Viime vuosien tekoäly-hypestä ei kukaan ole voinut jäädä paitsi. On aivan totta, että tekoäly on viime vuosina kehittynyt nopeasti sellaisissa arkisissa toiminnoissa, joissa voimme jokainen havaita sen haittoja ja hyötyjä. Kiistatta tekoälyavusteiset työkalut tehostavat ja nopeuttavat jo monia rutiinitoimintoja, mutta valtaosa näistä välittömästi näkyvistä sovelluksista on pienimuotoisia ja vielä melko alkeellisia. Tekoälyä on myös koulutettu jo pitkään esimerkiksi erilaisiin terveydenhuollon diagnostisiin sovelluksiin niin kuvankäsittelyssä, kuvantunnistuksessa kuin tekstimalleissa, lääkemolekyylien etsinnässä ja tiedon louhinnassa. Tässä ensimmäisessä osassa käsittelen kuitenkin meitä kaikkia suomalaisia välittömästi koskettavaa aihepiiriä, eli paljon esillä olevaa sosiaali- ja terveydenhuollon hallinnon tehostamista.
Hallinto
Mietittäessä tekoälyn sovelluksia sosiaali- ja terveydenhuollossa ajatellaan usein liiankin monimutkaisesti tutkimuksen, uusien diagnostisten ja hoidollisten mahdollisuuksien kautta. Nämä ovat kieltämättä myös kiinnostavia aihepiirejä, mutta sitä ennen tekoälyllä on merkittäviä mahdollisuuksia terveydenhuollon hallinnon prosessien automatisoinnissa. Nämä sovellukset mahdollistavat myös nopeamman kehityksen, sillä ne eivät ole lääkinnällisiä laitteita tai ohjelmistoja.
Logistiikka – tekoälymalleja voidaan hyödyntää ajanvarausten, työvuorojen, osaamisten ja resurssien hyödyntämisessä. Tekoälymallien iso hyöty on myös tasapuolisuudessa, tietomallit eivät suosi ilman että niille kerrotaan mitä tekijöitä painotetaan.
Asiakaspalvelu – asiakaspalvelu liittyen ajanvarauksiin, aikojen vaihtamisiin, valmistautumisohjeisiin, saapumisiin ja jatkoseurantaan. Asiakaspalvelussa chat-robotit voivat hoitaa ajanvarauksia ja kyselyjä mahdollistaen itseasioinnin. Chatbotit voivat myös parantaa saavutettavuutta mahdollistaen tekstin kuten ohjeiden ja ajanvaraustietojen kuuntelemisen puhuttuna ja .automatisoidut puhelut.
Käännökset – tekoälypohjaiset käännösohjelmat ovat kehittyneet nopeasti ja tuoneet myös pienemmille kielialueille sovelluksia. Sosiaali- ja terveydenhuollossa käytetään paljon aikaa ja resursseja eri kielisten potilaiden ja heidän omaistensa ohjaamiseen ajanvarauksissa, tutkimus-, valmistautumis- ja saapumisohjeissa. Lisäksi erilaiset toiminta- ja hoito-ohjeet tulisi voida antaa asiakkaalle ja potilaalle hänen ymmärtämällään kielellä. Käännöstyöhön kuluu paljon aikaa ja resursseja ja tänä päivänä hyvin paljon ohjeita jää kokonaan kääntämättä, joten käännösten parempi saatavuus tulee merkittävästi parantamaan hoidon laatua ja vähentämään myös väärinkäsityksistä syntyviä virheitä, käyttämättömiä aikoja ja epäoptimaalisesti toteutuvia ohjeita.
Selkokieliset ja puhutut ohjeet. Myös suomenkieliset henkilöt voivat tarvita tekstin muuntamista puhuttuun muotoon kuunneltavaksi. Tekoälyavusteisten käännösohjelmien kehitys mahdollistaa pian myös reaaliaikaisen asiointitulkkauksen, joka mahdollistaa eri kielisten asiakkaiden ja potilaiden itsenäisen ja yksityisen asioinnin ilman ulkopuolista tulkkia. Tekoälyavusteinen tulkkaus on kustannustehokasta, skaalattavaa ja aina saatavilla 24/7 ja nykyisin jo hyvin monilla pienemmilläkin kielimalleilla.
Kustannusten hallinta: Tekoäly voi analysoida taloudellisia tietoja, tunnistaa säästömahdollisuuksia ja parantaa budjetointia. Ennakoiva analytiikka voi auttaa ennustamaan tulevia kustannuksia ja tarpeita.
Raportointi ja laadunvalvonta: Tekoäly voi automatisoida raportointiprosesseja, kerätä tietoa ja analysoida sitä reaaliaikaisesti. Tilastointiin kuluu paljon sosiaali- ja terveydenhuollon ammattilaisten työaikaa ja kankeista tilastointijärjestelmistä johtuen ruohonjuuritasolla tilastointiin menee paitsi paljon aikaa, se toteutuu hyvin vaihtelevasti. Automatisoitu tiedonkeruu on tasapuolista eikä riipu tekijöiden tulkinnasta.
Koulutus ja päätöksenteko: Tekoäly voi tukea terveydenhuollon henkilöstön koulutusta simuloimalla erilaisia tilanteita ja tarjoamalla päätöksentekotyökaluja, jotka perustuvat aiempiin potilastietoihin ja hoitokäytäntöihin.
Tutkimus ja kehitys: Tekoäly voi auttaa analysoimaan suuria tietomääriä tutkimuksessa, tunnistamaan trendejä ja tarjoamaan uusia näkökulmia hoitomenetelmien kehittämiseen.
Potilastietojen hallinta: Tekoäly voi auttaa automatisoimaan potilastietojen keräämistä, tallentamista ja analysointia. Tämä voi vähentää virheitä ja parantaa tiedon saatavuutta terveydenhuollon ammattilaisille.
Paljon potentiaalia – entäpä riskit?
Tekoäly on erittäin hyvä apuväline tiedon louhintaan ja toimintojen organisointiin. Työvälineet voivat parantaa tehokkuutta, vähentää virheitä ja vapauttaa ammattilaisia keskittymään potilaidensa hoitoon. Jotta työvälineistä voi hyötyä, täytyy ammattilaisen kuitenkin ymmärtää mallien toimintaperiaatteet ja niiden rajoitteet. Tekoälyvälineiden käyttöön liittyy myös riskejä. Erityisesti jos ammattilainen toimii itselleen vieraalla kielellä, voi tekoälyn suoltama hyvältä kuulostava teksti vaikuttaa niin uskottavalta, ettei ammattilainen osaa epäillä tai kyseenalaistaa tekstiä. Kielimallien tiedetään välillä konfabuloivan eli satuilevan järkevältä kuulostavaa, mutta täysin kuvitteellista tekstiä. Mikäli käyttäjä ei tarkista faktoja ja päätelmiä, voi varomaton käyttäjä kopioida ihan perätöntäkin tekstiä. Kun tällaista tekstiä tallennetaan terveydenhuollon dokumentaatioon, korruptoi virheellinen teksti tietosisältöä ja voi johtaa jatkossa virheellisiin päätelmiin, hoitovirheisiin ja viivästyneeseen diagnostiikkaan.