Tekoälyn hyödyntäminen päivystyksen triagessa: Scoping-kirjallisuuskatsaus
Turunen, Tiina (2026)
Julkaisun pysyvä osoite on
https://urn.fi/URN:NBN:fi:amk-202604126178
https://urn.fi/URN:NBN:fi:amk-202604126178
Tiivistelmä
Tämän opinnäytetyön tarkoituksena oli kuvata, miten tekoälyä hyödynnetään päivystyksen hoidontarpeen arvioinnissa eli triagessa, millaisia hyötyjä sen käytöllä on sekä millaisia haasteita ja riskejä siihen liittyy. Tavoitteena oli tuottaa tutkittuun tietoon perustuvaa kokonaiskuvaa, jota voidaan hyödyntää hoitotyön kehittämisessä sekä tekoälyratkaisujen käyttöönoton tukena.
Menetelmänä käytettiin scoping-kirjallisuuskatsausta, jossa yhdistyi laaja ja systemaattinen tiedonhankinta sekä kuvaileva analyysi. Menetelmä pohjautui Arksey & O’Malleyn viitekehykseen ja raportoinnissa hyödynnettiin PRISMA-ScR-ohjeistusta. Aineisto haettiin CINAHL- ja PubMed-tietokannoista sekä täydentävillä hauilla. Hakujen perusteella tunnistettiin useita satoja viitteitä, joista seulonnan jälkeen lopulliseen analyysiin valikoitui 18 sisäänottokriteerit täyttävää tutkimusartikkelia.
Tulosten mukaan tekoälyä hyödynnetään triagessa erityisesti potilaiden riskiluokittelussa, ennustemallien tuottamisessa sekä kliinisen päätöksenteon tukena. Tekoälyn käytön keskeisiksi hyödyiksi tunnistettiin päätöksenteon nopeutuminen, yhdenmukaisuuden lisääntyminen sekä mahdollisuus tukea hoitohenkilökunnan työkuormaa. Haasteina nousivat esiin muun muassa algoritmien läpinäkyvyyteen liittyvät ongelmat, luotettavuuden varmistaminen sekä eettiset kysymykset, kuten potilasturvallisuus ja vastuun jakautuminen.
Johtopäätöksenä voidaan todeta, että tekoälyllä on merkittävä potentiaali tukea päivystyksen hoidontarpeen arviointia, mutta sen hyödyntäminen edellyttää huolellista käyttöönottoa, luotettavaa arviointia sekä eettisten ja lainsäädännöllisten näkökulmien huomioimista. Tekoälyn rooli nähdään erityisesti hoitotyön päätöksenteon tukena, ei sitä korvaavana tekijänä.
Tutkimusnäyttö tekoälyn käytöstä päivystyksen triagessa on rajallista ja painottuu retrospektiivisiin aineistoihin. Jatkossa tarvitaan prospektiivisia tutkimuksia, joissa arvioidaan vaikutuksia potilasturvallisuuteen, hoitoprosesseihin ja päätöksentekoon sekä eettisiä ja organisatorisia näkökulmia ja integrointia kliiniseen työhön.
Menetelmänä käytettiin scoping-kirjallisuuskatsausta, jossa yhdistyi laaja ja systemaattinen tiedonhankinta sekä kuvaileva analyysi. Menetelmä pohjautui Arksey & O’Malleyn viitekehykseen ja raportoinnissa hyödynnettiin PRISMA-ScR-ohjeistusta. Aineisto haettiin CINAHL- ja PubMed-tietokannoista sekä täydentävillä hauilla. Hakujen perusteella tunnistettiin useita satoja viitteitä, joista seulonnan jälkeen lopulliseen analyysiin valikoitui 18 sisäänottokriteerit täyttävää tutkimusartikkelia.
Tulosten mukaan tekoälyä hyödynnetään triagessa erityisesti potilaiden riskiluokittelussa, ennustemallien tuottamisessa sekä kliinisen päätöksenteon tukena. Tekoälyn käytön keskeisiksi hyödyiksi tunnistettiin päätöksenteon nopeutuminen, yhdenmukaisuuden lisääntyminen sekä mahdollisuus tukea hoitohenkilökunnan työkuormaa. Haasteina nousivat esiin muun muassa algoritmien läpinäkyvyyteen liittyvät ongelmat, luotettavuuden varmistaminen sekä eettiset kysymykset, kuten potilasturvallisuus ja vastuun jakautuminen.
Johtopäätöksenä voidaan todeta, että tekoälyllä on merkittävä potentiaali tukea päivystyksen hoidontarpeen arviointia, mutta sen hyödyntäminen edellyttää huolellista käyttöönottoa, luotettavaa arviointia sekä eettisten ja lainsäädännöllisten näkökulmien huomioimista. Tekoälyn rooli nähdään erityisesti hoitotyön päätöksenteon tukena, ei sitä korvaavana tekijänä.
Tutkimusnäyttö tekoälyn käytöstä päivystyksen triagessa on rajallista ja painottuu retrospektiivisiin aineistoihin. Jatkossa tarvitaan prospektiivisia tutkimuksia, joissa arvioidaan vaikutuksia potilasturvallisuuteen, hoitoprosesseihin ja päätöksentekoon sekä eettisiä ja organisatorisia näkökulmia ja integrointia kliiniseen työhön.