Tekoäly hoitotyön kirjaajana?
Tekoäly sanana ja konseptina on nykyään kaikkialla ympärillämme. Useimmat meistä myös käyttävät sitä jollakin tapaa työssämme tai arjessamme. Koska tekstin luominen tarkasti rajattuun aiheeseen on yksi suositumpia käyttöaiheita tekoälyn käytössä, on hoitotyön alan kirjaaminen looginen käyttöaihe tekoälylle.
Tekoäly teknologian tämänhetkisenä tekniikan suunnannäyttäjänä
DigiFinlandin 2024 maaliskuussa julkaisemassa esiselvityksessä kerättiin sosiaali- ja terveydenhuollon olennaisimpia tapoja hyödyntää tekoälyä. Yksi esille tulleista käyttötavoista oli automatisoidut potilaskirjaukset, jossa generatiivista tekoälyä sekä puheentunnistusta käytetään potilastekstien luomiseen. DigiFinlandin esitys antoi laadukkaan ennakkokatsauksen terveydenhuollon tietotekniikan tulevaisuudesta ja miten tekoäly elementtinä on integroitu siihen. Jo pelkästään puolitoistavuotta DigiFinlandin selvityksen jälkeen on tehty huomattava määrä aiheeseen liittyviä tutkimuksia sekä artikkeleita, jotka syventävät käyttötapojamme sekä tietämystämme tekoälystä hoitotyön apuvälineenä. Opinnäytetyössä tuodaan esiin 2024–2025 tehtyjä tutkimuksia ja esitellään, mikä on tämänhetkinen uusin tutkittu tieto aiheeseen liittyen.
Tekoälyn käyttö hoitotyössä nyt ja tulevaisuudessa
Tällä hetkellä olevia esimerkkejä hyödyllisistä tavoista käyttää tekoälyä hoitotyön kirjaamisessa on:
- Dokumentaatioajan lyhentäminen. Parannus voi olla jopa 40 % perinteisestä ajasta.
- Dokumentaation tarkkuuden parantaminen.
- Lisätä empatian tasoa kirjauskielessä sekä selkeyttää potilasdokumentteja helpommin ymmärrettäväksi asiakkaita varten.
- Manuaalisen syötön vähentäminen.
- Havaita virheitä jo valmiiksi tehdyissä dokumenteissa.
Useat listatuista menetelmistä pohjautuvat OpenAI:n ChatGPT 3.5 ja 4.0 teknologiaan mutta niissä käytetyt LLM pohjat (suuret kielimallit) ovat kliiniseen hoitotyöhön ja suunnitteluun suunnattuja sekä jossain tapauksissa myös niihin suunnitellut algoritmit. Tästä hyvänä esimerkkinä kaksisuuntainen syväoppimismalli (BRLTM) jossa digitaalisia terveystietoja mallinnetaan laajalti käytetyllä kaksivaiheisella esikoulutuksella- ja hienosäädöllä. Työkaluja työstetään ja kehitetään jatkuvalla syötöllä terveydenhuollon eri toimialueisiin sekä työtehtäviin. On myös mahdollista, että tekoälyn yleistyminen luo kokonaan uusia työrooleja. Opinnäytetyössä esitellään erilaisia tapoja käyttää tekoäly erilaisten tutkimusten muodoissa.
Epävarmuudet integraatiossa
Tekoälyn avulla pyritään vähentämään dokumentointiin kuluvaa työaikaa ja siten ehkäisemään työuupumusta. Lopullinen ajallinen hyöty on kuitenkin vielä epävarmaa, sillä ihmisen tarkastustyö on edelleen tarpeellista. Tällä hetkellä käyttöaste on rajallinen, ja kehitystyö jatkuu sekä julkisella että yksityisellä sektorilla. Vaikka tutkimustulokset ovat lupaavia, tekoälyn käyttö hoitotyön dokumentoinnissa on vielä osittain kehitys- ja kokeiluasteella. Tekoälyavusteisen dokumentaation, sanelun ja automatisoidun litteroinnin laajempaa käyttöönottoa rajoittavat seuraavat tekijät:
- Taloudelliset tekijät
- Lainsäädäntö
- Vastuukysymyksiin liittyvät haasteet
- Tietoturva ja yksityisyys
- Koulutuksen ja ammattiosaamisen kehittämisen tarve
Mitä opinnäytteen tulokset kertovat terveydenhuollon ammattilaisille?
Useimmissa tapauksissa yhdistämme tekoälyn sen arkiseen versioon, joita ovat esimerkiksi ChatGPT, DALL-E tai SCRIPE. Ohjelman käyttäjä keksii aiheen, syöttää komennon ja saa jonkinlaisen tuloksen. Edellä mainitut työkalut ovat vapaaseen käyttöön tehty, rakentaen tulokset suhteellisen sekalaisista suuren kielten tietopohjista. Sairaanhoitajille tehdyt ohjelmistot kuitenkin toimivat täsmällisempinä työkaluina heidän omalla alallaan. Ne eivät anna vapaata vastausta vaan generoivat avustuksena vertaisarvioidusta tiedosta. Tekoälylle tyypillinen hallusinaatio on edelleen suuri riski ja huomattava haaste, mutta väärät tulokset tulevat käymään samanlaisen hoitovirheen tarkastus prosessin kuten muussakin hoitolan toimissa. Huolet tekoälyn globaaleista ongelmista kuten siihen liiallisesta turvautumisesta työn lopputuloksen saavuttamisessa ovat vakavasti otettavia, mutta nykyisen kaltainen koulutukseen panostaminen työelämässä sekä hoitotyön ammattilaisen kliinisen osaamisen tarve ei ole kuitenkaan katoamassa minnekään. Opinnäytetyö tuo esiin, että tekoäly on kehittymässä avustavaksi työkaluksi, ei varsinaiseksi työn suorittajaksi.
Osoite opinnäytetyöhön : https://urn.fi/URN:NBN:fi:amk-2025111227763
Artikkelikuva : Cedric Fauntleroy, 2020. https://www.pexels.com/photo/side-view-of-a-man-wearing-face-mask-while-typing-on-computer-keyboard-4269490/
Lähteitä
Feuerriegel, S.; Hartmann, J.; Janiesch, C. & Zschech, P. 2024. Generative AI. Springer Nature, Bus Inf Syst Eng 66, 111–126. Viitattu 29.04.2025. https://doi.org/10.1007/s12599-023-00834-7
Salviander, S. & Vekkeli H. 2025 Hoitotyön dokumentoinnin parantaminen tekoälyn avulla: Mahdollisuudet ja haasteet: kuvaileva kirjallisuuskatsaus. Opinnäytetyö. Turun ammattikorkeakoulu. https://urn.fi/URN:NBN:fi:amk-2025111227763
Sanmark, J. & Sanmark, E. 2024. Systemoitu katsaus: Mitä tiedämme generatiivisen tekoälyn hyödyistä terveydenhuollossa?Duodecim vol. 140 no. 12 s. 1023-1030. Viitattu 14.04.2025
https://www.duodecimlehti.fi/xmedia/duo/duo18143.pdf
Tekoäly hyvinvointialueilla: sosiaali- ja terveydenhuollon käyttötapaukset ja kansallinen edistäminen. Esiselvitystyön loppuraportti, 2024. DigiFinland. Viitattu 14.11.2025. https://digifinland.fi/wp-content/uploads/2024/03/DigiFinland_tekoaly_loppuraportti_210324.pdf