Vertaisarvioitu.Teema : tekoäly lääketieteessä

Lahdenne, Pekka

Mirtti, Tuomas

Pitkänen, Esa

Finnish

Helsingin yliopiston digitaalinen arkisto

https://helda.helsinki.fiTekoälyä ja älytekoja : tekoälymenetelmät lääkärinpäätöksenteon tukenaMirtti, Tuomas2020Mirtti , T , Lahdenne , P & Pitkänen , E 2020 , ' Tekoälyä ja älytekoja : tekoälymenetelmätlääkärin päätöksenteon tukena ' , Duodecim , Vuosikerta. 136 , Nro 17 , Sivut 1945-1947 . <https://www.duodecimlehti.fi/xmedia/duo/duo15752.pdf >http://hdl.handle.net/10138/334733publishedVersionDownloaded from Helda, University of Helsinki institutional repository.This is an electronic reprint of the original article.This reprint may differ from the original in pagination and typographic detail.Please cite the original version.1945TEKOÄLY LÄÄKETIETEESSÄPÄÄKIRJOITUSTEEMADuodecim 2020;136:1945–7Tuomas Mirtti, Pekka Lahdenne ja Esa PitkänenTekoälymenetelmät lääkärin päätöksenteon tukena Tekoälyä ja älytekojaT ekoälyllä tarkoitetaan laajemmassa merki­tyksessä toimintoja, jotka tietokone suo­rittaa ilman käyttäjän jatkuvaa ohjausta ja joissa suorituskyky paranee oppimisen kautta. Tämän teemanumeron artikkeleissa pyritään esimerkein havainnollistamaan, miten tekoälyä hyödynnetään lääketieteessä. Hiljattain tehdys­sä eurooppalaisessa kyselyssä lääketieteen asian­tuntijat pitivät diagnostiikkaa ja päätöksenteon tukea vahvimpina alueina, joissa tekoälyä nykyi­sin sovelletaan (KUVA) (1).Tekoäly on megatrendi, joka nousee keskei­seksi erilaisissa tulevaisuutta hahmottelevissa raporteissa alalla kuin alalla (2). Kehittyvän teknologian uusimmalla niin sanotulla hype­käyrällä tekoälyyn pohjautuvat sovellukset ratsastavat käyrän nousevalla osalla ja nopean yleistymisen aika käytännön sovellusten osalta olisi edessä 2–10 vuoden kuluttua (3). Näitä analyysejä seuratessamme huomaamme arvioi­den tosin muuttuvan lähes vuosittain, mikä ker­too siitä, ettemme tarkalleen tiedä, mitkä tek­nologiat ja millä tavoin meitä tulevaisuudessa parhaiten palvelevat.Tekoälyn soveltamisesta lääketieteeseen aja­tellaan hyötyvän erityisesti erikoisalojen, joilla 2218158,36,35,65,64,24,23,53,52,51,4Diagnostiikka (kuvantaminen, patologia, sekvensointi)Kliininen päätöksentekoTiedonhallintaKoulutusLääkkeenmäärääminenPotilaiden luokittelu hoidon kiireellisyyden mukaan(triage) ja diagnoosin asettaminenHallinto ja johtaminenItsehoito, ennaltaehkäisy ja hyvinvointiJatkohoito (seuranta)Hoidon järjestäminenLääkeala (lääkekehitys ja kliiniset tutkimukset)MuuProtetiikkaTerveydenhuollon ammattilaisten vastaukset, osuus vastanneista (%)KUVA. Eurooppalaisten terveydenhuollon asiantuntijoiden näkemys alueista, joissa tekoälyä nykyisin sovelle-taan (1).  Toimitus suosittelee erityisesti opiskelijoille1946tietopohjaisista ja toisaalta luovaan yhdistely­kykyyn perustuvista digitaalisista ratkaisuista tulee arkipäiväisiä. Tällaisia aloja ovat muun muassa syöpätaudit, ensi­ ja tehohoito sekä pa­tologia. Toisaalta ihmisen suorittamia toistet­tavia rutiinitehtäviä voitaisiin digiaikakaudella korvata esimerkiksi silmätautien ja radiologian aloilla (4, Sahlsten ym. tässä numerossa). Alan kehitystä läheltä seuraavat ja paljonkin aiheesta julkaisseet tutkijat taas toppuuttelevat innostus­ta ja vaativat selkeää näyttöä sekä satunnaistet­tuja tutkimuksia, joissa tekoälymenetelmiä ver­rattaisiin nykymenetelmiin (5).Elämme tekoälyn kolmatta ai­kakautta. Ensimmäinen ja toinen aika päättyivät 1970­ ja 1980­lu­vuilla tutkimusrahoituksen ehty­miseen, mikä johtui liian suuriksi muodostuneista odotuksista ja lunastamattomista