Tekoälyn rooli potilashoidon optimoinnissa
Parviainen, Ilari (2025)
Julkaisun pysyvä osoite on
https://urn.fi/URN:NBN:fi:amk-202503134240
https://urn.fi/URN:NBN:fi:amk-202503134240
Tiivistelmä
Terveydenhuollossa on kasvavia haasteita, kuten väestön ikääntyminen, hoitohenkilökunnan riittämättömyys ja resurssien rajallisuus. Teknologian kehitys tarjoaa mahdollisuuksia tehostaa terveydenhuoltoa, ja tekoälyn hyödyntäminen on yksi keskeisistä keinoista. Tämä opinnäytetyö tarkasteli, miten tekoälyä käytetään potilashoidon optimoinnissa, millaisia hyötyjä ja haasteita sen käyttöön liittyy ja mitä eettisiä kysymyksiä tekoälyyn liittyvässä päätöksenteossa tulee huomioida.
Työ toteutettiin kirjallisuuskatsauksena, ja siinä analysoitiin aiempaa tutkimustietoa tekoälyn sovelluksista terveydenhuollossa. Kirjallisuushaut tehtiin PubMed-, CINAHL- ja Medic-tietokannoista, ja analyysiin valittiin 16 tutkimusartikkelia. Tietoperustassa käsiteltiin tekoälyn sovellusalueita potilashoidossa, kuten diagnostiikan tarkkuuden parantamista, hoitoprosessien tehostamista ja ennakoivaa analytiikkaa. Valittujen artikkelien laadun arvioinnissa käytettiin JBI:n (Joanna Briggs Institute) kymmenen kohdan arviointikriteerejä laadulliselle tutkimukselle, jotta varmistettiin katsaukseen sisällytettyjen tutkimusten korkea laatu ja luotettavuus.
Tulokset osoittivat, että tekoäly voi nopeuttaa diagnooseja, vähentää virheitä ja kohdentaa resursseja tehokkaammin. Erityisesti kuvantamistutkimuksissa ja ennakoivassa analytiikassa tekoäly on osoittanut lupaavia tuloksia. Sen käyttöönottoon liittyy kuitenkin haasteita, kuten algoritmien luotettavuus, ylidiagnostiikan riski, tietoturvakysymykset ja päätöksenteon läpinäkyvyys.
Johtopäätöksenä voidaan todeta, että tekoäly tarjoaa mahdollisuuksia parantaa terveydenhuollon tehokkuutta ja potilashoidon laatua, mutta sen käyttöönotto edellyttää huolellista suunnittelua. Algoritmien luotettavuus, tietosuoja ja tekoälyratkaisujen käytännön soveltaminen terveydenhuollon arjessa ovat keskeisiä tekijöitä, joihin on panostettava. Tekoälyn rooli terveydenhuollossa kasvaa tulevaisuudessa, ja sen hyödyntämisen on tapahduttava hallitusti ja eettiset näkökulmat huomioiden.
Työ toteutettiin kirjallisuuskatsauksena, ja siinä analysoitiin aiempaa tutkimustietoa tekoälyn sovelluksista terveydenhuollossa. Kirjallisuushaut tehtiin PubMed-, CINAHL- ja Medic-tietokannoista, ja analyysiin valittiin 16 tutkimusartikkelia. Tietoperustassa käsiteltiin tekoälyn sovellusalueita potilashoidossa, kuten diagnostiikan tarkkuuden parantamista, hoitoprosessien tehostamista ja ennakoivaa analytiikkaa. Valittujen artikkelien laadun arvioinnissa käytettiin JBI:n (Joanna Briggs Institute) kymmenen kohdan arviointikriteerejä laadulliselle tutkimukselle, jotta varmistettiin katsaukseen sisällytettyjen tutkimusten korkea laatu ja luotettavuus.
Tulokset osoittivat, että tekoäly voi nopeuttaa diagnooseja, vähentää virheitä ja kohdentaa resursseja tehokkaammin. Erityisesti kuvantamistutkimuksissa ja ennakoivassa analytiikassa tekoäly on osoittanut lupaavia tuloksia. Sen käyttöönottoon liittyy kuitenkin haasteita, kuten algoritmien luotettavuus, ylidiagnostiikan riski, tietoturvakysymykset ja päätöksenteon läpinäkyvyys.
Johtopäätöksenä voidaan todeta, että tekoäly tarjoaa mahdollisuuksia parantaa terveydenhuollon tehokkuutta ja potilashoidon laatua, mutta sen käyttöönotto edellyttää huolellista suunnittelua. Algoritmien luotettavuus, tietosuoja ja tekoälyratkaisujen käytännön soveltaminen terveydenhuollon arjessa ovat keskeisiä tekijöitä, joihin on panostettava. Tekoälyn rooli terveydenhuollossa kasvaa tulevaisuudessa, ja sen hyödyntämisen on tapahduttava hallitusti ja eettiset näkökulmat huomioiden.