sisällön esikatselussa tai sisältösivulla.
Tekoäly voi tuoda merkittävää apua lääkärin vastaanotolla ja muiden sosiaali- ja terveydenhuollon ammattilaisten kirjallisissa töissä. Sitran rahoittamissa kokeiluissa hyvinvointialueilla lääkäreiltä vapautui työaikaa ja heidän oli mahdollista keskittyä enemmän potilaan kohtaamiseen, kun tekoäly hoiti potilaskirjauksen luonnostelun vastaanoton aikana. Osa lääkäreistä koki työtyytyväisyytensä kasvavan.
Kokeilut osoittivat tekoälytyökalujen kykenevän helpottamaan sote-ammattilaisten työtä.
Sosiaali- ja terveysministeriön vuonna 2024 teettämän kyselytutkimuksen mukaan sote-ammattilaiset käyttävät potilastietojen kirjaamiseen aikaa jopa 3 tuntia 15 minuuttia päivittäin. Kun tätä aikaa saadaan vähennettyä, vaikutukset voivat olla tuntuvia työvoimapulan ja säästöpaineiden koettelemalla alalla, jonka vastattavana on vanhenevan väestön kasvavat hoitotarpeet.
Potilaskirjaukset ovat tähän asti olleet monivaiheisia manuaalisia prosesseja saneluiden purkuineen ja tarkistuksineen. Tekoälyn tuoma apu tehosti ja sujuvoitti hoitohenkilökunnan työtä, mutta tarkkoja laskelmia ajansäästöstä ei lyhyissä kokeiluissa vielä saatu.
Potilaan hoitokokemuksen kannalta kokeilujen tulokset olivat myös lupaavia. Kokeiluissa huomattiin, että tekoäly voi helpottaa potilaan asiointia tulevaisuudessa, kun hän voi saada kuvauksen tilanteestaan ja hoidostaan Oma Kannasta nykyistä nopeammin tietojen siirtyessä sinne ripeämmin.
Eräässä kokeilussa tekoälyn tekemät kirjausluonnokset arvioitiin ymmärrettävämmiksi kuin lääkärien itsensä kirjoittama ammattikieli. Koska lääkäri tarkistaa aina tekoälyn tuottaman kirjausehdotuksen ja tarvittaessa muokkaa sitä, vastuu hoidosta säilyy aina ammattilaisen käsissä.
Kymmeniä sote-ammattilaisia mukana kokeiluissa
Sitra rahoitti kokeiluja vuonna 2024 Kanta-Hämeen, Pohjois-Pohjanmaan ja Länsi-Uudenmaan hyvinvointialueilla. Kokeilujen päätavoitteena oli kokemusten kerääminen ja tehokkuuden aikaansaaminen.
Kokeiluihin osallistui kymmeniä sote-ammattilaisia kehittäen ja testaten hoitohenkilökunnan työarkea helpottavia tekoälyratkaisuja. Lisäksi käynnissä oli yksi kokeilu tekoälyn avusta ikäihmisten kotona selviytymistä tukevassa hankkeessa Kanta-Hämeen hyvinvointialueella.
”Tekoälyratkaisujen käytännön kokeilut ovat erittäin tärkeitä hyvinvointialueille teknologian mahdollisuuksien tunnistamiseksi ja käytännön soveltuvuuden varmistamiseksi”, sanoo Pohjois-Pohjanmaan hyvinvointialueen Pohteen kokeilusta vastannut kehittämispäällikkö Timo Alalääkkölä.
Kokeilujen päätulokset
Tutustu koosteista Pohjois-Pohjanmaan, Kanta-Hämeen ja Länsi-Uudenmaan hyvinvointialueiden kokeiluihin ja niiden tuloksiin.
“Tekoäly yllätti meidät kaikki” – Pohjois-Pohjanmaalla kehitettiin oma sovellus yhdessä hoitohenkilökunnan kanssa
Pohde kehitti Sitran rahoituksen tukemana Oulussa tekoälysovelluksen, joka hyödyntää erilaisia kielimalleja potilastietojen kirjaamisessa. Kokeilun aikana sovellus eteni pilottikäyttöön potilastyössä.
