Yhdysvalloissa viettämäni fellowship-vuosi osui keskelle terveydenhuollon tekoälybuumia ja sairaala, jossa työskentelin, panosti siihen paljon. Osa tekoälyratkaisuista oli tosi hienojakin, erityisesti tutkimuksen tekemisessä avustavat työkalut. Generatiivinen tekoäly on selvästi tullut arkeemme jäädäkseen ja sillä on paljon potentiaalia lääketieteessäkin.

Itseäni kuitenkin häiritsee hurmoshenkisyys ja kritiikittömyys, jolla tekoälyyn toisinaan suhtaudutaan. Lääkärilehdessäkin on julkaistu kirjoituksia, joiden rivien välistä saa lukea, että tekoälyn käyttöönottoa terveydenhuollossa jarruttaisivat nimenomaan teknologiavastaiset lääkärit, kun pelkäämme tekoälyn korvaavan meidät tai pidämme itseämme sitä parempina.

En tunnista lääkärikuntaa tästä oletuksesta. Uusia lääkkeitä, laitteita ja ohjelmia otetaan terveydenhuollossa jatkuvasti käyttöön – miten tekoäly eroaa tästä? Kokemukseni mukaan usein nimenomaan lääkärit toimivat tällaisten kliinisten uudistusten ajureina.

Ei synonyymi

Kriittisyys ei ole synonyymi muutosvastarinnalle. Kyllä kaikkien kliinisten työkalujen – tekoälynkin – pitää osoittaa tieteellisellä näytöllä toimivuutensa, jos niitä käytetään suoraan potilaiden hoidossa. Terveydenhuollon helmasynniksi on pikemminkin muodostunut uuden teknologian käyttöönotto varhain ennen kunnollista tutkimustietoa. Myös teknologia- ja ICT-investoinneilta pitää edellyttää vaikuttavuutta.

Maallikon, joka on lukenut muutaman uutisen tekoälyn onnistuneesta diagnoosista monen lääkärin erehdyttyä, on helppo vetää johtopäätökset tuntematta kontekstia. Ei lääkeainettakaan laskettaisi laajaan käyttöön pelkästään sen perusteella, että se auttoi hyvin muutamaa potilasta. Samaan aikaan voi olla totta, että tietyn potilasryhmän hoidon tämä lääke tulee mullistamaan.

Eri tekoälyohjelmat tuottavat pätevän oloista tekstiä, joka vaikuttaa ihmisen kirjoittamalta ja asiantuntijan tarkistamalta, vaikkei sitä ole. Meillä on taipumus nähdä inhimillisiä piirteitä ympärillämme, ja eri kielimallien keskustelumaiset sovellukset vetoavat meihin helposti. Koen, että tekoälysovellusten yleistyttyä luotettavan tiedon löytäminen on muuttunut vaikeammaksi ja lähdekriittisyyttä tarvitaan entistä enemmän.

Hyvä esimerkki tästä on amerikkalainen OpenEvidence-niminen suuriin kielimalleihin perustuva lääketieteellinen sovellus, joka pohjautuu tieteellisiin julkaisuihin, ja tuottaa niiden perusteella yhteenvetoja ja suosituksia. Euroopan unionin sääntelyn liittyvän epävarmuuden takia sovelluksen kehittäjät ovat rajoittaneet sen käyttöä Euroopassa.

OpenEvidencessa on paljon erinomaisiakin puolia ja suosittelen kokeilemaan, jos mahdollisuus siihen tarjoutuu. Kuitenkin kun näin miten tiedonhaun sijaan sitä Yhdysvalloissa surutta käytettiin varsinkin ns. midlevel-työntekijöiden toimesta esimerkiksi potilaiden elektrolyyttihäiriöiden hoidossa ja muissa konkreettisissa ongelmissa lääkäreiltä kysymättä, en pysty sitä ilman varoituksia ylistämään. Sen käyttö edellyttää asiantuntijuutta ja kriittisyyttä, kuten kaiken tutkimustiedon tulkitseminen ja soveltaminen käytäntöön.

Suoraan diagnostiikassa ja potilaiden hoidossa käytettäviltä tekoälyratkaisuilta tulee edellyttää tutkittua luotettavuutta ja mekanismeja, joilla käyttäjä selvästi tunnistaa tekoälyn luoman sisällön, löytää sille lähteet ja tarvittaessa pystyy ne tarkistamaan. Tekoälysovellus on tässä lääkinnällinen laite, jonka käyttäjä on erehtyväinen ihminen.

Voi olla, että joskus saavutetaan sellainen laskentateho, ettei lääkäriä enää tarvita generatiivisen tekoälyn ja potilaan väliin päätöksentekijäksi. Se aika ei kuitenkaan ole vielä koittanut ja tämän päivän terveydenhuoltoa koskevaa sääntelyä ei voida perustaa siihen.

