Terveydenhuollon digitalisaation seuraava askel: data- ja tekoälyratkaisut käytäntöön
Artikkeli julkaistaan osana Inviniten Terveydenhuollon digitalisaation trendikatsausta 2025
Antti Brunni, 24.3.2025
Terveydenhuollon digitalisaation seuraava askel: data- ja tekoälyratkaisut käytäntöön
Terveydenhuollon toimintaympäristö on rajussa murroksessa. Väestön palvelutarpeet kasvavat, kustannukset nousevat ja osaajapula kuormittaa järjestelmää ennennäkemättömästi. Perustavanlaatuisia muutoksia tarvitaan, jotta palveluiden laatu ja saatavuus voidaan turvata. Samalla teknologian kehitys ja terveystiedon parempi saatavuus tarjoavat ratkaisuja näihin haasteisiin (Niskasaari, E. et al., 2025). Digitalisaation suurin mullistus ei ole kuitenkaan pelkkä uusien laitteiden tai ohjelmistojen käyttöönotto, vaan tapa, jolla data, tietosuoja ja asiantuntijuus kietoutuvat toisiinsa. Olemme siirtymässä aikakauteen, jossa tietojärjestelmät eivät ainoastaan tallenna historiatietoa, vaan osallistuvat tulevaisuuden terveydenhuollon rakentamiseen ennakoimalla kehityskulkuja yhdistämällä ja tulkitsemalla dataa (Liede, S., 2025). Lääkärin asiantuntijuus on muuttumassa dynaamiseksi prosessiksi, jossa tekoäly ja kehittynyt analytiikka tukevat päätöksentekoa ja muokkaavat sen peruslogiikkaa (Liede, S., 2025).
Tässä kirjoituksessa tarkastellaan, miten terveydenhuollon johdon ja kehittäjien kannattaa edetä digitalisaation seuraavalle tasolle. Käsittelen kolme keskeistä teemaa: (1) kuinka data-analytiikan tuottama tieto saadaan vietyä ammattilaisten arjen työn tueksi, (2) miten tekoäly ja data parantavat toiminnan tuottavuutta ja potilasturvallisuutta ennakoivan analytiikan ja automaation avulla, sekä (3) miten siirtymä kohti hoitoa tukevia lääkinnällisiä ohjelmistoja muuttaa hoitoprosesseja ja kliinistä päätöksentekoa.
Data-analytiikka osaksi ammattilaisten arkea
Tällä hetkellä yksi terveydenhuollon suurista kipupisteistä on tiedolla johtamisen hajanaisuus: päätöksenteko ja hoidon kehittäminen eivät aina perustu ajantasaiseen dataan. Maailmanlaajuisesti terveydenhuoltojärjestelmien ongelmien ytimessä on johtamisen tehottomuus, jota ylläpitää ajantasaisen tiedon ja työkalujen puute. Ilman luotettavaa, nopeasti saatavilla olevaa tietoa ongelmia ei tunnisteta ajoissa eikä niihin osata puuttua, mikä johtaa tehottomiin hoitoprosesseihin (Moilanen, T., 2024). Nykytilanteessa hoitokäytännöt voivat painottua liiaksi yksittäisten potilaskäyntien oireiden hallintaan sen sijaan, että hyödynnettäisiin laajempaa dataa hoidon vaikutusten seuraamiseen ja jatkuvaan parantamiseen. Tarve on ilmeinen: terveydenhuollon ammattilaisten on saatava käytännön työtä ohjaavaa tietoa suoraan arjen päätöstilanteisiin. Toimintakulttuurin on muututtava siten, että laatu paranee ajantasaisen tiedon ja virtaviivaistettujen prosessien avulla hoitopolun kaikissa vaiheissa (Moilanen, T., 2024).