Mitä saatiin aikaan?
Potilastiedon kirjaaminen on tärkeä ja välttämätön osa hoitotyötä, mutta monille lääkäreille myös aikaa vievä rutiini. Jos kirjausten teko onnistuisi teknologian avulla nopeammin ja laadukkaasti, lääkäreiltä vapautuisi työaikaa kaikista tärkeimpään: potilaiden hoitoon.
”Lääkäreillä on kutsumus siihen, että he saavat potilaansa kuntoon. Mitä enemmän tietokone pystyy keventämään kirjausten tai lähetteiden tekemistä, sitä enemmän lääkäreillä jää aikaa hoitotyöhön. Vuorovaikutus potilaan kanssa on sujuvampaa, kun ei tarvitse samalla tehdä muistiinpanoja paperille tai järjestelmään,” kuvaa Pohjois-Pohjanmaan hyvinvointialueen Pohteen vs. tietohallintojohtaja Heikki Mikkonen.
Kokeilussa syntyi toimiva tekoälyratkaisu terveydenhoitohenkilökunnan avuksi ja potentiaalisesti myös sosiaalihuollon tueksi.
Lääkärin vastaanoton aikana sovellus seuraa lääkärin ja potilaan välisen keskustelun ja tuottaa sen perusteella kirjausluonnoksen potilastietojärjestelmää varten. Lääkäri tarkastaa luonnoksen. Lopullinen kirjaus on hänen vastuullaan eikä tekoäly vie mitään automaattisesti järjestelmään.
Kehitystyöhön osallistui kymmeniä ammattilaisia mm. korva- nenä ja kurkkutautien, käsikirurgian, neurologian, syöpätautien, psykiatrian, sosiaalipalvelujen ja perusterveydenhuollon vastaanoton aloilta. Hoitohenkilökunta koki aiheen tärkeäksi.
Kokeilussa selvitettiin yhdessä hoitohenkilökunnan kanssa, kuinka täsmällisiä ja ymmärrettäviä tekoälyn tekemät kirjausehdotukset. Tekoälyn on esimerkiksi osattava tiivistää potilaan kertomasta olennaiset asiat mukaan. Kirjauksen osia ovat potilaan tulosyy, esitiedot, nykytila, hoitosuunnitelma ja diagnoosit.
“Tekoäly yllätti meidät kaikki, se oli niin hyvä. Oli siisti hetki, kun saimme aidosti ja oikeasti tehtyä potilaskirjausta”, sanoo Mikkonen.
Mitä opittiin?
Kokeilun perusteella voitiin arvioida, että sanelutyökalusta hyötyisivät lääkäreiden lisäksi myös hoitajat ja muut soten ammattiryhmät. Tekoälyltä voisi onnistua potilaan esitietojen koostaminen luettavaan muotoon, mikä voisi säästää lääkärin työaikaa useita minuutteja käyntiä kohden. Myös hoitosuunnitelman koostaminen ja päivittäminen voisi onnistua tekoälyltä.
Alun perin kokeilussa oli tarkoitus käyttää Pohteen tietoverkossa paikallisesti toimivia kielimalleja, jolloin asiakasasiakirjat pysyisivät hyvinvointialueen omassa verkossa. Henkilötietojen käsittely olisi tällöin helpompaa kuin pilvipalvelussa toimivia kielimalleja käytettäessä.
Paikalliset hienosäätämättömät kielimallit eivät kuitenkaan toimineet toivotusti ja niiden suorituskyvyssä oli puutteita. Kokeilussa päädyttiin käyttämään suuren teknologiajätin pilvikielimalleja. Niiden käyttö edellytti potilastiedon käsittelyn tietosuojavaikutusten arviota, joka on vaativa ja raskas prosessi. Oppia saatiin toiselta hyvinvointialueelta, jossa vastaavaa haastetta oli jo ratkottu omissa tekoälykokeiluissa.
”Saimme Länsi-Uudenmaan hyvinvointialueelta vinkkejä tietosuojavaikutusten arviointiin. Se nopeutti työtämme muutamalla viikolla”, kiittelee Pohteen kehittämispäällikkö Timo Alalääkkölä.
Mitä seuraavaksi?
