Tekoälyn hyödyntäminen EKG-tutkimuksissa: vaikutukset hoitotyön kehittämiseen
Tekoälyn (AI) integrointi EKG-tutkimuksiin tarjoaa merkittäviä mahdollisuuksia sydän- ja verisuonisairauksien hoitotyön kehittämiseen. Tekoälyn hyödyntäminen EKG:n tulkinnassa parantaa tulosten tarkkuutta, nopeuttaa diagnoosiprosesseja ja vähentää inhimillisten virheiden riskiä. Tämä artikkeli käsittelee tekoälyn roolia EKG-tutkimuksissa ja sen vaikutuksia hoitotyön kehittämiseen.
Tekoälyn käytöstä sairaanhoidossa on puhuttu paljon, mutta miten tekoäly todella voi auttaa hoitotyön prosesseja ja näin parantaa potilaiden hoidonlaatua ja -turvallisuutta?
Tekoälyn (AI) käyttö EKG-tutkimuksissa on yhä keskeisempää sydänsairauksien diagnosoinnissa ja ennustamisessa, parantaen tulkintaprosesseja, mikä voi johtaa nopeampiin ja tarkempiin diagnooseihin. Tämä teknologinen kehitys voi merkittävästi parantaa hoidon laatua, tehokkuutta ja potilaiden turvallisuutta. EKG-tulosten tarkka tulkinta on elintärkeää, sillä virheellinen tulkinta voi johtaa vakaviin seurauksiin, kuten sydäninfarktin myöhäiseen hoitoon. Sairaanhoitajat ovat keskeisessä roolissa EKG-tutkimusten toteutuksessa ja tulkinnassa, siksi heidän koulutuksensa tekoälyn käytössä voi parantaa hoitotuloksia ja nopeuttaa potilaiden ohjaamista oikeaan hoitoon.
EKG- tutkimuksen merkitys sydänsairauksien tunnistamisessa
Sydän- ja verisuonisairaudet ovat yksi yleisimmistä kansansairauksista Suomessa. EKG-tutkimuksesta saatava sydänfilmi on helppo tapa saada tietoa sydämen toiminnasta ja piilevistä sydänsairauksista. EKG- tutkimuksen avulla voidaan tunnistaa muun muassa sydäninfarkti, rytmihäiriöt ja eteisvärinä.
Tekoälyn hyödyt ja vaikutukset hoitotyön kehittämiseen
Useat tutkimukset ovat korostaneet tekoälyn hyötyjä EKG:n tulkinnassa, erityisesti sydäninfarktin ja akuutin sepelvaltimo-oireyhtymän (ACS) tunnistamisessa, joissa tekoälypohjaiset mallit ovat osoittautuneet tarkemmiksi kuin perinteiset menetelmät. Tekoäly voi myös havaita sydänsairauksia, joita perinteiset menetelmät eivät tunnista, mikä on erityisen tärkeää potilaille, joilla ei esiinny tyypillisiä EKG-muutoksia. Tekoälyn käyttö EKG-tutkimuksissa tarjoaa monia mahdollisuuksia parantaa sydänsairauksien diagnosointia ja hoitoa. Tekoälypohjaiset mallit pystyvät analysoimaan EKG-tuloksia nopeasti ja tarkasti, mikä auttaa tunnistamaan akuutteja sydänsairauksia, kuten sepelvaltimo-oireyhtymää (ACS) ja sydäninfarktia. Tämä voi parantaa hoidon laatua ja vähentää potilaiden odotusaikoja.
Tekoäly voi vähentää inhimillisiä virheitä EKG:n tulkinnassa, parantaen diagnoosin tarkkuutta. Sairaanhoitajilla on keskeinen rooli EKG:n suorittamisessa ja tulkinnassa. Tekoäly voi toimia tukityökaluna, joka auttaa sairaanhoitajia tekemään tarkkoja päätöksiä parantaen potilaiden hoitotuloksia. Tekoälyn avulla voidaan myös paremmin arvioida potilaiden kuolemanriskiä ja muita sydänsairauksiin liittyviä tekijöitä. Uusia koneoppimismalleja on kehitetty parantamaan perinteisten riskipisteytysjärjestelmien, kuten HEART-pisteytyksen tarkkuutta.