Käytännössä data-analytiikan vieminen osaksi kliinikoiden ja esihenkilöiden arkea tarkoittaa sitä, että tietojärjestelmät jalostavat kertyvästä datasta konkreettisia huomioita ja suosituksia päätöksenteon tueksi reaaliajassa. Käyttötarpeet ovat sen tyyppisiä, että niihin ei raportointivälineisiin rakennetuilla näkymillä pystytä vastaamaan, vaan tarvitaan tiiviimmin ja toimeenpantavassa muodossa tietoa koostavaa esitystapaa. Esimerkkejä näistä älykkäistä kliinisen päätöksentuen järjestelmistä on joitakin. Esimerkiksi Duodecim EBMEDS -ohjelmisto on yksi ensimmäisistä CE-merkityistä lääkinnällisistä ohjelmistoista, joka tarjoaa lääkäreille ja hoitajille potilaskohtaisesti räätälöityjä neuvoja, huomautuksia ja työkaluja hoidon suunnitteluun (Teknologiateollisuus, 2023)
Ennakointia ja toimintaatukevat järjestelmä yhdistelevät tietoaltaalle kertyviä eri järjestelmissä kirjattuja tietoja – kuten laboratoriotuloksia, lääkityksiä ja diagnooseja – sekä hyödyntää Käypä hoito -suositusten ja tieteellisten tutkimustulosten mukaista tietopohjaa muodostaakseen automaattisesti ohjaavia suosituksia ammattilaisen päätöksenteon tueksi.
Keskeistä näissä välineissä on, että ne integroituvat saumattomasti ammattilaisen työvirtaan - data-analytiikasta jalostetut huomiot täytyy tuottaa suoraan ammattihenkilöstön työkaluihin ilman erillisiä raporttihakuja tai viiveitä. Tämä konkretisoi, kuinka analytiikka voidaan valjastaa ohjaamaan käytännön työtä: kun vaikkapa potilaan riskitekijöistä tai hoitopoikkeamista varoittava tieto nousee esiin juuri oikealla hetkellä vastaanotolla, voidaan välittömästi tehdä korjaavia toimia tai päätöksiä tietoon perustuen.
Onko tämä tietojohtamista siten kuten se tänään määritetään vai jotakin muuta? Ehdottomasti tämä on suunta, johon organisaation täytyy oman tietopohjansa hyödyntämisessä tähdätä – näiden kaltaisiin kohteisiin panostaminen tuottaa organisaatiolle enemmän arvoa kuin raportoinnin kysymykset. Edellä kuvatun kaltainen tietojohtamisen vahvistaminen vaatii organisaatioilta panostuksia datainfrastruktuuriin, integraatioihin ja henkilöstön osaamiseen. On huolehdittava siitä, että eri lähteistä kertyvä tieto (potilastietorekisterit, laadunseuranta, tutkimusdata) on yhtenäisessä muodossa ja analytiikkatyökalut on rakennettu käyttäjälähtöisesti. Samalla tarvitaan muutosta kulttuurissa: päätöksiä on uskallettava tehdä dataan nojaten, ja ammattilaisten on luotettava järjestelmien tuottamiin havaintoihin. Kun data saadaan sulavasti osaksi hoitotyön arkea, syntyy edellytykset jatkuvalle oppimiselle – niin sanotulle learning health system -toimintamallille – jossa jokaisesta hoitotapahtumasta kertyvä tieto hyödynnetään seuraavien potilaiden hyväksi.
Tuottavuutta ennakoinnilla ja automaatiolla
Terveydenhuollon resurssikriisi pakottaa hakemaan ratkaisuja, joilla voidaan tehdä enemmän vaikuttavaa hoitoa vähemmillä resursseilla vaarantamatta potilasturvallisuutta. Data ja tekoäly tarjoavat tähän uudenlaisen mahdollisuuden muuttamalla toiminnan reaktiivisesta proaktiiviseksi. Ennakoiva analytiikka pyrkii tunnistamaan riskit ja palveluntarpeet jo ennakolta, jolloin niihin voidaan puuttua varhain. Sitra toteaa tuoreessa selvityksessään, että digitalisoituminen, terveystiedon runsaus ja tekoäly tuovat aivan uudenlaisia mahdollisuuksia vauhdittaa ennaltaehkäisevää toimintaa – ne auttavat kohdentamaan palveluja oikea-aikaisesti, vaikuttavasti ja tehokkaasti (Niskasaari, E. et al., 2025). Kun esimerkiksi kroonisen sairauden pahenemisvaihe tai hoitoon hakeutuminen osataan ennustaa etukäteen, voidaan tehdä toimenpiteitä ajoissa ja välttää kalliita sairaalajaksoja.