Yhdysvalloissa tekoälyavusteinen potilastekstien kirjaaminen oli yleistä ja Suomessakin vastaavia sovelluksia on jo käytössä. Laiskasta työntekijästä tekoälykään ei tee ahkeraa. Huonoja tekstejä kirjoittaneen lääkärin työstä vastaanottokeskustelun perusteella tekoälyavusteisesti laaditut potilaskertomukset olivat ihan yhtä epämääräisiä, koska hän ei edelleenkään jaksanut tarkistaa tekstejään.

Voi laiskistaa johtamista

Tekoäly voi laiskistaa myös johtamista. Jos joku toimintatapa on turha tai hoitomuodosta ei ole näyttöä, ei sen automatisointi muuta sitä vaikuttavaksi tai tarpeelliseksi.

Uhkakuvat siitä, että Suomi ja EU jäävät terveydenhuollon tekoälykehityksestä jälkeen, mikäli olemme varovaisia, pitävät luultavasti osin paikkansa. Mutta julkisesti rahoitettujen terveydenhuollon organisaatioiden ei kuulu käyttää suuria summia rahaa kehitysvaiheessa oleviin innovaatioihin, ellei kyseessä ole tutkimustyö.

Miksi meidän tarvitsisi olla etulinjassa, kun emme vielä tiedä, ovatko nämä mallit todella parempia tai säästävätkö ne edes rahaa?

Tekoälyllä myös perustellaan henkilöstökuluista säästämistä jo nyt. Jopa ministeriöiden korkeista virkamiehistä löytyy julistajia, jotka uskovat tekoälyn vievän suurimman osan asiantuntijatehtävistä esittämättä tälle väitteelleen juurikaan perusteluja. Aina kun näin käy, hyvinvointialue jossain irtisanoo taas pari sihteeriä ja muuta avustavaa henkilökuntaa. Kuin Beckettin näytelmässä, korvaavaa tekoälymallia saamme vielä odotella ja sinä aikana hoitaa sihteerintyöt lääkärien ja hoitajien kesken.

Tämänhetkinen terveydenhuollon tekoälypuhe muistuttaa takavuosien digitalisaatiohuumaa. Mitä siitä lopulta jäi käteen? Tutkiko kukaan, paransiko tämä potilaslähtöisyyttä? Jos joutuu palvelua saadakseen ensin vastaamaan ”älykkääseen” lomakkeeseen tai puhumaan chatbotin ympäri, ja tämän temppuradan päätteeksi sitten kuitenkin odottamaan ihmisen takaisinsoittoa, mitä tällä digitalisaatiolla todella saavutettiin?

Tällä hetkellä on paljon seksikkäämpää uskoa tekoälyn aiheuttamaan ihmiskunnan tuhoon kuin esimerkiksi olla huolissaan ilmastonmuutoksesta, antibioottiresistenssistä tai rokotevastaisuudesta. Kuinka paljon tämä puhe tekoälyn kaikkivoipaisuudesta ja välttämättömyydestä todella vain sataa yhtiöiden itsensä taskuun vailla katetta? Kuinka paljon meillä on varaa laittaa terveydenhuoltoon käytettävissä olevia euroja tähän?

Utopian sijasta

Ylätason puheen ja täysin automatisoidun utopian sijasta kaipaan tekoälyyn liittyen tutkittua tietoa, konkreettisia esimerkkejä ja ratkaisuja terveydenhuollon tämänhetkisiin ongelmiin. Uskon, että generatiivisella tekoälyllä voi olla paljon annettavaa, mikäli sitä päättäväisesti käytetään hoidon vaikuttavuuden, potilasturvallisuuden ja diagnostiikan tarkkuuden parantamiseen arvioiden sitä samalla kuin mitä tahansa muutakin menetelmää.

Tekoäly ja digitalisaatio ovat välineitä paremman terveydenhuollon tuottamisessa, mutta ne eivät itsessään saa olla strategisia tavoitteita. Jos joku hoitaa saman määrän potilaita välineinään vastaanottohuone, näppäimistö ja puhelin kuin toinen chatissa tekoälyllä tekstinsä automatisoiden, pitäisi todella olla dataa ja lukuja, joilla perustella, miksi toinen tapa on toista parempi.

Kenties tulevaisuudessa robotti diagnosoi, leikkaa, päättää sopivan lääkityksen tai johtaa elvytystilannetta. Vielä ei ole se päivä ja jonkun on huolehdittava potilaista tänäänkin.

Kirjoittaja on sydän- ja rintaelinkirurgian erikoislääkäri, joka suoritti kliinisen fellowship-jakson vuosina 2025-2026 Yhdysvalloissa.