Tekoälyn tietäjät: Haastattelussa Jorma Ryhänen

Tulos: Tekoälyllä ja koneoppimisella on roolinsa lääketutkimuksessa ja lääketieteessä; entä päivittäisessä sairaalatoiminnassa?

Jorma Ryhänen: ”Oman erikoisalani käsikirurgian osalta tekoäly ei ole vielä käytössä, eikä sillä ole käytännön roolia päivittäisessä sairaalatoiminnassa. Näen kuitenkin tekoälyn lupaavana mahdollisuutena tulevaisuuden sairaaloissa diagnostiikan ja logistiikan parantajana.”
 

Robotti leikkaa jo, mutta onko siinä vielä juurikaan tekoälyä? Mikä on tekoälyn ja robotiikan rooli kirurgiassa seuraavan kymmenen vuoden aikana?

”Robotti ei leikkaa vielä. Nykyiset leikkausrobotit ovat kirurgin ohjaamia välikäsiä, joiden etuja ovat mm. hyvä näkyvyys leikkausalueen kuvaa suurentamalla sekä instrumenttien ja kameran pääsy ”kulman taakse”. Isona haittana on tunnottomuus. Kirurgin tärkeimpiä työkaluja on tunteva sormi, jolla kudosrajoja voi arvioida.
Usein puhutaan myös robottileikkauksesta, vaikka kysymyksessä on tietynlainen navigaatiolaitteisto, joka luo kuvan leikkausalueesta monitorille. Näissä on haittana epätarkkuus ja viive ohjauksessa.
Seuraavan kymmenen vuoden aikana voimme nähdä tekoälyn ohjaamia itsenäisiä robottileikkauksia ensin yksinkertaisissa ruuvauksissa ja koepalan otoissa.”
 

Miten tekoäly muuttaa sinun työtäsi?

”Tutkimme parhaillaan tekoälyn käyttöä värttinäluun murtuman diagnostiikassa. Hankkeessa on mukana käsikirurgeja, ortopedejä, HUS tekoälytiimi, Nokia ja IBM. Kehitämme työkalua, joka tunnistaa röntgenkuvasta ranteen murtumalinjat ja virheasennot. Tällöin tekoäly voi auttaa kokematonta lääkäriä tekemään parempia hoitopäätöksiä. Kysymyksessä voi esimerkiksi olla tilanne, jossa mietitään, lähetetäänkö murtuma leikattavaksi vai kipsataanko se.
Käsikirurgiassa pienen ranneluun murtuman, veneluun, ruuvaus vaatii taitoa ja tarkkuutta. Ruuvi on suunnattava muutaman millimetrin käytävään juuri veneluun keskiakseliin.
Tekoälyn ohjaamassa robottikirurgiassa käsi voitaisiin kiinnittää telineeseen, luun yksilölliset anatomiset pisteet paikantaa tietokonekuvauksella ja ruuvi ohjata optimille paikalle robotin toimesta. Kirurgin opettelu ja mahdolliset virheet voitaisiin välttää.
Tekoälyn avulla sairauksien ja vammojen diagnostiikkaa ja ennustetta voidaan tarkentaa. Esimerkiksi monivamma- ja tehohoitopotilaiden seurannassa ja hoitopäätöksissä on hallittava suuria tietomääriä sekä huomioitava yksittäisten laboratorioarvojen merkitystä. Kokeneen lääkärin aivoissa kaikesta tästä muodostuu intuitio oikeasta hoidosta, vaikka hän ei voi aina selvästi ilmaista mistä se tulee. Tekoäly muodostaa samoin ison datavirran hiljaisista viesteistä loogisia kokonaisuuksia väsymättä.
Näen tekoälyssä potentiaalia myös sairaalan logistiikan parantajana. Leikkaussalien optimaalinen täyttöaste, lääkärin vastaanottoaikojen sovittaminen paremmin ja aikojen peruuntumisien kompensointi voivat olla tällaisia. Erilaisten tavaravirtojen ja tilausten automatisointi sopisivat tekoälyn avulla hallittaviksi.”
 

Mitä pitää tapahtua, jotta tekoäly tulisi laajemmin lääkärin työn avuksi?

”Tekoäly on vain niin hyvä kuin sille syötetty paras tieto. Jotta voimme luoda toimivan tekoälyn, täytyy tiettyjen edellytysten täyttyä. Tarvitaan suuria datamääriä tekoälyn kouluttamiseen ja tämä data täytyy annotoida. Työn pystyy aluksi tekemään vain asiaan perehtynyt lääkäri, joka tuntee substanssin.
Toimivien sovellusten tekeminen edellyttää tiivistä yhteistyötä alan lääkärien ja tekoälykoodareiden kanssa. Sovelluksen kliinisen merkityksen ja tärkeyden arvioiminen ja ymmärtäminen on tärkeintä. Tarvitaan myös tekoälypohjaisen tiedon validointia tieteellisin menetelmin ja tekoälyn sovelluskohtaista kriittistä arviointia.
Tilanne on nyt samantapainen kuin internetin alkuaikoina; meillä on toimiva systeemi, mutta tarvitsemme ennen kaikkea toimivat apit.”