Kehitystyö jatkuu hyvinvointialueella. Sovelluksen luotettavuutta ja suorituskykyä on tarkoitus parantaa ja sen käyttöä laajentaa uusille erikoisaloille.
Kokeilussa mukana
Pohjois-Pohjanmaan hyvinvointialue Pohde, Esko Systems Oy ja Oulun yliopisto.
“Tekoäly tuo huikean aikasäästön” – Kanta-Hämeessä virtuaaliapuri selkeytti kirjauksia
Kanta-Hämeen hyvinvointialueella Oma Hämeessä haluttiin automatisoida potilaskäynnin yhteenvetotekstin tuottaminen ja tilastomerkintöjen tekeminen tekstin pohjalta. Automatisoinnilla haetaan hoitohenkilökunnan ajan säästöä ja että ammattilaisten olisi helpompi keskittyä potilaan kohtaamiseen. Myös kirjaamisen laatua pyritään parantamaan ja sen sisältöä laajentamaan.
Mitä saatiin aikaan?
Kokeilussa pilotoitiin Oma Hämeen virtuaalikirjuria Riihimäellä perusterveydenhuollon vastaanottotoiminnassa.
Nykyisellään kirjaukset ovat vaiherikas prosessi, jossa lääkäri ensin tekee muistiinpanot potilaan kertomasta, sanelee muistiinpanojensa perusteella yhteenvedon käynnistä, jonka edelleen toinen ammattilainen purkaa, tarkistuttaa ja tallentaa järjestelmiin. Potilas pystyy lukemaan tekstin Kannasta mahdollisesti vasta päivien jälkeen. Tekoälyavusteisesti tehdyt kirjaukset säästävät monta työvaihetta ja parhaimmillaan tuottavat lähes valmiin kirjauksen jo vastaanottotilanteen aikana.
Oma Hämeen virtuaaliapuri tallentaa vastaanottotapahtumasta äänitiedoston, joka muunnetaan tekstimuotoon. Tekoäly tekee tekstistä yhteenvedon kirjaamista varten ja lääkäri tarkistaa, että se vastaa käynnin kulkua ja vastaanotolla käytyä keskustelua.
Potentiaalia vapauttaa työaikaa muuhun
Koekäytössä lääkärit arvioivat, että tekoäly tuotti 80-prosenttisesti valmiin yhteenvedon, joka oli lähes sellaisenaan siirrettävissä potilasjärjestelmään. Tulos oli saatu yleisillä kielimalleilla, joita ei ollut vielä koulutettu erityissanastolla. Kun malleja jatkokoulutetaan ja kohdennetaan sosiaali- ja terveydenhuollon eri erikoisalojen käyttöön, voidaan kirjaus saada osuvammaksi.
“Ammattiryhmästä ja vastaanotosta riippuen kirjaamiseen käytetään nyt aikaa 10–45 minuuttia vastaanottokäyntiä kohden. Vaikka ammattilainen joutuisikin tekemään korjauksia, tekoäly tuo silti huikean aikasäästön”, arvioi Oma Hämeen tieto- ja vaikuttavuusjohtaja Katja Antikainen.
Oma Häme on arvioinut, että jos jokaisesta käynnin kirjauksesta onnistutaan säästämään minuutti työaikaa, vapauttaa se vuositasolla yhteensä noin 20 henkilötyövuotta muuhun.
”Jos pystymme säästämään kymmenenkin minuuttia jokaisesta kirjauksesta, puhutaan jo todella isoista lukemista”, kuvaa Antikainen.
Potilaalle ymmärrettävää tekstiä
Kokeilussa saatiin myös yllättävä tulos: tekoälyn huomattiin tuottavan ihmisläheisempää ja potilaan kannalta ymmärrettävämpää tekstiä kuin mitä lääkärit ammattilaisina tekivät.
”Lääkäreillä on taipumus kirjoittaa ammattihenkilöinä, mutta kun potilas näkee tekstin Kannassa, teksti ei ole hänelle sopivaa. Tekoäly toi kirjauksen lähemmäs kansankieltä ja tämä oli ammattilaisille herätys”, kuvaa Oma Hämeen kehittämisjohtaja Toni Suihko.