Lisäksi tekoäly voi auttaa tunnistamaan sydänsairauksien riskitekijöitä ja mahdollistaa aikaisemman hoitoon pääsyn. Tekoälyä voidaan myös käyttää eteisvärinän (AF) ennustamiseen. Tietyt mallit voivat havaita eteisvärinän kehittymisen jopa 15 minuuttia ennen sen ilmenemistä, mikä voi parantaa hoitotuloksia ja ehkäistä sydänoireita.
Tekoälyn integroiminen hoitoprosesseihin voi parantaa potilaiden hoitoa ja vähentää inhimillisiä virheitä. On kuitenkin tärkeää ottaa huomioon siihen liittyvät haasteet, kuten luotettavuus, koulutuksen puute ja datan laatu. Jatkuva tutkimus ja kehitys ovat välttämättömiä, jotta tekoälyn tarjoamat mahdollisuudet voidaan hyödyntää täysimääräisesti ja turvallisesti.
Haasteet tekoälyn hyödyntämisessä EKG-tutkimuksissa
Tekoälyn integroiminen EKG-tutkimuksiin tuo mukanaan merkittäviä etuja, mutta myös haasteita. Tekoälyn kyky tehdä tarkkoja diagnooseja riippuu käytetystä datasta ja algoritmeista. Virheelliset tulkinnat voivat johtaa vakaviin seurauksiin, kuten sydäninfarktin hoidon viivästymiseen. Tämä korostaa tarvetta kehittää EKG:n tulkintaprosesseja ja varmistaa järjestelmien luotettavuus.
Koulutuksen puute on merkittävä haaste. Sairaanhoitajilla ja ensihoitajilla on tärkeä rooli EKG:n tulkinnassa, mutta heillä saattaa olla vain vähän kokemusta tekoälyn käytöstä. Koulutuksen puute voi rajoittaa tekoälyn tehokasta hyödyntämistä käytännön työssä. Lisäksi datan laatu ja saatavuus ovat kriittisiä. Tekoälymallit vaativat suuria määriä laadukasta dataa tehokkuutensa parantamiseksi, mutta EKG-tulosten ja kliinisten tietojen saatavuus voi olla rajallista.
Inhimilliset virheet jäävät edelleen ongelmaksi. Vaikka tekoäly voi vähentää inhimillisiä virheitä, se ei voi täysin eliminoida niitä. Lääkärin ja hoitohenkilökunnan on edelleen oltava mukana päätöksenteossa ja ymmärrettävä, milloin ja miten tekoälyä pitäisi käyttää. Tekoälyn soveltuvuus eri kliinisiin tilanteisiin on myös haaste, sillä sen on pystyttävä sopeutumaan erilaisiin potilastietoihin ja -olosuhteisiin.
Lisäksi eettiset ja lainsäädännölliset kysymykset nousevat esiin tekoälyn käytössä terveydenhuollossa. Potilastietojen suoja ja yksityisyys ovat keskeisiä kysymyksiä, jotka on ratkaistava, jotta tekoälyä voidaan käyttää turvallisesti ja vastuullisesti potilaiden hoidossa. Kustannukset ja resurssit ovat myös tärkeitä tekijöitä, sillä tekoälyn käyttöönotto voi edellyttää merkittäviä investointeja.
Nämä haasteet korostavat tarvetta jatkuvalle tutkimukselle, koulutukselle ja kehitykselle, jotta tekoälyn potentiaali EKG-tutkimuksissa voidaan hyödyntää täysimääräisesti ja turvallisesti.
