Voiko tekoäly nopeuttaa triagen tiedonhakua potilastietojärjestelmästä tulevaisuudessa?
Triagessa oikea tieto täytyy löytää nopeasti, mutta nykyiset potilastietojärjestelmät koetaan usein monimutkaisiksi ja työläiksi, mikä heikentää kliinisen työn sujuvuutta ja potilasturvallisuutta. Hoitajat joutuvat käyttämään arvokasta aikaa hajanaisen tiedon etsimiseen, vaikka päätöksenteko vaatii nopeutta ja tarkkuutta. Opinnäytetyön tulokset osoittavat, että tekoäly voi tulevaisuudessa helpottaa merkittävästi hoitotyön tiedonhakua ja parantaa järjestelmien käyttäjälähtöisyyttä. Sillä onkin suuri potentiaali terveydenhuollon kehittämisessä.
Kuvitellaan kiireinen arki suomalaisessa päivystyksessä: hoitajat työskentelevät vajaalla miehityksellä, jonot kasvavat ja potilaiden hoidon tarpeen arviointi venyy. Tämä ei ole yksittäinen poikkeus, vaan osa laajempaa kehitystä, jossa terveydenhuollon henkilöstöpula, geopoliittiset riskit ja lisääntyvät terveysuhat heikentävät koko Euroopan turvallisuutta. (Lääkäriliitto 2024; Tehy 2024.) Suomessa tilannetta kuormittavat lisäksi rahoitusvaikeudet, hoitoon pääsyn heikkeneminen ja mielenterveyspalvelujen riittämättömyys.
Ratkaisuksi on esitetty muun muassa päivystysverkoston tiivistämistä ja digitaalisten palvelujen laajempaa hyödyntämistä. (Kosonen 2024.) Henkilöstövaje on kuitenkin syventynyt, vuonna 2022 sosiaali- ja terveysalalta puuttui yli 18 000 työntekijää, joista sairaanhoitajia noin 6 140 (STM 2023). Samalla digitalisaation odotetaan vahvistavan tiedonhallintaa, keventävän henkilöstön kuormitusta ja lisäävän hoidon jatkuvuutta, kunhan sääntely ja osaaminen pysyvät kehityksen tahdissa (Lääkäriliitto 2024; Tehy 2024; STM 2023). Tekoälyn roolin ennakoidaan kasvavan nopeasti, sen avulla voidaan tunnistaa sairauksia varhain, vähentää virheitä ja tehostaa kliinistä päätöksentekoa, ja jopa neljännes terveydenhuollon työtehtävistä voi olla automatisoitavissa tulevina vuosina (Euroopan komissio 2019; Kolari & Kallio 2023, 16, 92–94; Frontier Economics 2018, 55; Lähesmaa ym. 2024, 3, 8 & 11; Tilastokeskus 2021).
Potilastietojärjestelmän tehtävä ja toiminta tiedonhaussa
Potilastietojärjestelmä toimii sosioteknisenä kokonaisuutena, jonka tehtävänä on tukea kliinistä työtä ja hallintoa sekä varmistaa, että päätöksenteon perustana oleva tieto on laadukasta ja helposti hyödynnettävissä. Potilastietojärjestelmä perustuu datan, tiedon ja tiedonkäsittelyn muodostamaan kokonaisuuteen, jossa fyysiset laitteet, palvelimet ja verkot vastaanottavat, tallentavat ja välittävät tietoa ohjelmistojen ohjaamana. Sovellusohjelmistot, kuten potilashallintaan tarkoitetut järjestelmät, tallentavat tiedot omiin tai jaettuihin tietokantoihin ja tukevat terveydenhuollon keskeisiä prosesseja ennaltaehkäisystä diagnostiikkaan, hoitoon ja kuntoutukseen. Sähköinen potilasrekisteri kokoaa terveydenhuollon yksikön potilaskohtaiset tiedot yhteen järjestelmään, jossa ne esitetään lääketieteellistä päätöksentekoa varten. (Winter ym. 2017, 16-19, 23–25.)
Rakenteinen potilastieto on keskeinen edellytys sujuvalle ja turvalliselle hoitotyölle. Yhdenmukaiset tietorakenteet, koodistot ja luokitukset tekevät kirjauksista selkeitä ja vertailukelpoisia, mikä parantaa olennaisesti tiedon löytyvyyttä eri toimijoiden välillä. Tämä tukee hoidon suunnittelua, toteutusta ja seurantaa, ja järjestelmät voivat jopa täydentää tietoja automaattisesti. Hoitoprosessin keskeiset tiedot kuten diagnoosit, toimenpiteet ja lääkitykset kirjataan vaiheittain kansallisten standardien mukaisesti, mikä vahvistaa potilasturvallisuutta ja hoidon jatkuvuutta sekä organisaatio- että valtakunnallisella tasolla. (Kauvo & Virkkunen 2022, 13–14, 17 & 20; Syväoja & Äijälä 2009, 86; Laitinen ym. 2025, 5.)