Mitä opittiin?
Kouluttamaton tekoäly tunnisti puheesta tautiluokituksen diagnoosit, mutta se ei osannut tunnistaa esimerkiksi kaikkia lääkityksiä. Ongelma voidaan ratkaista opettamalla tekoälylle erikoissanastoa.
Kielimalli saattoi jättää keskeistä tietoa pois, jos se tuli esiin vasta keskustelun loppupuolella tai sivulauseena. Lääkärin on tällöin tehtävä kielimallille jatkopyyntö ja pyydettävä sitä lisäämään tietty asiakokonaisuus mukaan tekstistä. Haasteena on, että tekoälyn käytössä ei saa syntyä potilastietoarkistoa. Siksi alkuperäinen nauhoite ja tiedostot poistuvat lähes välittömästi.
Mitä seuraavaksi?
Kanta-Hämeen hyvinvointialue on saanut 360 000 euron jatkorahoituksen osana DigiFinlandin AI-hanketta ja sosiaali- ja terveysministeriön perustamaa SOTE-tekoälyn ekosysteemiä asiakkaan tausta- ja riskitietojen tekoälypohjaiseen koostamiseen. Virtuaalikirjuria kehitetään tuomalla potilaan aiempia tausta-aineistoja, kuten potilaskertomustekstejä, mukaan apurin työhön. Toistaiseksi apuri on toiminut vain vastaanotolla puhuttujen tietojen pohjalta.
Pilotointia laajennetaan erikoisaloille fysiatriaan ja psykiatriaan. Kymmenet terveyden- ja sosiaalihuollon käyttäjät pääsevät kokeilemaan ratkaisua ja arvioimaan sen sopivuutta työhönsä.
Kokeilussa mukana
Kanta-Hämeen hyvinvointialue Oma Häme, Accenture, Digia
Arvokasta kokemusta innovaatioyhteistyöstä yritysten kanssa – Länsi-Uudellamaalla jatkokehitettiin ratkaisua paikallisen startupin kanssa
Länsi-Uudenmaan hyvinvointialueella kokeiltiin tekoälyratkaisua asiakas- ja potilastietojen kirjaamisessa ensi kerran kesällä 2024 Nummelan terveysasemalla. Hyvinvointialue hyödynsi suomalaisen startupin Gosta Labsin kehittämää sovellusta lääkärien vastaanotoilla ja puheluiden kirjaamisen apuna.
Lupaavien tulosten jälkeen hyvinvointialue laajensi kokeilua kolmelle uudelle terveysasemalle Kirkkonummella ja Espoon Leppävaarassa sekä Tapiolassa syksyllä 2024. Sitra rahoitti tätä jatkokokeilua.
Kokeilussa tavoiteltiin lisää ymmärrystä tekoälyavusteisten kirjausten käytöstä lääkärien vastaanotoilla ja mahdollisista työaikasäästöistä. Tavoitteena oli myös ammattilaisten kokemuksen ja potilaiden tyytyväisyyden parantaminen: Ammattilaiset voisivat keskittyä potilaan kohtaamiseen, kun tietojärjestelmä hoitaa valvotusti kirjalliset työt. Potentiaalisesti tehokkuuden kasvaessa myös potilaiden hoitoon pääsy voisi nopeutua.
Mitä saatiin aikaan?
Sovellusta jatkokehitettiin yhdessä hoitohenkilökunnan kanssa. Ratkaisu haluttiin saada vastaamaan mahdollisimman hyvin käyttäjien tarpeita. Eri yksiköillä oli erilaisia kirjaamistapoja ja laajenneella käyttäjäjoukolla oli eri tarpeita ja käyttötapoja sovellukselle.
Käytännössä sovellus nauhoittaa lääkärin ja potilaan välisen keskustelun ja purkaa sen tekstiksi puheentunnistusteknologian avulla. Tekoälykielimalli tekee tekstin pohjalta potilastietojen kirjausluonnoksen, jonka lääkäri edelleen tarkistaa, muokkaa ja siirtää potilastietojärjestelmään.