Tulevaisuuden näkymät
Tulevaisuudessa tekoälyn integroiminen EKG-tuloksiin voi merkittävästi parantaa hoidon laatua ja tehokkuutta, mahdollistaen vakavien sydänsairauksien havaitsemisen vuosia ennen niiden ilmenemistä. Tämä avaa uusia ennaltaehkäisevän hoidon mahdollisuuksia ja parantaa potilaiden elämänlaatua. Tekoälyn kehitys voi mullistaa sydänsairauksien diagnosoinnin ja hoidon, parantaen hoitotuloksia ja vähentäen inhimillisiä virheitä. Koulutuksen ja tutkimuksen kehittäminen on tärkeää, jotta näistä mahdollisuuksista pystytään hyötymään täysimääräisesti.
Tekoäly voi analysoida suuria tietomääriä nopeasti, mikä mahdollistaa tarkempien ja nopeampien diagnoosien tekemisen. Tämä vähentää potilaiden odotusaikoja ja parantaa hoidon laatua, sillä tekoälypohjaiset järjestelmät voivat havaita sydänsairauksia, joita perinteiset menetelmät eivät tunnista.
Sairaanhoitajat voisivat tulevaisuudessa hyödyntää tekoälyä EKG-tutkimusten tulosten tulkinnassa ja näin omalta osaltaan parantaa sydänsairauksien hoidon laatua ja turvallisuutta. Sairaanhoitajien ja ensihoitajien rooli korostuu tekoälyn käytön myötä EKG-tulosten tulkinnassa, sillä se vapauttaa lääkärin aikaa ja mahdollistaa hoitajien aktiivisemman osallistumisen potilaiden hoitoon. Sairaanhoitaja saattaa joutua työssään tekemään oman arvionsa potilaan EKG- tutkimuksen tuloksista, jolloin tekoäly olisi hyvä apu oman kliinisen tiedon ja taidon tueksi, luomalla varmuutta ja tehokkuutta hoitopäätöksen tekemiseen. Koulutus tekoälyn käytössä parantaa hoitotuloksia ja nopeuttaa potilaiden ohjaamista oikeaan hoitoon.
Yksinkertainen EKG-tutkimus on helppo ja edullinen tapa havaita muutoksia sydämessä. Taloudellisesti tekoälyn käyttö EKG-tulosten tulkinnassa voi vähentää sairaanhoidollisia kuluja, sillä se voi estää vakavampien sairauksien kehittymistä ja siten vähentää sairaalahoitoa vaativia tilanteita. Tekoäly voi tarjota edullisia ja helposti käytettävissä olevia ratkaisuja sydänsairauksien diagnosointiin.
Jatkuva tutkimus ja kehitys ovat välttämättömiä tekoälyn käytön tehokkuuden ja turvallisuuden varmistamiseksi. Tekoälyavusteisten järjestelmien koulutusta tulisi kehittää lääkärikoulutuksessa ja sairaanhoitajakoulutuksessa, jotta tulevat ammattilaiset voivat hyödyntää näitä työkaluja parhaalla mahdollisella tavalla.
Tulevaisuudessa tekoälyn kehitys EKG-tutkimuksissa, voi mullistaa sydänsairauksien diagnosoinnin ja hoidon, mahdollistaen tarkemman ja nopeamman diagnosoinnin, jolloin potilaiden hoitotulokset paranevat ja inhimilliset virheet vähenevät. Koulutuksen ja tutkimuksen kehittäminen on avainasemassa, jotta näistä mahdollisuuksista pystytään hyötymään täysimääräisesti.
Lähteet:
Al-Zaiti, S.; Besomi, L.; Bouzid, Z.; Faramand, Z.; Frisch, S.; Martin-Gill, C.; Gregg, R.; Saba, S.; Callaway, C.; Sejdić, E. 2020. Machine learning-based prediction of acute coronary syndrome using only the pre-hospital 12-lead electrocardiogram. Nat Commun. 11:3966. https://doi.org/10.1038/s41467-020-17804-2
Al-Zaiti, S.S.; Martin-Gill, C.; Zègre-Hemsey, J.K.; Bouzid, Z.; Faramand, Z.; Alrawashdeh, M.O.; Gregg, R.E.; Helman, S.; Riek, N.T.; Kraevsky-Phillips, K.; Clermont, G.; Akcakaya, M.; Sereika, S.M.; Van Dam, P.; Smith, S.W.; Birnbaum, Y.; Saba, S.; Sejdic, E.; Callaway, C.W. 2023. Machine learning for ECG diagnosis and risk stratification of occlusion myocardial infarction. Nature Medicine, 29(7), 1804–1813. doi:10.1038/s41591-023-02396-3
Bouzid, Z.; Faramand, Z.; Gregg, R.E.; Helman, S.; Martin-Gill, C.; Saba, S.; Callaway, C.; Sejdić, E.; Al-Zaiti, S. 2021a. Novel ECG features and machine learning to optimize culprit lesion detection in patients with suspected acute coronary syndrome. J Electrocardiol, 69 Suppl, pp. 31–37. doi: 10.1016/j.jelectrocard.2021.07.012.