Mitä tekoäly on terveydenhuollossa?
Tekoäly puolestaan tarkoittaa koneen kykyä suorittaa tehtäviä, jotka muistuttavat ihmisen älykkyyttä, kuten oppimista, päättelyä ja ongelmanratkaisua (Kolari & Kallio 2023, 14). Tekoälyjärjestelmät havainnoivat ympäristöään, käsittelevät tietoa ja tekevät päätöksiä algoritmien ja datan perusteella. Koneoppiminen ja syväoppiminen mahdollistavat suurten potilas- ja tutkimustietomassojen analysoinnin sekä säännönmukaisuuksien tunnistamisen (Boucher 2020, 1, 8; Dash ym. 2019, 1–3), ja generatiivinen tekoäly tuottaa uutta sisältöä opitun datan pohjalta. Menetelmät voivat olla sääntöpohjaisia tai neuroverkkoihin perustuvia, mutta tekoäly ei ymmärrä asioita ihmisen tavoin se jäljittelee älykästä toimintaa (Boucher 2020, 1).
Tekoäly tukee jo nyt hoitohenkilöstöä muun muassa automaattisessa kirjaamisessa, potilaskertomusten tiivistämisessä ja diagnostiikan ensivaiheen seulonnassa, mikä helpottaa kiireellisten tilanteiden tunnistamista (Aung, Wong & Ting 2021, 5–6). Sen odotetaan parantavan hoidon laatua, saatavuutta ja kustannustehokkuutta, sillä tekoäly pystyy hyödyntämään laajoja tietomassoja johdonmukaisemmin ja tarkemmin kuin ihminen, mikä voi vähentää diagnostisia virheitä (Kaplan 2024, 71).
Tulevaisuudessa tekoäly voi tukea triagea nostamalla keskeiset tiedot esiin, tekemällä ensisuosituksia tutkimuksista ja hoitolinjauksista sekä ohjaamalla potilaita jatkohoitoon, mikä tehostaa erityisesti aliresursoituja järjestelmiä (Kaplan 2024, 71–73). Suurten terveysaineistojen analytiikka tukee diagnostiikkaa, hoidon suunnittelua ja tiedon ajantasaisuutta (Yang ym. 2021; Aung, Wong & Ting 2021, 7–8), ja automatisoitu päättely voi keventää henkilöstön työkuormaa, kunhan palvelut suunnitellaan läpinäkyviksi, ymmärrettäviksi ja syrjimättömiksi (STM 2023, 7, 22, 27).
Kliiniseen käyttöön liittyy kuitenkin edelleen haasteita. Näyttöä tekoälyn vaikutuksista todellisissa hoitoympäristöissä on rajallisesti, ja teknologian integrointi työnkulkuihin edellyttää koulutusta sekä käyttäjäystävällistä suunnittelua. (Yang ym. 2021, 10–11.) Tekoälyn nopea kehitys ja tietomäärien kasvu lisäävät lisäksi resurssitarpeita ja muuttavat ennakoinnin periaatteita tulevaisuudessa (Wilenius n.d., 51–52, 54, 60).
Potilastietojärjestelmien nykyhaasteista tekoälyn mahdollisuuksiin
Nykytilan haasteet potilastietojärjestelmien tiedonhaussa kuormittavat hoitohenkilöstöä erityisesti suurten datamäärien vuoksi ja heikon tiedon löydettävyyden vuoksi, mikä lisää kognitiivista kuormitusta ja hidastaa kliinistä päätöksentekoa. Käytettävyysongelmat, hajanaiset tiedot, epäkäytännölliset käyttöliittymät, rajoittuneet hakutoiminnot ja järjestelmien erillisyys vaikeuttavat tiedonhakua ja heikentävät työn tehokkuutta. Tiedonhaun haasteet lisäävät virheriskiä, stressiä ja työuupumusta sekä heikentävät työtyytyväisyyttä ja nostavat kustannuksia. Myös tekoälyn käyttöönottoon liittyy merkittäviä teknisiä ja toiminnallisia haasteita kuten hajanaisen tiedon yhdistäminen, räätälöityjen hakujen toteuttaminen, synonyymien ja lyhenteiden käsittely, kustannukset, selitettävyys, lainsäädäntö sekä kielimallien soveltaminen suomen kieleen ja sen murteisiin. (Semanik ym. 2021; Ruppel ym. 2020; Jansson ym. 2023; Haastattelu 1, 2025; Haastattelu 2, 2025.)