”Monet kokivat tärkeänä mukanaolon kehittämistyössä ja että he saattoivat huomata palautteensa vaikutukset”, sanoo Länsi-Uudenmaan hyvinvointialueen kehittämispäällikkö Veera Vihula.
Kokeilussa oli laajennusvaiheessa mukana noin 80 lääkäriä. He kokivat tekoälyn tuoman avun myönteisenä tai neutraalina. Osa koki pystyvänsä keskittymään paremmin potilaan kohtaamiseen vastaanotolla, joskin uusien käyttäjien oppiminen ja sitoutuminen uuden ratkaisun käyttöön myös vaihteli.
Työaikasäästöjen todentamista ei lyhyessä ajassa vielä pysytty tekemään.
Mitä opittiin?
Uusille terveysasemille laajennetun sovelluskäytön myötä saatiin enemmän seurantadataa ja käyttäjien erilaisia tarpeita saatiin esiin.
”Pystyimme vahvistamaan oppimisprosessiamme merkittävästi, kun laajensimme kokeilua uusille terveysasemille ja käyttäjämäärä moninkertaistui”, kuvaa Vihula.
Oppia karttui myös muutoksenjohtamisesta ja sen viestimisestä organisaatiossa.
Hyvinvointialueen tekoälyohjelman kokeiluissa on löydetty hyviä käytäntöjä yritysten kanssa tehtävään innovaatioyhteistyöhön, kun kehittämistä on tehty yhdessä paikallisen startupin kanssa.
”Kun kehittämistä tekee edelläkävijänä, on tehtävä huolellisesti riskien arvioinnit ja mietittävä eettiset näkökulmat. Vastuullisuus kehittämisessä on myös sitä, että uskalletaan tehdä ja ajatella uudella tavalla ja lähteä selvittämään ja kokeilemaan”, Vihula sanoo.
”Työn ei ole tarkoitus jäädä vain kokeilujen tasolle vaan edetä systemaattisesti seuraaviin askeliin käyttöönotossa”, Vihula muistuttaa.
Hyvinvointialueella on tunnistettu, että keskustelua on käytävä siitä, mihin tekoälyn käyttöönoton tavoitetasoa halutaan kansallisesti nostaa.
Mitä seuraavaksi?
Länsi-Uudenmaan hyvinvointialue on saanut sosiaali- ja terveysministeriön tekoälyhankkeesta 550 000 euron rahoituksen tekoälyavusteisten kirjausten laajentamiselle sekä ratkaisun hankinnan toteuttamiselle.
Sovelluksen käyttöä laajennetaan lääkäreistä muille sosiaali- ja terveydenhuollon kirjauksia tekeville ammattilaisille.
Kokeilussa mukana
Länsi-Uudenmaan hyvinvointialue, Gosta Labs
Kanta-Hämeessä kokeiltiin tekoälyä ikäihmisten toimintakyvyn ennakoinnin tukena
Kanta-Hämeen hyvinvointialueella kokeiltiin tekoälysovellusta, joka auttaa ennakoimaan ikäihmisten toimintakyvyn kehitystä. Sovellus luo syötetyn datan perusteella ennusteita esimerkiksi hoidettavan toimintakyvyn mahdolliselle laskulle ja kaatumiselle.
Sovelluksen koekäytössä tavoitteena oli kyetä tarjoamaan ennakoivaa hoitoa ja kuntoutusta ikääntyville sekä tehostaa kotihoidon työntekijöiden työtä. Lisäksi haluttiin löytää keinoja auttaa ikääntyneitä ylläpitämään ja parantamaan toimintakykyään, jotta he kykenisivät asumaan kotona mahdollisimman pitkään. Tämä voisi vähentää päivystyskäyntejä tai kalliita toimenpiteitä.
”Tavoitteiden toteutuminen näkyisi viime kädessä siinä, että ikääntyvät tulisivat entistä myöhemmin ympärivuorokautisiin palveluihin tai että tarve kotihoidon useampiin käynteihin päivän aikana tulisi entistä myöhäisemmässä vaiheessa. Kyse ei ole vain rahallisesta hyödystä yhteiskunnalle vaan elämänlaadullisesta hyödystä yksilölle”, sanoo Kanta-Hämeen hyvinvointialueen tieto- ja vaikuttavuusjohtaja Katja Antikainen.