lupauksis­ta. Tekoälytutkimuksen nopea 2010­luvulla alkanut ja edel­leen jatkuva kehitys on perustunut erityisesti laskentatehon huimaan paranemiseen. Uudet tekoälytekniikat rakentuvat koneoppimiselle – tekoäly opetetaan luokittelemaan esimerkiksi histopatologisia näytteitä useiden satojen tai tuhansien opetuskuvien avulla (6). Viime vuosina on kehitetty erityisesti syvän koneoppimisen tekniikoita, jotka kykenevät automaattisesti löytämään kuva­ ja tekstiaineis­toista tavoitteen kannalta tärkeät piirteet (7). Tällaisia piirteitä ovat esimerkiksi diagnoosin kannalta olennaiset solut histopatologisissa kuvissa tai avaintietoa sisältävät lauseet potilas­kertomuksissa. Syväoppimisen avulla on saavu­tettu merkittäviä läpimurtoja histopatologian lisäksi myös sähköisten potilaskertomusten ja genomidatan tulkitsemisessa (8,9). Erityisen kiinnostavia ovat menetelmät, joissa on onnis­tuneesti yhdistetty eri datamuotoja, kuten ku­vaa ja tekstiä, esimerkiksi valokuvien automaat­tinen otsikointi (10). Kaikille näille syväoppimiseen perustu­ville tekniikoille yhteistä on hyvälaatuisen opetusdatan suuri tarve. Vaikka datan tarvet­ta voidaan vähentää esimerkiksi uudelleen käyttämällä suuremmalla aineistolla opetettu­ja malleja, on datan ja datarakenteiden kuten sairaalatietoaltaiden merkitys nykyisessä ko­neoppimiseen perustuvassa tekoälyssä valtava. Kehityksestä huolimatta nykyinen tekoäly on hyvin kapeaa: jokaisen erillisen ongelman rat­kaisemiseen tulee kehittää oma menetelmän­sä. Tekoäly on usein myös haurasta: se selviää opetusdatan kaltaisesta aineistosta hyvin mut­ta hämääntyy pahoin esimerkiksi mittauslait­teen kalibraation muuttumisesta.Raportteja uusista algoritmeista ja tekoäly­ratkaisuista julkaistaan satoja päivittäin, mutta kliininen käyttö vaatii vielä vahvempaa näyttöä. Lääketieteen puolella onkin tois­taiseksi harvoja oikeita tekoälyso­velluksia, joilla olisi viranomaishy­väksyntää. Tärkeä kysymys onkin, tuleeko tekoälyn tulosten olla  asiantuntijan ymmärrettävissä? Mihin seikkoihin tekoälymallin mahdollisesti jopa ihmisasian­tuntijaa parempi suorituskyky perustuu? Lainsäädäntöä teko­älyalgoritmin tekemien päätösten vastuusta ei ole, ja eettisiä kysymyksiä on syytäkin pohtia, kun nämä uudet teknologiat tulevat käyttöön. Datapohjaisessa päätöksenteossa toistettavuus ja tarkkuus saattaisivat parantua, mutta lopulta ihmisasiantuntija hyväksyisi tekoälyn ehdotta­mat ratkaisut (11,12). Tässä asetelmassa me­netelmien tuottamien tulosten tulkittavuus on ensisijaista.Koneoppimiseen perustuvien lääketieteellis­ten tekoälysovellusten kehittäminen vaatii suu­ria datamääriä. Terveydenhuollon ympäristöis­sä, joissa reaaliaikaisesti kertyy suuret määrät tietoa, esimerkiksi potilaiden elintoimintojen seurantaan tarkoitetuista monitoreista tehohoi­toympäristössä, onkin jo kehitetty ensimmäisiä tekoälysovelluksia kliiniseen käyttöön (Leski­nen ja Andersson tässä numerossa). Määrän lisäksi datan tulee olla luotettavaa. Tiedon luo­tettavuus riippuu suuresti tavoista, joilla tiedot kertyvät tai syötetään järjestelmiin. Uuden polven sähköisissä sairauskertomusjärjestel­missä tiedon rakenteisuus ja sairaaloiden tie­toaltaiden kehitys ovat keinoja parantaa tiedon luotettavuutta. Tekoälysovellusten kliinisen käytettävyyden varmistamiseksi on olennaista, että kliinikot ovat mukana algoritmien kehittä­T. Mirtti ym.TEEMA: TEKOÄLY LÄÄKETIETEESSÄTekoälysovellusten käytettävyyden varmistamiseksi kliinikoiden on hyvä osallistua algoritmien  kehittämiseen1947 Tekoälyä ja älytekojamisessä. Yhteistyö lääkäreiden sekä IT­ ja data­ammattilaisten kanssa