Tekoälyn kehitys ja tulevaisuuden näkymät potilastietojärjestelmissä nähdään keskeisenä kehityssuuntana, sillä sen arvioidaan parantavan hoidon vaikuttavuutta, vähentävän kustannuksia ja keventävän hoitohenkilöstön työkuormaa. Käyttöönotto edellyttää kuitenkin rajapintojen avaamista ja tietomallien yhdenmukaistamista, jotta tekoäly voidaan integroida osaksi tuotantoympäristöä. Koneoppimismallit kykenevät tunnistamaan yhteyksiä, joita perinteiset hakutoiminnot eivät löydä, mikä tehostaa tiedonhakua ja tukee kliinistä päätöksentekoa. Luonnollisen kielen haku ja automaattiset tiivistelmät nopeuttavat tiedonkäsittelyä, ja generatiivinen tekoäly voi tuottaa potilaskertomusten tiivistelmiä ja muita dokumentaation osia, mikä parantaa työn sujuvuutta ja resurssienhallintaa. (Habehh & Gohel 2021; Giordano ym. 2023; Haastattelu 1, 2025; Haastattelu 2, 2025).
Tekoälyn hyödyt ja vaikutukset hoitohenkilökunnan työn tehostamisessa, tekoälyn hyödyntäminen voi merkittävästi vähentää hoitohenkilöstön kognitiivista kuormaa, nopeuttaa tiedonhakua jopa 80 % ja vapauttaa aikaa vaativampiin potilastyön tehtäviin. Tämä lisää työn sujuvuutta, parantaa potilasvirran hallintaa ja vahvistaa hoidon laatua. Tekoäly auttaa tehostamaan triagea ja lyhentää potilaan arviointiin kuluvaa aikaa samalla kun diagnostiikan tarkkuus paranee. Automatisoidut toiminnot, kuten luonnollisen kielen haut, generatiiviset tiivistelmät ja automaattiset esitäytöt, parantavat hoidon laatua ja vähentävät kustannuksia. Tekoäly voi lisäksi tukea resurssien kohdentamista, vuorosuunnittelua ja sijaisten opastusta, mikä mahdollistaa laadukkaan toiminnan pienemmällä henkilöstömäärällä.(Boonstra ym. 2022; Da’Costa 2025; Liu ym. 2022; Haastattelu 1, 2025; Haastattelu 2, 2025.)
Haasteet, riskit ja edellytykset tekoälyn hyödyntämiselle, tekoälyn käyttöönottoa hidastavat järjestelmien yhteensovittamisen vaikeus ja asiantuntijatiedon integrointi. Tietoturva- ja tietosuojaongelmat, erityisesti mallien päivityksissä, voivat johtaa tietovuotoihin ja heikentää luottamusta. Koulutusdatan vinoumat, laatuongelmat, hallusinaatiot ja läpinäkymättömät mallit voivat aiheuttaa virheitä ja vaarantaa potilasturvallisuuden. Myös käyttöliittymien kuormittavuus, puutteellinen käyttäjälähtöisyys ja hoitohenkilöstön aiemmat negatiiviset käyttökokemukset hidastavat teknologian omaksumista. Liiallinen luottamus tekoälyyn ja alkuperäistiedon tarkistamatta jättäminen lisäävät virheriskiä entisestään. (Montagna ym. 2021; Hamilton ym. 2021; Thomas ym. 2021; Haastattelu 1, 2025; Chen ym. 2023; Mueller ym. 2022.)
Eettiset ja lainsäädännölliset näkökulmat tekoälyn hyödyntämisessä, tekoälyn käyttö edellyttää potilastietojen vahvaa suojaa ja yksityisyyden turvaamista, mukaan lukien anonymisointia, suostumuksenhallintaa ja turvallista tiedonhallintaa. Suurten kielimallien käyttö voi tuoda haasteita anonymisointiin, sillä potilailla tulee olla oikeus hallita tietojensa käyttöä, mutta arkaluonteiset tiedot voivat silti paljastua. Läpinäkyvyys ja selitettävyys ovat keskeisiä tekijöitä syrjinnän ehkäisemisessä ja perusteltujen hoitopäätösten tukemisessa. Tekoäly voi tukea päätöksentekoa, mutta ammattilaisen vastuu säilyy aina. EU-sääntely, kuten GDPR, MDR ja AI Act, asettavat tiukat raamit teknologian käytölle ja edellyttävät vaikuttavuuden ja turvallisuuden osoittamista ennen käyttöönottoa. (Johnson ym. 2022; Ueda ym. 2024; Sung ym. 2023; Haastattelu 1, 2025; Ong ym. 2024; Haastattelu 2, 2025.)