Mitä saatiin aikaan?
Ikäihmisten toimintakykyä arvioidaan tyypillisesti puolen vuoden välein vakiintuneella mittaristolla osastohoidossa tai kotihoitokäynnillä. Asiantuntijan järjestelmään syöttämien tietojen pohjalta tekoälysovellus tarjoaa ennusteen potilaan toimintakyvystä seuraavalle puolivuotisjaksolle.
Kokeilussa sovellusta käyttivät kotihoitoyksiköiden lähihoitajat, sairaanhoitajat ja kuntouttajat. Hoitohenkilökunta sai sovelluksesta käyttöönsä hoidettavan ennustearvioita ja tarkasti ne. Samalla hoitohenkilökunnan toivottiin opettavan tekoälyä kertomalla sille, oliko saatu arvio oikeansuuntainen vai ei. Tämä vaihe osoittautui haastavaksi eikä palautteita kertynyt tekoälymallin kehittymisen kannalta riittävästi.
Mitä opittiin?
Kokeilu ei välittömästi johtanut merkittäviin muutoksiin henkilökunnan toimintatavoissa. Kanta-Hämeen hyvinvointialueen kehittämisjohtaja Toni Suihko arvioi, että on mahdollista, että ammattilaiset eivät vielä suoraan nähneet hyötyjä omassa työssään.
”Havaintomme oli, että sovellus toimii kyllä, mutta sen käyttämää dataa tulee laajentaa, jotta se toimisi paremmin ja ennakoisi ikäihmisen voinnin kehitystä herkemmin”, Suihko sanoo.
Mitä seuraavaksi?
Kanta-Hämeen hyvinvointialue on saanut 120 000 euron rahoituksen osana DigiFinlandin AI-hanketta ja sosiaali- ja terveysministeriön perustamaa SOTE-tekoälyn ekosysteemiä toimintakyvyn ennakoinnin jatkokehittämiseen.
Sovelluksen tietopohjaa laajennetaan ja siihen yhdistetään toinen monipuolisempi toimintakykymittaristo, joka käsittää eri ikäryhmiä ja luo kuvaa ihmisen voinnista kokonaisvaltaisemmin. Tietopohjan laajentumisen myötä kokeilua voidaan laajentaa mm. kuntoutuksen yksiköihin ja lasten ja nuorten palveluihin.
Mukana kokeilussa
Kanta-Hämeen hyvinvointialue Oma Häme, Avaintec, Raisoft
Yhdysvallat: Tekoälyn tuottavuushyödyt mahdollisesti 5–10 prosenttia
Vaikka lyhyt kokeiluaika ei mahdollistanut tarkkaa ajankäytön analysointia, esimerkiksi Yhdysvalloissa terveydenhuollon tekoälyn mahdollistamien tuottavuushyötyjen on arvioitu olevan 5–10 prosentin luokkaa. Suomessa hyötyjä voi syntyä pelkkää terveydenhoitoa laajemmin, kun hyvinvointialueet niveltävät sosiaali- ja terveyspalvelujaan yhteen.
Kun lääkäreiltä kuluu nyt päivittäin työaikaa potilastietojen kirjaamiseen keskimäärin 3 tuntia ja 15 minuuttia, jo pienikin tekoälyn myötä saatava ajansäästö voi tuoda tuottavuusvaikutuksia. Euromääräisen säästön ohella hyötyjä saadaan, kun lääkäri voi paneutua asiakkaan vointiin paremmin yksittäisellä vastaanotolla. Hyvinvointialueella saatetaan pitkällä tähtäimellä myös pystyä lisäämään vastaanottoaikojen määrä.
Tekoälyn käyttömahdollisuudet sotepalveluissa laajat, hyödyntämistä nopeutettava
Tekoälyn mahdollisuudet ulottuvat läpileikkaavasti koko sotekenttään, potilashoidosta aina käytännön prosesseihin kuten työvuorosuunnitteluun asti.