Tekoälypohjaiset työkalut, kuten ennakoivat analytiikkamallit, voivat analysoida valtavia määriä potilasdataa nopeasti ja tarkasti. Algoritmit voivat esimerkiksi käydä läpi vuosien aikana kertyneitä hoitojaksoja ja löytää piileviä trendejä. Tällaisen analytiikan avulla voidaan ennustaa mm. sairauksien puhkeamista tai päivystyskäyntien määriä, mikä mahdollistaa resurssien parempaa kohdentamista etukäteen ja jopa kustannusten vähentämistä (Moilanen, T., 2024). Ennusteiden perusteella voidaan suunnitella työvuoroja, mitoittaa vuodeosastojen kapasiteettia tai kohdentaa ennaltaehkäiseviä toimia korkean riskin potilaille. Esimerkiksi eräässä suomalaisessa sairaalassa on pilotoitu koneoppimismallia, joka ennakoi seuraavan vuorokauden päivystyskuorman; tämän avulla esihenkilöt pystyivät kohdistamaan hoitajia oikeaan aikaan oikeaan paikkaan ja välttämään kriittisiä resurssipuutteita (pilotin tulokset vielä julkaisematta, mutta suunta on lupaava).
Prosessien automatisointi on toinen tärkeä keino tuottavuuden kehittämisessä. Monet hallinnolliset ja kliiniset rutiinitehtävät – kirjaaminen, tiedonhaku, yhteenvedot, ajanvaraukset – kuormittavat ammattilaisia, vaikka ne eivät vaadi varsinaista inhimillistä harkintaa. Tekoäly kykenee jo nyt käsittelemään puhetta ja tekstiä niin hyvin, että automaattiset kirjaussovellukset (ns. AI scribes) voivat laatia potilaskertomuksen lääkärin puolesta, tai chatbotit voivat vastata potilaiden yleisimpiin kysymyksiin ympäri vuorokauden. Voisi sanoa, että tekoäly tulee olemaan "2000-luvun stetoskooppi" – työkalu, joka ei korvaa lääkäriä, mutta auttaa analysoimaan ennennäkemättömän suuria tietomääriä ja vähentämään hallinnollisia töitä, sujuvoittamaan käytäntöjä sekä optimoimaan sekä lääkärien että potilaiden aikatauluja (Mesko, B, 2024). Suomessa Sosiaali- ja terveysministeriö korostaa, että tekoälyn tehokkaalla hyödyntämisellä voidaan turvata laadukkaat palvelut asiakkaille ja vapauttaa ammattilaisille aikaa tärkeimpiin tehtäviin sekä potilaiden kohtaamiseen (STM, 2024). Käytännössä tämä tarkoittaa esimerkiksi sitä, että jos tekoäly hoitaa taustalla tietojen yhdistelyä ja muistutusten tekoa, voi hoitaja käyttää enemmän aikaa potilaan kuunteluun ja kohtaamiseen inhimillisesti.
On tärkeää huomata, että tuottavuuden parantaminen datan ja tekoälyn avulla kulkee käsi kädessä potilasturvallisuuden paranemisen kanssa. Hyvin toteutettu automaatio vähentää inhimillisten virheiden mahdollisuutta ja varmistaa, ettei mikään kriittinen tieto jää huomaamatta. Esimerkiksi edellä mainittu Duodecimin päätöksentuki parantaa potilas- ja lääketurvallisuutta muistuttamalla puuttuvista tai vanhentuneista tutkimuksista ja kontrollikäynneistä sekä varoittamalla lääkkeiden haitallisista yhteisvaikutuksista. Samalla se säästää ammattilaisten aikaa automaattisesti päivittyvien laskurien ja lomakkeiden avulla (Teknologiateollisuus, 2023).
Vastaavasti ennakoiva analytiikka voi tunnistaa potilaan tilan huononemisen merkkejä aikaisemmin kuin ihminen – jolloin ehditään intervenoida ennen kuin potilasturvallisuus vaarantuu. Automatisoidut tarkistuslistat, hälytykset ja älykäs päätöksentuki toimivat eräänlaisina suojaverkkoina kiireisessä hoitoympäristössä. Ne vapauttavat henkilöstöä rutiinityöstä ja varmistavat, että huomio kohdistuu oikeisiin potilaisiin oikeaan aikaan. Tuloksena on sekä tehokkaampi että turvallisempi hoitoprosessi.
Kaikkinensa edistyneellä analytiikalla ja tekoälypohjaisilla ratkaisuilla on mahdollisuuksia yksittäisten tehtävien automatisoinnissa, mutta merkittävin potentiaali liittyy koko sosiaali- ja terveydenhuollon järjestelmän orkestrointiin.