Artikkeli pohjautuu Theseuksessa julkaistuun opinnäytetyöhön: Hirvelä, Pauli; Kuupakko, Petri (2025): Tulevaisuuden potilastietojärjestelmät ja tekoäly: tiedonhaku potilastietojärjestelmästä triageprosessissa.
Lähteet
Aung, Y., Wong, D. & Ting, D. 2021. The promise of artificial intelligence: a review of the opportunities and challenges of artificial intelligence in healthcare. British Medical Bulletin. Viitattu 18.11.2024. https://doi.org/10.1093/bmb/ldab016
Boonstra, A., & Laven, M. 2022. Influence of artificial intelligence on the work design of emergency department clinicians a systematic literature review. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35585603/
Boucher, P. 2020. Artificial intelligence: How does it work, why does it matter, and what can we do about it? European Parliamentary Research Service. Viitattu 18.4.2025.
https://www.europarl.europa.eu/RegData/etudes/STUD/2020/641547/EPRS_STU(2020)641547_EN.pdf
Chen, Y.-H. J., Lin, C.-S., Lin, C., Tsai, D.-J., Fang, W.-H., Lee, C.-C., Wang, C.-H., & Chen, S.-J. 2023. An AI-Enabled Dynamic Risk Stratification for Emergency Department Patients with ECG and CXR Integration. Journal of Medical Systems. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37523102/
Da’Costa, A., Teke, J., Origbo, J. E., Osonuga, A., Egbon, E., & Olawade, D. B. 2025. AI-driven triage in emergency departments: A review of benefits, challenges, and future directions. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39965433/
Dash, S., Shakyawar, S. K., Sharma, M. & Kaushik, S. 2019. Big data in healthcare: management, analysis and future prospects. Journal of Big Data, 6(54). Viitattu 10.5.2025. https://link.springer.com/article/10.1186/s40537-019-0217-0
Euroopan komissio. 2019. Excellence and trust in artificial intelligence. Viitattu 30.05.2025.
https://commission.europa.eu/strategy-and-policy/priorities-2019-2024/europe-fit-digital-age/excellence-and-trust-artificial-intelligence_en
Frontier Economics Ltd. 2023. Frontier review: The impact of AI on work. Royal Society. Viitattu 14.5.2025.
https://royalsociety.org/-/media/policy/projects/ai-and-work/frontier-review-the-impact-of-AI-on-work.pdf
Giordano, C., Brennan, M., Mohamed, B., Rashidi, P., Modave, F. & Tighe, P. 2021. Accessing artificial intelligence for clinical decision-making. Frontiers in Digital Health, 3, 645232. https://doi.org/10.3389/fdgth.2021.645232
Haastattelu 1. 2025. Anonyymi haastattelu. Haastattelija: Pauli Hirvelä & Petri Kuupakko. Ei julkaistu.
Haastattelu 2. 2025. Anonyymi haastattelu. Haastattelija: Pauli Hirvelä & Petri Kuupakko. Ei julkaistu.
Habehh, H. & Gohel, S. 2021. Machine learning in healthcare. Current Genomics, 22(4), 291–300. https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC8822225/
Halaseh, F. F., Yang, J. S., Danza, C. N., Halaseh, R., & Spiegelman, L. 2024. ChatGPT’s Role in Improving Education Among Patients Seeking Emergency Medical Treatment. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39319818/
Hamilton, A. J., Strauss, A. T., Martinez, D. A., Hinson, J. S., Levin, S., Lin, G., & Klein, E. Y. 2021. Machine learning and artificial intelligence: applications in healthcare epidemiology. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/36168500/
Hirvelä, P & Kuupakko, P. 2025. Tulevaisuuden potilastietojärjestelmät ja tekoäly – Tiedonhaku potilastietojärjestelmästä triage-prosessissa, Turun ammattikorkeakoulun opinnäyetyö.
Johnson, S. 2022. Artificial Intelligence in Health Care: The Challenge of Effective Regulation. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39319818/
Jansson, M., Liisanantti, J., Ala-Kokko, T., & Reponen, J. 2021. The negative impact of interface design… International Journal of Medical Informatics, 152, 104503.
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/34990942/
Kaplan, J. 2024. Generative artificial intelligence: What everyone needs to know. Oxford University Press.
