|  |
| --- |
| Osa artikkelisarjaa |
| Tekoäly |
|  |
| Tavoitteet
* Yleinen tekoäly
* Tietokonenäkö
* Koneoppiminen
* Luonnollisen kielen käsittely
* Robotiikka

 |
| Lähestymistavat
* Syväoppiminen
* Bayes-verkko
* Evoluutioalgoritmi
* Neurosymbolinen tekoäly
* Kvanttikoneoppiminen

 |
| Sovellutukset
* Hankkeet
* Väärentäminen
* Kääntäminen
* Hallinto
* Musiikki
* Taide
* Terveydenhuolto
* Teollisuus
* Bioinformaatio
* Fysiikka
* Geotieteet

 |
| Filosofia
* Etiikka
* Kiinalaisen huoneen argumentti
* Tekoälyn suuntaaminen
* Koneiden kapina
* Turingin testi
* Sääntely
* Ystävällinen tekoäly

 |
| * n
* k
* m
 |

**Tekoäly terveydenhuollossa** eli **AIM** (lyh. **Artficial Intelligence in Medicine**) on tietojenkäsittelyn hyödyntämistä älykkäänä työkaluna, joka auttaa kliinisessä arvioinnissa ja päätöksenteossa. Tekoäly on vaikuttanut useaan alueeseen sairaalamaailmasssa aina yksilökeskeisestä lääketieteestä operationaaliseen ja ennustavien kustannusten hallinnan parantamiseen asti. Sairaalaympäristöt vaativat tehokkaita informaatioteknologisisa laitteistoja ja laksentakykyä.

Tekoälyä voidaan hyödyntää useilla terveydenhuollon sektoreilla. Yksi oleellisimmista aloista on syöpätutkimus, jossa tekoälyä on käytetty ennustamaa, minkälaiset yhdistelmälääkkeet voiva tautta taistelussa erilaisia sylvän tyyppejä vastaan.

Suurimmat laitteistovalmistajat kuten IBM, Microsoft ja Amazon ovat läsnä terveydenhuollon sektorilla, sillä sairaalat ja vakuutusyhtiöt tavitsevat suuraineisto-analytiikan infrastuktuuria.

Historia
--------

### 1970-luku

Tekoälyllä on pitkä historia lääketieteellisen diagnostiikan alalla, 1970-luvulta lähtien, jolloin ensimmäiset sääntöpohjaiset asiantuntijajärjestelmät otettiin käyttöön. Nämä järjestelmät, kuten MYCIN, kehitettiin Stanfordin yliopiston SUMEX-AIM -projektin puitteissa. Ne hyödynsivät diagnostiikka-algoritmeja, jotka perustuivat lääketieteen ammattilaisten kokemukseen. Esimerkiksi MYCIN oli suunniteltu tunnistamaan infektioita aiheuttavia bakteereita ja suosittelemaan sopivia antibiootteja niiden hoitoon. Vaikka MYCIN oli edistyksellinen tutkimusväline, sitä ei koskaan otettu käyttöön kliinisessä diagnosoinnissa.

Käyttö terveydenhuollossa
-------------------------

Terveydenhuollon tekoälyjärjestelmien lähtökohtana on suuraineistojen käyttö, joihin sovelletaan koneoppimisenalgoritmeja tiedon ja hyödyllisen löydöksen tuottamiseen. Tekoälyn sovellutuksia terveydenhuollossa ovat muun muassa potilaiden oireiden sovittaminen sopivalle lääkärille, potilaan diagnosointi, potilasennusteet, lääkkeiden kehittäminen, kääntämiskykykiset bot-avustajat sekä muistiinpanojen kääntäminen ja kuvien sekä tiedostojen järjestäminen.

Tekoälyä hyödyntävät tekoälyhankkeet
------------------------------------

Tekoälyä terveydenhuollossa hyödyntäviä tekoälyhankkeita:

* AiCure, käyttää video-, ääni- ja käyttäytymisdataa ymmärtääkseen paremmin potilaiden, sairauden ja hoidon välistä yhteyttä.
* Aidence, tekoäly radiologeille: pyrkii parantamaan diagnostiikkaa keuhkosyövän hoidossa.
* Aiva Health, ensimmäinen ääniavusteinen hoitoavustaja: yhdistää potilaat oikean lääkärin kanssa kommunikointia varten.
* Babylon Health, käyttää NLP:tä ja tekoälyä luodakseen kansainvälisesti saatavilla olevan ja kohtuuhintaisen terveydenhuoltojärjestelmän kaikille.
* Bot MD, vastaa kliinisiin kysymyksiin, puhtaaksikirjoittaa saneltuja muistiinpanoja ja järjestää automaattisesti kuvia ja tiedostoja.
* Suki, ääniavusteinen digitaalinen avustaja lääkäreille
* Insitro, käyttää kehittynyttä koneoppimista ja laskennallista genomiikkaa vähentääkseen potilaiden lääkkeiden löytämiseen kuluvaa aikaa ja kustannuksia.

Lähteet
-------

1. 1 2 3  Vähäkainu, Petri & Neittaanmäki, Pekka: *Tekoäly terveydenhuollossa*. Informaatioteknolgoian tiedekunnan julkaisuja No. 45/2018. Jyväskylän yliopisto, 2018. ISBN 978-951-39-7360-5.
2. ↑  Artificial Intelligence: How is It Changing Medical Sciences and Its Future? *Indian Journal of Dermatology*.  Syyskuu 2020. Viitattu 19.2.2024. (englanniksi)