Lääkinnälliset ohjelmistot ja tekoäly päätöksenteon tukena
Terveydenhuollon digitalisaation edetessä yhä pidemmälle olemme siirtymässä vaiheeseen, jossa ohjelmistot itsessään voivat toimia lääketieteellisinä hoidon tukena. Euroopan laajuinen myös ohjelmistot kattava lääkintälaiteasetus (MDR, Medical Device Regulation), on kiihdyttänyt Software as a Medical Device -ratkaisujen kehitystä. Käytännössä kyse on esimerkiksi diagnostiikkaa tai hoidon päätöksentekoa tukevista tekoälysovelluksista, jotka täyttävät lääkinnällisen laitteen kriteerit. Ne tarjoavat hoitohenkilökunnalle uudenlaista tukea potilastyöhön – ja vaativat samalla organisaatioilta panostusta laatujärjestelmiin, regulaation tuntemukseen ja jatkuvaan arviointiin, jotta ohjelmistojen luotettavuus ja potilasturvallisuus pystytään takaamaan.
Useiden terveysteknologia-alan startup-yritysten lisäksi terveyspalveluyritykset ovat alkaneet kehittää omaa toimintaansa tukemaan lääkinnällisiä ohjelmistoja. Kun ohjelmistoja saadaan käyttöön tukemaan ammattilaisten työtä ja niiden tuottama hyöty saadaan todennettua kehityskulun lääkinnällisten ohjelmistojen kysynnälle voi odottaa kasvavan.
Erilaiset riskiarvioinnin työkalut tai oirearvioinnin välineet auttavat ammattilaisia hyödyntämään päätöksenteossa laajaa tietopohjaa hoitoa koskevien päätösten tekemisessä. Niitä voidaan hyödyntää hoidon suunnittelussa, seurannassa tai kattavasti määrittämään hoitoprosessissa tarvittua erityisiä piirteitä. Tämän kaltaiset tekoälypohjaiset päätöksentekoa tukevat järjestelmät voivat merkittävästi muuttaa hoitoprosessin kulkua: perinteisen yhdenmukaisen hoitoprotokollan sijaan hoito voidaan yhä enemmän räätälöidä yksilön riskiprofiilin ja tarpeiden mukaan, dataan perustuen.
Samalla kun tekoälyavusteiset ohjelmistot rikastavat kliinistä päätöksentekoa uudella tiedolla, terveydenhuollon ammattilaisten rooli muuttuu. Kuten Duodecimin artikkelissa on todettu, lääkäristä on tulossa yhä enemmän tekoälyn ohjaaja ja suunnannäyttäjä, joka yhdistää analytiikan tuottaman tarkan tiedon kliiniseen osaamiseensa, tuntemukseensa potilaan yksilöllisistä tarpeista sekä ammattinsa eettiseen harkintaan (Liede, S., 2025). Tekoäly ei siis poista lääkärin päätösvaltaa, mutta muuttaa sen luonnetta: parhaimmillaan päätöksenteko on entistä dataohjautuvampaa ja tarkempaa, mutta ihminen säilyy vahvasti ruorissa varmistamassa hoidon inhimillisyyden ja eettisyyden (Liede, S., 2025).
Terveydenhuollon tietojärjestelmät alkavat ennakoida ja ehdottaa ratkaisuja, mikä haastaa perinteiset hoitokäytännöt. Jatkossa vaikkapa hoitoneuvottelussa lääkärillä voi olla käytössään tekoälyn laskema ennuste eri hoitovaihtoehtojen lopputulemista tai todennäköisyys harvinaiselle diagnoosille potilaan oireprofiilin perusteella. Lääkäri käyttää näitä tietoja apunaan päätöksenteossa – ja samalla huolehtii, että potilaalle esitettävät vaihtoehdot ja tulkinnat ovat ymmärrettäviä ja eettisesti perusteltuja.
