetelmiä soveltaen. Viimeisten vuosien aikana kehittämisen fokukseen ovat kuitenkin nousseet erilaiset tiedon rakenteistamiseen, koosteiden tuottamiseen sekä päätöksenteon tukeen liittyvät käyttötapaukset. Hyvinvointialueiden tekoälykehittämisen tilannekuvaa on analysoitu suhteessa sosiaali- ja terveysministeriön toimeksiannosta DigiFinland Oy:n ja NHG Finlandin yhteistyössä tuottamassa selvityksessä2 ”Tekoäly hyvinvointialueilla: sosiaali- ja terveydenhuollon käyttötapaukset ja kansallinen edistäminen” kuvattuihin käyttötapausluokkiin sekä käyttötapauksiin. Kehittämissä korostuu toimet, jotka kohdistuvat hoitotyötä ja diagnostiikkaa, tukitoimintoja sekä sote-johtamista edistäviin käyttötapauksiin.
Tarkemmalla tasolla hoitotyön ja diagnostiikan käyttötapausluokassa kehittämistä kohdistuu potilastiedon kirjaamista tukeviin sekä diagnostiikan tekoavusteisen tulkinnan käyttötapauksiin. Tukitoiminnoissa keskeisenä käyttötapauksena3 on hallinnollisen työn tuottavuuden parantaminen, joka tarkoittaa käytännössä tekoälyapurien käyttöönottamista hallinnon prosessien tehostamiseen. Sote-johtamisessa keskeisinä käyttötapauksina ovat taas resurssien ja kustannusten ennustaminen sekä palautteen analysointi tekoälyavusteisesti.
Sosiaalihuollossa ei vielä juurikaan ole vielä kehitystä, mutta mahdollisuuksia ja potentiaalia siellä on varmasti.
Yhteenveto hyvinvointialueiden tekoälykehittämisestä
Hyvinvointialueilla nähdään, että tekoälyn hyödyntämisellä on merkittävä potentiaali tuottavuuden parantamisessa sekä ammattilaisten työajan vapauttamisessa merkitykselliseen työhön. Jo pelkästään kirjaamisen automatisoinnin tukeminen nähdään erittäin tärkeäksi, koska palvelutarve kasvaa nopeammin kuin rahoitusmahdollisuudet. Liian suuri osa sote-ammattilaisten työajasta kuluu kirjallisiin tehtäviin, kuten tietojen etsimiseen ja kirjaamiseen. Ajan vapauttaminen asiakas- ja potilaskohtaamisiin voi tuoda merkittäviä säästöjä. Myös muissa kliinisissä käyttötapauksissa sekä hallinnollisen työn tehostamisessa hyötypotentiaalia tunnistetaan laajasti.
Useat pilotit ja kokeilut ovat vielä rajallisia, eikä niitä ole välttämättä vielä koestettu oikeassa tai laajassa käytössä. Käynnissä olevat pilotit ja kokeilut ovat kuitenkin jo tuottaneet alustavia positiivisia tuloksia työhyvinvoinnin, ja potilaskohtaamisten parantamisessa sekä ovat osoittaneet, että tekoälyn hyödyntäminen on konkreettisestikin mahdollista.
Toki myös kehityksen kautta on tunnistettu haasteita, joiden ratkaisemiseen kannattaa panostaa. Riskien kartoitukseen ja tietosuojavaikutusten arviointiin joutuu käyttämään kohtuuttoman paljon aikaa. Myös suomen kielen pieni maailman laajuinen volyymi näyttäytyy haasteellisena vielä laajoissa kielimalleissa sekä isojen teknologiatoimittajien rajallisina panostuksina. Iso asia on myös tekoälyn hyödyntämisen mukanaan tuomat tarpeet toiminnan muutokselle sekä muutosjohtamiselle. Jotta tekoälyn mahdollisuuksista saadaan kaikki irti, tulee myös toiminnan ja sote-ammattilaisten olla valmis sitä hyödyntämään ja oikeissa käyttökohteissa.
Näin ollen kaiken potentiaalisen hyödyn ulosmittaaminen ei vielä tällä hetkellä ole teknologisiin ja muun muassa sääntelyn tulkintaan liittyvien haasteiden takia mahdollista, mutta siltikin nähdään tärkeäksi investoida tekoälyyn hyödyntämiseen liittyvään kehittämiseen ja oppimiseen.
Alaviitteet
- Tilannekuva vaatii vielä tarkennusta sekä täydennystä erityisesti jo käytössä olevien tekoälyratkaisujen ja SOTE-tekoälyn ekosysteemin ideahaun myötä suunnittelussa olevan kehittämisen osalta ↩︎
- Selvitys on julkaistu DigiFinlandin verkkosivuilla 31.3.2024 https://digifinland.fi/tuore-selvitys-tekoalyn-hyodyntamisesta-hyvinvointialueilla/ ↩︎
- Käyttötapaus ei sisälly viitatun selvityksen käyttötapauksiin ja on lisätty kokonaisuuteen tämän tilannekuvan muodostamisen yhteydessä ↩︎
