Lehti 21: Ajan­kohtai­sta 21/2017 vsk 72 s. 1338 - 1341

Tekoäly on matkalla lääkärin työkaluksi

Tekoäly Watsonia opetetaan HUS:ssa havaitsemaan pikkukeskosten ­infektiot nykyistä aiemmin.

Hertta Vierula
Sitaattikuva

Lastenkardiologi Juha-Matti Happonen ja sairaanhoitaja Emilia Lehtinen tutkivat vastasyntyneiden teho-osastolla keskosvauvan sydämen toimintaa ultraäänen avulla.

Ylilääkäri Sture Andersson esittelee ylpeänä Naistenklinikan uutta, maaliskuun alussa avattua vastasyntyneiden teho-osastoa.

Ennen keskoset kuljetettiin Naistenklinikalta käytäviä pitkin Lastenklinikan ahtaisiin tiloihin. Nyt teholle on lyhyt matka ja yhdessä huoneessa hoidetaan korkeintaan kahta vauvaa. Vanhemmille on riittävästi tilaa.

– Sairaala pelastaa näiden lasten hengen, mutta vanhemmat heidän tulevaisuutensa. On tärkeää, että vanhemmat ovat alusta asti mukana hoidossa.

Keskoskaapissaan lepäävä tyttövauva syntyi 23 päivää sitten. Syntyessään hän oli alle puolikiloinen. Nyt painoa on 760 grammaa. Kun lapsi saavuttaa kilon painon, osastolla syödään kakkua.

Vauvan elintoimintoja seurataan monitoreista. Tiedot vitaalitoiminnoista, laboratoriovastaukset, hoitajien kirjaukset ja lääkärien määräykset menevät myös suoraan tekoäly Watsonin käyttöön.

Tekoälyä kokeillaan parhaillaan Naistenklinikalla keskosvauvojen sepsiksen ehkäisyssä. Tavoitteena on ennustaa sepsiksen puhkeaminen 24 tuntia nykyistä aiemmin. Tarkoitus on, että tekoäly oppisi havaitsemaan, mikä sepsikseen sairastuvia vauvoja yhdistää.

Tekoälyä ei ohjelmoida, se oppii

Watsonin ero perinteiseen, laskentatehoon perustuvaan tietokoneeseen on se, että se ymmärtää suorasanaista tekstiä. Ymmärtämisestä seuraa, että se voi tehdä johtopäätöksiä ja oppia. Mitä enemmän tekoäly saa kokemuksia ja opetusta, sitä laadukkaampia ovat sen päätelmäketjut.

– Tekoälyn tuottama tieto on vain niin laadukasta ja luotettavaa kuin sen käyttämät lähteet, sanoo Tuomo Haukkovaara.

Haukkovaara on IBM Nordicin kognitiivisista ratkaisuista vastaava johtaja.

Lääketiede on tekoälyn käyttöön erityisen sopiva tieteenala, sillä tarjolla on valtava määrä tieteellistä aineistoa, potilastietoa, kuvantamiskuvia ynnä muuta.

– Parhaankaan asiantuntijan on vaikea pysyä ajan tasalla, sillä lääketieteellistä tutkimustietoa julkaistaan valtavasti koko ajan. Järjestelmän on helpompi pysyä ajan tasalla kaikkein uusimmasta tiedosta, Haukkovaara sanoo.

Loppuvuodesta katsotaan, mitä Watson on oppinut

Watson pystyy tällä hetkellä ennustamaan sepsistä hyvin, sen sensitiivisyys on 82,5 prosenttia, spesifisyys 96 prosenttia.

Tekoälyä on opetettu 2 000 keskosvauvan aineistolla.

– Meillä on kattavaa dataa pikkukeskosista vuodesta 1999 alkaen, Andersson kertoo.

Joka ikinen alle puolitoistakiloisena syntyvä pikkukeskonen tarvitsee elämänsä alussa tehohoitoa. He ovat homogeeninen potilasryhmä, jonka hoito on varsin yhtenäistä. Se tekee aineistosta hyvin käyttökelpoisen tutkimuksessa ja myös tekoälyn kannalta.

Uusien tilojen myötä Watsonille on alettu kerätä dataa myös tämänhetkisistä potilaista.

– Loppuvuodesta katsomme, millaisia tuloksia Watson tästä aineistosta saa. Sen jälkeen on tarkoitus ottaa tekoäly vähitellen kliiniseen käyttöön.

Laadukkaampaa hoitoa

Anderssonin mukaan Watson on hyvä apu pikkukeskosten hoidossa. Mullistava uusi väline se ei hänen mielestään lääkärin työssä kuitenkaan ole.

– Ei tässä mistään revoluutiosta ole kysymys, evoluutiosta pikemminkin.

Pikkukeskosten hoidossa on päästy viime vuosikymmeninä paljon eteenpäin. Hoidon laatu on parantunut ja kuolleisuus vähentynyt.

– Uudet työvälineet ovat osa tätä kehitystä. Tänä päivänä suurimmasta osasta pikkukeskosia tulee itsenäisesti toimeen tulevia ihmisiä ja hyviä veronmaksajia.

Tekoäly ei korvaa lääkäriä

Sepsiksen hoidossakin on edistytty ripeästi. Vuosina 1999–2013 kerätyn aineiston 2 000 pikkukeskosesta 337 sai sepsiksen. Nykyään sepsiksen ilmaantuvuus on laskenut alle puoleen ja tapauksia on noin tusina vuodessa.

– Määrä on vähentynyt, koska asiaan on kiinnitetty huomiota. Edistystä on saatu aikaan erityisesti paremman hygienian avulla ja limakalvojen huolellisella hoidolla.