Kauvo, T. & Virkkunen, H. 2022. Potilastiedon kirjaamisen yleisopas. THL.
https://www.talentia.fi/…/potilastiedon-kirjaamisen-yleisopas
Kolari, J., & Kallio, A. 2023. Tekoäly 123: Matkaopas tulevaisuuteen. Jyväskylä: Docendo.
Kosonen, S. 2024. Terveydenhuolto on kriisissä – mitä pitää tehdä? Suomen Lääkärilehti, 79:e39896.
https://www.laakarilehti.fi/e39896
Kuva Bursting Silver – “The “Big 3” AI Tools: ChatGPT, Gemini & CoPilot Insights/ CC BY-NC 4.0. Lisenssi: Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International Saatavilla: https://www.burstingsilver.com/demystifying-the-big-3-ai-tools-chatgpt-gemini-and-copilot-for-membership-organizations/
Laitinen, U., Salvola, H., Saukkonen, S.-M., & Ålander, A. 2025. Kirjaamisopas: Hoidon tarpeen arviointi (versio 1.2). THL.
Lähesmaa, J., Heinäsenaho, P., Äyräs-Blumberg, E. & Laurén, M. 2024. Suunnitelma SOTE-tekoälyn hyödyntämisen ekosysteemistä.
https://digifinland.fi/…/Tekoalyn_hyodyntaminen_sotessa
Liu, Q., Yang, L., & Peng, Q. 2022. Artificial Intelligence Technology-Based Medical Information Processing… https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35154360/
Lääkäriliitto. 2024. Lääkäriliitto ja Tehy: Terveydenhuollon kriisi uhkaa Euroopan turvallisuutta.
https://www.laakariliitto.fi/…/terveydenhuollon-kriisi-uhkaa
Montagna, S., Mariani, S., & Gamberini, E. 2021. Augmenting BDI Agency with a Cognitive Service…
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/34686936/
Mueller, B., Kinoshita, T., Peebles, A., Graber, M. A., & Lee, S. 2022. Artificial intelligence and machine learning in emergency medicine…
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35251669/
Ong, J. C. L., Chang, S. Y., William, W., Butte, A. J., Shah, N. H., Chew, L. S. T., Liu, N., Doshi-Velez, F., Lu, W., Savulescu, J., & Ting, D. S. W. 2024. Ethical and regulatory challenges of large language models in medicine. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38658283/
Ruppel, H., Bhardwaj, A., Manickam, R. N., Adler-Milstein, J., Flagg, M., Ballesca, M., & Liu, V. X. 2020. Assessment of electronic health record search patterns and practices by practitioners in a large integrated health care system.
Semanik, M. G., Kleinschmidt, P. C., Wright, A., Willett, D. L., Dean, S. M., Saleh, S. N., Co, Z., Sampene, E., & Buchanan, J. R. 2021. Impact of a problem-oriented view on clinical data retrieval. https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC8068438/
STM. 2023. Sosiaali- ja terveyspalveluiden kriisin tilannekuva.
STM. 2023. Sosiaali- ja terveydenhuollon digitalisaation ja tiedonhallinnan strategia 2023–2035.
STM. 2023. Sairaala- ja päivystysselvitys: Henkilöstön riittävyys…
Syväoja, P. & Äijälä, O. 2009. Hoidon tarpeen arviointi. Tammi.
Thomas, L. B., Mastorides, S. M., Viswanadhan, N. A., Jakey, C. E., & Borkowski, A. A. 2021. Artificial Intelligence: Review of Current and Future Applications in Medicine. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35136337/
Tilastokeskus. 2021. Tietotekniikan käyttö yrityksissä.
Ueda, D., Kakinuma, T., Fujita, S., Kamagata, K., Fushimi, Y., Ito, R., Matsui, Y., Nozaki, T., Nakaura, T., Fujima, N., Tatsugami, F., Yanagawa, M., Hirata, K., Yamada, A., Tsuboyama, T., Kawamura, M., Fujioka, T., & Naganawa, S. (2024). Fairness of artificial intelligence in healthcare: review and recommendations. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37540463/
Wilenius, M. n.d. Kuinka ajatella pitkälle ja leveälle? Tulevaisuudentutkimus tutuksi.
https://urn.fi/URN:ISBN:978-952-249-563-1
Winter, A., Ammenwerth, E., Haux, R., Marschollek, M., Steiner, B. & Jahn, F. 2017. Health information systems: Technological and management perspectives.
https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-12310-8_1
Yang, C., Islam, S., Noor, A., Khan, S., Afsar, W. & Nazir, S. 2021. Influential usage of big data and artificial intelligence in healthcare.
https://doi.org/10.1155/2021/5812499