Bouzid, Z.; Faramand, Z.; Gregg, R.E.; Frisch, S.O.; Martin-Gill, C.; Saba, S.; Callaway, C.; Sejdić, E.; Al-Zaiti, S. 2021b. In search of an optimal subset of ECG features to augment the diagnosis of acute coronary syndrome at the emergency department. Journal of the American Heart Association, 10(3), e017871. doi: 10.1161/JAHA.120.017871
Bouzid, Z.; Sejdic, E.; Martin-Gill, C.; Faramand, Z.; Frisch, S.; Alrawashdeh, M.; Helman, S.; Gokhale, T.A.; Riek, N.T.; Kraevsky-Phillips, K.; Gregg, R.E.; Sereika, S.M.; Clermont, G.; Akcakaya, M.; Zègre-Hemsey, J.K.; Saba, S.; Callaway, C.W.; Al-Zaiti, S.S. 2025. Electrocardiogram-based machine learning for risk stratification of patients with suspected acute coronary syndrome. European Heart Journal, 46(10), pp. 943–954. https://doi.org/10.1093/eurheartj/ehae880
Chiou, Y.-A.; Syu, J.-Y.; Wu, S.-Y.; Lin, L.-Y.; Yi, L. T.; Lin, T.-T.; Lin, S.-F. 2021. Electrocardiogram lead selection for intelligent screening of patients with systolic heart failure’, Scientific Reports, 11, 1948. doi: 10.1038/s41598-021-81374-6.
Eerola, H. 2022. Sydänsairauksia, joissa EKG:sta on hyötyä. Duodecim terveyskirjasto. Viitattu 5.10.2025. https://www.terveyskirjasto.fi/snk03211/sydansairauksia-joissa-ekgsta-on-hyotya
Guo, S.; Zhang, B.; Feng, Y.; Wang, Y.; Tse, G.; Liu, T.; Chen, K.-Y. 2023. Impact of automatic acquisition of key clinical information on the accuracy of electrocardiogram interpretation: a cross-sectional study. BMC Med Educ. 23:936. DOI: 10.1186/s12909-023-04907-9.
Huovinen, A.; Hynynen, M.; Karhemaa, A.; Koponen, L. & Mäkeläinen, T. 2023. Kliininen hoitotyö. 11., uudistettupainos. Helsinki: Sanoma Pro Oy.
Jokila, T.; Takomo, J. 2025. Tekoäly sairaanhoitajan apuna EKG-tutkimuksissa. Opinnäytetyö. Turun ammattikorkeakoulu. https://urn.fi/URN:NBN:fi:amk-2025101726127
Saputra, D.; Suhartini, S.; Sujianto, U.; Ismail, R. 2023. A viewpoint on evaluating ECG findings to assess heart issues: A clinical nursing review. Nursing Science, 10(2), 89. https://doi.org/10.31603/nursing.v0i0.8374
Xiao, R.; Ding, C.; Hu, X.; Clifford, G.D.; Wright, D.W.; Shah, A.J.; Al-Zaiti, S.; Zègre-Hemsey, J.K. 2023. ‘Integrating multimodal information in machine learning for classifying acute myocardial infarction’, Physiological Measurement, 44(4), 044002. doi: 10.1088/1361-6579/acc77f.