Nopeasti kehittynyt tekoäly voisi tulevaisuudessa keventää myös lääkärin hallinnollisia tehtäviä. Kirjaaamisen helpottuminen parantaisi työtyytyväisyyttä.
Lääkärin työhön ja laajemminkin terveydenhuollon palveluihin liittyvä kirjaamisen kasvava taakka on korostunut sähköisten kertomusjärjestelmien ja digitalisaation myötä. Tietoa halutaan tallentaa tarkasti ja kattavasti. Tämä on lisännyt lääkärin työn kuormittavuutta ja vähentänyt osaltaan työtyytyväisyyttä.
Kun moninainen tieto ja kirjaamisvaatimukset yhdistetään heikosti toimivaan potilastietojärjestelmään, lääkäri voi tuntea turhautumista – varsinkin, kun kirjaaminen vie aikaa potilaan hoidosta. Viime aikojen tekoälyn nopea kehitys terveydenhuollon eri käyttökohteissa on nostanut esiin mahdollisuuksia kirjaamisen taakan keventämiseen.
Kun tekoälypohjainen, laajoihin kielimalleihin perustuva ratkaisu yhdistetään puheentunnistukseen ja laitetaan tuottamaan tekstiä lääkärin ja potilaan kohtaamisesta, tekoäly voi samalla jo ehdottaa esimerkiksi diagnooseja ja muita vaadittuja koodeja tai hoitovalikoimaa. Lääkäri tarkistaa ja tarvittaessa korjaa näin tuotetun luonnoksen kertomusmerkinnäksi. Tämä kirjausten tuottamistapa edellyttää luottamusta ja säännöstöä siitä, miten arkaluonteista henkilötietoa käsitellään sekä hyvänlaatuista ja ymmärrettävää lopputulosta, kun potilaalla on oikeus ja pääsy omiin sähköisiin terveystietoihinsa.
Katse pitää kohdistaa tiedon laatuun
Kirjaamisen helpottumisen oletetaan lisäävän ammattilaisten työtyytyväisyyttä. Tekoälyn yksi etu on sen kapasiteetti käsitellä isojakin aineistoja tehokkaasti. Kirjaamisen automatisoinnin lisäksi tekoälyä hyödynnetään lääketieteessä esimerkiksi data-analyysien ja yhteenvetojen tuottamiseen, diagnostiikassa, päätöksenteon apuna, lääkemääräysten ja erilaisten lähetteiden tai pyyntöjen laatimisessa.
Voisiko tekoäly tulevaisuudessa keventää myös lääkärin hallinnollisia tehtäviä ja vaikkapa tuottaa tilastomerkinnät automaattisesti saatavilla olevasta tiedosta? Mitä tämä muutos merkitsee tiedon laadulle: paraneeko tiedon kattavuus ja laatu kirjaamista automatisoimalla vai tarkoittaako se jatkossakin esimerkiksi puutteellisia merkintöjä ja koodauksia, vaikkakin eri syistä?
Tekoälyn kehitys tuo uudenlaisia haasteita ratkaistavaksi liittyen esimerkiksi syrjimättömyyden varmistamiseen. Jos tekoälymallia on koulutettu puutteellisin tiedoin, se voi aiheuttaa epätarkkuutta lääketieteellisen tiedon tulkinnassa.
Kognitiivinen kuormitus voi vähentyä
Tekoälypohjainen ratkaisu voi vähentää lääkärin kognitiivista kuormitusta potilaan kohtaamisessa, kun esimerkiksi kertomustiedon läpikäyminen vie vähemmän aikaa automaattisesti tuotetun yhteenvedon avulla ja kirjaaminen toteutuu samanaikaisesti.
Lääkärin on kuitenkin välttämätöntä lukea itse tekoälyn tuottama teksti tai muistiinpanot. Alustavassa kirjauksessa saattaa olla puutteita tai virheitä, koska tekoäly voi herkästi ja yllättävästikin yhdistellä käyttäjänsä syötettä. Lisäksi on huomattava, että laajoja kielimalleja ei rajoita vakiintunut lääketieteellinen tietämys tai säännöstö samalla tavalla kuin lääkäriä. Riskeinä on tunnistettu myös hälytysväsymys, jos tekoälyavusteisesti tuotetaan monenlaisia huomioita lääkärin työpöydälle.
Koska kirjaamista tukevia tekoälypohjaisia ratkaisuja ollaan vasta ottamassa käyttöön, kustannusten ja vaikuttavuuden seuranta edellyttää systemaattista tutkimusta. Meillä pitää olla kokemuksia pidemmältä ajalta ratkaisujen vaikutuksista, jotta voimme arvioida, voiko niillä parantaa kirjaamisen tai jopa hoidon laatua.
FT Riikka Vuokko toimii erityisasiantuntijana digitalisaation ja tiedonhallinnan yksikössä sosiaali- ja terveysministeriössä.
Lähteet
Archana Reddy Bongurala, Dhaval Save, Ankit Virmani, Rahul Kashyap. Transforming Health Care With Artificial Intelligence: Redefining Medical Documentation. Mayo Clinic Proceedings: Digital Health 2(3), 2024, Pages 342-347.
Mess, Sarah A.; Mackey, Alison J.; Yarowsky, David E. Artificial Intelligence Scribe and Large Language Model Technology in Healthcare Documentation: Advantages, Limitations and Recommendations. Plastic & Reconstructive Surgery-Global Open 13(1):p e6450, January 2025.
Sanmark Enni. Tekoäly suoriutuu diagnostisesta päättelystä lääkäriä paremmin – entä tulevaisuudessa? Blogi 4.2.2025, Duodecim.
_____________
Duodecim täyttää tämän vuoden marraskuussa 144 vuotta. Sairaan hyvä digiarki -blogisarjassa omien alojensa huippuammattilaiset pohtivat digitalisoituvan terveydenhuollon mahdollisuuksia ja sudenkuoppia.
Lue muut sarjassa ilmestyneet kirjoitukset:
Terveydenhuollon suurin murros on se, miten data ja asiantuntijuus kietoutuvat toisiinsa – Sandra Liede, johtava lakiasiantuntija Terveysteknologia ry.
Vastaa