Tekoälyn hyödyntäminen radiologin työnkulussa

Abstract

Tekoäly on tulossa terveydenhuoltoalalle yhä vahvemmin ja nopeammin. Radiologia on alana sellainen, josta löytyy monia erilaisia mahdollisuuksia hyödyntää tekoälyä niin kuvatulkinnassa kuin kuvadatan parantamisessa. Vaikka tekoälystä puhutaan paljon, ei sen käyttö kuitenkaan ole vielä kaikille tuttua.

Opinnäytetyö toteutettiin yhteistyössä Suomen Terveystalo Oy:n kanssa. Terveystalolla on käytössä joitain tekoälysovelluksia, mutta pääasiassa niiden käyttö on vielä vähäistä. Tavoitteena oli selvittää Terveystalon radiologien kokemuksia tekoälysovelluksista sekä mitkä tekijät lisäävät ja toisaalta mitkä tekijät vähentävät tekoälysovellusten käyttöä. Opinnäytetyön tarkoituksena oli tuottaa Terveystalolle ehdotus siitä, mitä tekijöitä tulisi huomioida tekoälysovellusten hankinnoissa ja käyttöönotoissa, sekä millaisissa tutkimuksissa tai työnkulun osissa niitä kaivataan.

Opinnäytetyö toteutettiin monimenetelmätutkimuksena. Menetelminä käytettiin kyselyä sekä haastattelua, jolloin saatiin syvennettyä ja laajennettua saatuja vastauksia ja näkökulmia. Kysely suoritettiin toukokuussa 2024 ja siihen saatiin 15 vastausta. Elokuussa 2024 tutkimusta jatkettiin haastattelemalla kolmea radiologia. Määrällisen aineiston analysointiin käytettiin Microsoft Formsin ohjelmistoa ja laadullisen aineiston analyysina käytettiin teemoittelua.

Tärkeimmiksi tekoälyn käyttöä lisääviksi tekijöiksi löydettiin luotettavuus, helppokäyttöisyys sekä työnteon tehostuminen. Tärkeimmiksi vähentäviksi tekijöiksi löydettiin kyselyssä se, että tekoäly hidastaa työtä, sitä ei ole integroitu työnkulkuun hyvin ja se on monimutkainen käyttää. Haastattelussa korostettiin vähentävänä tekijänä lisäksi tekoälyn luotettavuutta. Johtopäätöksenä voidaan todeta, että tekoälysovellusten on oltava luotettavia, helppokäyttöisiä ja hyvin integroituja työnkulkuun, jotta niitä käytettäisiin. Niiden halutaan tehostavan työntekoa, mikä ei onnistu, jos edellä mainitut tekijät eivät toteudu.

The objective was to gather information about Terveystalo's radiologists' experiences with artificial intelligence applications, as well as to identify factors that increase and reduce the use of these applications. The purpose was to produce a proposal for Terveystalo on what factors should be taken into account in the procurement and implementation of artificial intelligence applications, as well as in which studies or parts of the workflow they are needed.

This study was conducted as a multi-method study. The data were collected from 15 radiologists through an electronic survey. After that three radiologist participated in interview. The qualitative data were analysed using thematic analysis while the quantitative data were analysed using Microsoft Forms.

The most important factors that increased the use of artificial intelligence applications were reliability, ease of use and improved work efficiency. One of the main reducing their use, as found in the survey was that artificial intelligence applications slow down work, are not well integrated into the workflow, and are complex to use. In conclusion, artificial intelligence applications need to be reliable, easy to use, and well-integrated into the workflow to be effectively used.