Tekoälyn tarjoamat kustannussäästöt ovat Suomen taloudellisessa kriisissä painivan sotejärjestelmän kannalta olennainen kysymys. Sosiaali- ja terveydenhuollon menoja joudutaan karsimaan samalla kun palvelujen tarve kasvaa ikääntyvän väestön myötä ja hoitohenkilökunnan työkuorma on suuri.
Kokeilut osoittivat, että tekoälyllä on merkittävä potentiaali sosiaali- ja terveyspalvelujen kehittämisessä. Tekoälyn soveltamista on mahdollista vauhdittaa ainakin seuraavilla toimilla:
- Tarvittavaa lainsäädäntöä tulee uudistaa ja päivittää EU:n tekoälyasetuksen mukaisiksi. Jo tunnistetut lainsäädäntöpuutteet tulisi korjata. Tällä hetkellä tekoälyä ei esimerkiksi saa käyttää riskiryhmien tunnistamiseen potilastietojärjestelmistä. Lisäksi sosiaalipalvelujen jälkeenjäänyt lainsäädäntö tulisi päivittää terveyspalvelujen tasolle, ja lainsäädännön tulkintaa tulisi yhdenmukaistaa koko maassa toimijoiden yhteistyönä.
- Hyvinvointialueiden tekoälyinvestointeja ja uusien ratkaisujen levittämistä ja vakiinnuttamista tulee priorisoida ja edistää erillisrahoituksella. Tämä edellyttää aloitteiden ja tulosten koordinointia ja kokemusten jakamista.
- Terveysdatan laatua ja kulkua terveydenhoitojärjestelmässä tulee parantaa. Tekoälyn avulla voitaisiin myös vauhdittaa siirtymää kohti ennakoivia sosiaali- ja terveyspalveluja.
- Uudet tekoälyratkaisut tulee toteuttaa yhteistyössä yritysten kanssa, jotta käyttöön saataisiin nopeimmin edistyvän kehitystyön tulokset.
Potilastietoa kirjataan useissa hoidon vaiheissa
Lääkärin on tutustuttava potilaan esitietoihin, joita on yleensä sitä enemmän, mitä useampia sairauksia potilaalla on ja mitä iäkkäämpi hän on. Tiedot saattavat sijaita useissa paikoissa potilastietojärjestelmissä. Lääkärin tapaamisessa potilas kertoo sen hetkisestä tilanteestaan.
Lääkäri saattaa kirjata havaintojaan tietojärjestelmään jo vastaanotolla. Tiedot saatetaan viedä järjestelmään myös erillisen sanelun avulla, jolloin kolmas osapuoli kirjoittaa ja tallettaa sanelun mukaisesti tiedot lääkärin tarkistettavaksi.
Näiden jatkeeksi lääkäri saattaa myös määrittää diagnoosin potilaan tilasta sekä jatkotoimenpiteitä koskevan hoitosuosituksen.
Lopulta kaikki käynnissä syntyneet tiedot viedään potilastietojärjestelmään järjestelmän vaatimassa muodossa.
Tekoäly voi auttaa kaikissa potilastapaamisen vaiheissa
- Tekoäly voi kerätä lääkärille valmiiksi kaikki potilasta koskevat esitiedot yksinkertaiseen, nopeasti läpikäytävään muotoon.
- Vastaanotolla potilaan kertoma tieto muutetaan tekoälyn avulla tekstimuotoon.
- Tekoäly voi sen pohjalta tehdä erilaisia toimenpiteitä, kuten laatia yhteenvedon potilaan tilanteesta ja tehdä lääkärille diagnoosi- ja hoitosuositusehdotuksen.
- Lääkärin tehtävänä on lopuksi arvioida tekoälyn tuottamien päätelmien ja suositusten laatu ja muokata näitä tarpeen mukaan. Lopulta tiedot voidaan viedä tekoälyn avulla potilastietojärjestelmään.
Sitra ideoi, kehittää ja kokeilee ratkaisuja yhdessä kumppanien kanssa Suomen uudistamiseksi. Vahvistamme yhteiskunnan kykyä löytää uusia ratkaisuja ja tuomme tekijät yhteen, jotta muutos olisi mahdollista. Tavoitteena on auttaa kumppaneita onnistumaan uudistustyössä ja palvella näin suomalaista yhteiskuntaa.