Muutos vaatii organisaatioissa myös uusien kompetenssien kehittämistä. Tekoälysovellusten tuominen osaksi kliinistä työtä edellyttää, että henkilöstö ymmärtää vähintään perusteet mallien toiminnasta, vahvuuksista ja rajoituksista. Tietoturva ja tietosuoja nousevat kriittiseen asemaan: päätöksentekoa tukevat algoritmit ovat hyödyllisiä vain, jos ne voivat luotettavasti käyttää monipuolista potilasdataa. Ilman vahvaa tietosuojaa ja -turvaa järjestelmien kyky yhdistellä tietoja ja antaa luotettavia ennusteita voi vaarantua (Liede, S., 2025). Siksi jokaisen uuden lääkinnällisen ohjelmiston käyttöönottoon liittyy tarkka arviointi: on varmistettava sekä tekninen turvallisuus (virheettömyys, kyberturva) että lääketieteellinen laatu (tarkkuus, hyödyllisyys, kliininen evidenssi). Kaiken tämän tavoitteena on, että lupaavat tekoälysovellukset saadaan turvallisesti käyttöön ja osaksi hoitoa niin, että potilaat hyötyvät ja ammattilaisten työhön tulee uutta vaikuttavuutta.
Päätelmät
Terveydenhuollon digitalisaation seuraava askel kytkeytyy vahvasti muutokseen, jossa data ja tekoäly valjastetaan arvoa tuottavalla tavalla osaksi ydintoimintaa. Tietojohtamisesta tulee strateginen väline: reaaliaikainen data-analytiikka ohjaa päätöksiä, ennakoi ongelmia ja mittaa vaikutuksia. Tekoäly puolestaan automatisoi rutiineja, tasoittaa kuormitushuippuja ennustamalla tarpeita ja tuo uudenlaista tarkkuutta diagnostiikkaan ja hoitovalintoihin. Lääkinnälliset ohjelmistot – oli kyse sitten älykkäistä päätöksentuen järjestelmistä tai diagnostiikka-algoritmeista – sulautuvat osaksi hoitoprosessia, mikä edellyttää terveydenhuollon organisaatioilta sopeutumiskykyä ja uutta osaamista, mutta lupaa myös merkittäviä hyötyjä potilaille.
Suomessa nämä muutoksen ajurit on tunnistettu ja ensimmäiset askeleet on jo otettu. Käytännössä ennakoivaa, dataan nojautuvaa terveydenhuoltoa on kokeiltu erillisissä hankkeissa tietyillä hyvinvointialueilla ja yliopistoissa – ja jo näiden pilottien myötä on nähty ennakoinnin selkeitä hyötyjä (Niskasaari, E. et al., 2025). Nyt haasteena onkin skaalata hyvät käytännöt laajempaan käyttöön. Tarvitaan vahvaa johtajuutta tietoon perustuvan kulttuurin luomisessa, investointeja digitaalisiin ratkaisuihin sekä lainsäädännön suomia mahdollisuuksia hyödyntävää ennakkoluulotonta otetta. Terveydenhuollon tietohallinto- ja kehitysjohtajilla, samoin kuin ylilääkäreillä, on keskeinen rooli tämän muutoksen läpiviennissä. Heidän johdollaan data ja tekoäly voidaan tuoda osaksi ammattilaisten työpäivää tavalla, joka vapauttaa aikaa inhimilliselle kohtaamiselle, parantaa hoidon laatua ja potilasturvallisuutta sekä lisää toiminnan tuottavuutta. Digitalisaation tavoitteena ei ole teknologia sinänsä, vaan kestävämpi, tehokkaampi ja vaikuttavampi terveydenhuolto – ja oikein toteutettuna muutos palvelee sekä potilasta, ammattilaista että koko järjestelmää.
Lähteet:
Niskasaari, E., Cansel, A., Kemppainen, T., Lehto, P., Tiihonen, T. (2025): Suomi ennakoivan sosiaali- ja terveydenhuollon edelläkävijäksi, Sitra, sitra.fi
Moilanen, T. (2024): Tietojohtaminen ja tekoäly uudistavat terveydenhoitoalaa, Finnish AI Region , fairedih.fi
STM (2024): Uutinen SOTE-tekoälyn ekosysteemin käynnistämisestä – tavoitteet ja perustelut, stm.fi
Mesko, B. (2024), Artificial Intelligence is the stethoscope of the 21st century, The Medical Futurist, medicalfuturist.com
Liede, S. (2025), Terveydenhuollon suurin murros on tapa, jolla data ja asiantuntijuus kietoutuvat toisiinsa, Duodecim, duodecim.fi
Teknologiateollisuus (2023): Duodecim Päätöksentuki sertifioitu lääkintälaiteasetuksen mukaiseksi laitteeksi – lehdistötiedote, teknologiateollisuus.fi
