Diagnostisen kuvantamisen tekoälytuotteiden hallintomallin ja käytön kansallinen skaalaus

Diagnostista tekoälyä hyödynnetään terveydenhuollossa yhä laajemmin ja erityisesti radiologian erikoisalalla niistä on jo paljon kokemusta. Kun tekoälypohjaisten ratkaisujen käyttö kasvaa, myös ratkaisujen käyttöönottoon ja seurantaan liittyvä hallinnollinen taakka lisääntyy. Hallinnoinnin tueksi tarvitaan yhteisiä toimintamalleja ja työkaluja, jotta voidaan varmistaa ratkaisujen turvallisuus, vaikuttavuus ja tuottavuushyödyt.

HUSissa on systemaattisesti kehitetty tekoälysovellusten käyttöönotto-, testaus- ja arviointiprosesseja. Kokemusten perusteella toimintamallit ovat helpottaneet tekoälysovellusten vaikuttavuuden arvioimista ja säästäneet hallinnollista työaikaa. Toimintamallien avulla on myös pystytty perustellusti lopettamaan sellaisten sovellusten käyttöönotto, jotka on havaittu soveltumattomiksi tai hyödyttömiksi.

Hankkeessa laajennetaan ja skaalataan HUSissa kehitettyä hallintamallia, joka tukee diagnostisten tekoälyratkaisujen kasvavaa hyödyntämistä. Kolmiportainen malli kattaa koko elinkaaren tekoälyn arvioinnista ja käyttöönotosta aina käytönaikaiseen laadunvalvontaan ja vaikuttavuuden seurantaan. Pitkälle automatisoidun seurannan ansiosta tekoälyn toimivuutta mitataan jatkuvasti osana normaalia toimintaa ilman hallinnollisen työmäärän kasvua.

Hankkeessa hallintamallia skaalataan sekä uusille erikoisaloille HUS:in sisällä että muille hyvinvointialueille Etelä‑Suomen yhteistyöalueella. Konkreettisena käyttötapauksena laajennetaan murtumien tekoälypohjaista tunnistamista. Tavoitteena on luoda kansallisesti monistettava toimintatapa, joka nopeuttaa tekoälyn käyttöönottoa, vähentää riskejä ja varmistaa tuottavuushyötyjen toteutumisen laajasti koko terveydenhuollossa.