Watsonin avulla voidaan ottaa seuraava askel, kun sepsis kyetään ennustamaan nykyistä aikaisemmin.

Jatkossa Watsonia on tarkoitus käyttää keskosten hoidossa myös muiden infektioiden ennustamisessa. Se voisi olla käyttökelpoinen myös muiden nopeasti kehittyvien tilojen, kuten ilmarinnan, ennakoinnissa.

– Tekoäly antaa lääkäreille riskisuhteen siitä, että jokin vauvan elintoiminnoissa on menossa väärään suuntaan.

Andersson ei pelkää, että tekoäly olisi tulossa korvaamaan lääkäreitä.

– Se on apuväline. Ihmiset hoitavat potilaita, koneet eivät tee päätöksiä.

Parissa vuodessa laajempaan käyttöön

Jyväskylän yliopistossa Watsonia tutkitaan muun muassa tehostetussa kotihoidossa. Kun koti ja asiakas on varustettu monenlaisilla mittauslaitteilla, tilannetta voidaan seurata tekoälyn avulla. Kone huomaa, jos lääkkeet ovat jääneet ottamatta tai jos verensokeri vaatii välipalan syömistä.

– Inhimillisin voimin tällainen vaatisi valtavaa valvontaa, Haukkovaara sanoo.

Tekoäly voisi myös esiseuloa kuvantamiskuvia tai kudosnäytteitä niin, että lääkärin tarkistettaviksi tulisivat vain epäselvät tapaukset.

Haukkovaaran mukaan Suomi on hyvä maa tekoälyn kehittämiseen.

– Täällä on saatavissa runsaasti rekisteritietoa potilaista ja tietoja voi yhdistellä. Myös lainsäädännössä terveydenhuollon tietojen toissijainen käyttö on otettu huomioon.

Andersson muistuttaa, että esimerkiksi HUS:n pikkukeskosaineisto on uniikki.

– Meillä on poikkeuksellisen laadukasta dataa pitkältä ajalta. Jos tietoa pitäisi alkaa kerätä nyt, kestäisi 10 vuotta ennen kuin tekoälyllä olisi riittävästi dataa näistä potilaista.

Watsonin käyttö on pilotointivaiheessa. Sitä testataan eri puolilla maailmaa. Haukkovaara ennustaa, että muutamassa vuodessa Watson tulee laajempaan kliiniseen käyttöön.

– Lääkärin kannalta tekoäly on kuin älykäs apuri, joka avaa kirjat oikeasta kohtaa, Haukkovaara summaa.

Tekoäly on apuväline, ei se päätöksiä tee, sanoo Sture Andersson.

Lastenkardiologi Juha-Matti Happonen ja sairaanhoitaja Emilia Lehtinen tutkivat vastasyntyneiden teho-osastolla keskosvauvan sydämen toimintaa ultraäänen avulla.

Lue myös

Erilaiset ketterät, pienet tekoälyt kehittyvät vauhdilla

Watson on raskas järjestelmä, joka on kehitetty nimenomaan ammattilaisten avuksi, linjaa Sitran vanhempi neuvonantaja Madis Tiik. Omassa luokassaan se on luultavasti paras, eikä sillä ole tällä hetkellä paljon kilpailijoita. Watson on tehty lääkärin kliinisen päätöksenteon tukijärjestelmäksi.

– Watson on vahvoilla harvinaisissa sairauksissa ja tietointensiivisissä ongelmissa. Isojen kansanterveysongelmien analysoimiseen se ei oikein sovi.

Tästä syystä jotkut isot yhdysvaltalaiset terveydenhuollon organisaatiot, kuten Kaiser Permanente, ovat lähteneet kehittämään omia oppivia järjestelmiään.

Tulevaisuus on Tiikin mukaan pienten, ketterien tekoälyjen.

– Monet pienet yritykset kehittävät tällä hetkellä tekoälyjä, jotka tarttuvat tiettyihin rajattuihin ongelmiin. Niiden käyttäjäksi ajatellaan yleensä potilasta.

Tekoäly kertoo, tarvitseeko potilas lääkäriä

Tiik antaa esimerkiksi Health Tabin, joka perustuu potilailta kerättyihin kysymyksiin. Kuuden miljardin kysymyksen perusteella on luotu 150 000 erilaista konseptia. Idea on, että potilas voi itse kysyä tekoälyltä oireidensa perusteella, mikä häntä vaivaa. Kone tekee tarkentavia kysymyksiä ja antaa lopulta suosituksen siitä, mitä kysyjän kannattaisi tehdä – olisiko esimerkiksi syytä lähteä lääkäriin.

Kattavampia järjestelmiä voidaan tulevaisuudessa luoda yhdistämällä useita pieniä tekoälyjä.

Tiikin mukaan tekoälyt tulevat mullistamaan terveydenhuollon samaan tapaan kuin antibiootit tai kuvantamismenetelmät.

– On jo maita, kuten Arabiemiraatit, joissa on tehty päätös, että potilaan ensimmäinen kontakti terveydenhuoltoon tulee olemaan tekoäly.

Tiik ennustaa, että sama tulee tapahtumaan viiden vuoden sisällä monessa muussakin maassa.

– Tekoäly ei väsy, eikä sillä ole tunteita. Tekoälystä on mahdollista kehittää lääkäriä tarkempi. Koneen kysyttyä potilaalta oikeat kysymykset lääkäri saa esikäsitellyt tiedot käyttöönsä ja pääsee nopeammin antamaan oikeaa hoitoa.

Lääkäriliitto Fimnet Lääkärilehti Potilaanlaakarilehti Lääkäripäivät Lääkärikompassi Erikoisalani Lääkäri 2030