on tärkeää myös algorit­mien turvallisuuden näkökulmasta.Tarvitaanko tulevaisuudessa enää lääkäreitä, jos tekoäly tekee diagnoosit ja antaa näyttöön perustuvat hoitosuositukset? Erilaiset skenaa­riot liittyvät lääkäreiden erilaisiin työtehtäviin. Tekoälyn tulevaisuus on varmasti parhaimmil­TUOMAS MIRTTI, LT, dosentti, patologian erikoislääkäri, osastonylilääkäriHUS Diagnostiikkakeskus, Meilahden patologian laboratoriotPEKKA LAHDENNE, LKT, dosentti, lastentautien erikoislääkäri, linjajohtajaDigitaaliset ja innovaatiopalvelut,  HUS, Uusi lastensairaalaESA PITKÄNEN, dosentti, FIMM-EMBL-ryhmänjohtaja, akatemiatutkijaHelsingin yliopisto, Suomen molekyylilääketieteen instituutti (FIMM) ja sovelletun kasvaingenomiikan tutkimusohjelmalaan lääkärin päätöksenteon tukena ja paranta­massa potilas­lääkärisuhteeseen liittyvää luotta­musta. Toisaalta lääkärien on hyvä olla tietoisia alan kehityksestä voidakseen hyödyntää tekno­logiaa älyteoissaan eli tehdessään diagnooseja ja hoitopäätöksiä. Lääkärin ja potilaan kohtaa­misen korvaavaa empaattista ”tekoälybottia” saamme odottaa vielä tovin. ■SIDONNAISUUDETTuomas Mirtti: Luentopalkkio/asiantuntijapalkkio (Merck, Astellas, Astra Zeneca), korvaukset koulutus- ja kongressikuluista (Pfizer), muut sidonnaisuudet (Omistus (Medmil OY, Terveysresurssi OY), kliiniset lääketutkimukset (Roche, Merck, Pfizer, Nektar Therapeutics), apurahat akateemiseen tutkimukseen (Suomen Akatemia, Suomen Syöpäjärjestöt, Suomen Lääketieteen Säätiö, Helsingin yliopisto, HUS (VTR-rahoitus, FICAN South -rahoitus)), Movember)Pekka Lahdenne: Luottamustoimet (Lapsiasianeuvottelukunta 2016–2019, jäsen)Esa Pitkänen: Apurahat akateemiseen tutkimukseen (Suomen Akate-mia, Sigrid Juséliuksen säätiö, Paulon säätiö, Helsingin yliopisto)1. Transforming healthcare with AI: the impact on the workforce and organisa-tions. EIT Health, McKinsey&Company 2020. https://eithealth.eu/wp-content/uploads/2020/03/EIT-Health-and-McK-insey_Transforming-Healthcare-with-AI.pdf.2. Dufva M. Megatrendit 2020. Helsinki: Sitran selvityksiä 162/2020.3. 5 trends appear on the gartner hype cycle for emerging technologies, 2019. Gartner 2019. https://gartner.com/smarterwithgartner/5-trends-appear-on-the-gartner-hype-cycle-for-emerging-technologies-2019/.4. The Medical Futurist [verkkosivu]. https://medicalfuturist.com/.5. Nagendran M, Chen Y, Lovejoy CA, ym. Artificial intelligence versus clinicians: systematic review of design, reporting standards, and claims of deep learning studies. BMJ 2020;368:m689.6. Komura D, Ishikawa S. Machine learning methods for histopathological image analysis. Comput Struct Biotechnol J 2018;16:34–42.7. Ching T, Himmelstein DS, Beaulieu-Jones BK, ym. Opportunities and obstacles for deep learning in biology and medicine. J R Soc Interface 2018;15:20170387.8. Rajkomar A, Oren E, Chen K, ym. Scal-able and accurate deep learning with electronic health records. NPJ Digit Med 2018;1:18.9. Angermueller C, Pärnamaa T, Parts L, ym. Deep learning for computational biology. Mol Syst Biol 2016;12:878.10. Karpathy A, Fei-Fei L. Deep visual-semantic alignments for generating im-age descriptions. The IEEE conference on computer vision and pattern recognition (CVPR), 7. -12.6.2015 Boston, USA. 11. Heiskanen R. Tekoäly tekee yhä useam-min verotusta, sosiaalitukia ja maahan-muuttoa koskevia päätöksiä – Kuka kan-taa vastuun, jos tekoäly tekee virheen? Helsingin Sanomat 4.5.2020.12. Raj R, Luostarinen T, Pursiainen E, ym. Ma-chine learning-based dynamic mortality prediction after traumatic brain injury. Sci Report 2019;9:17672.KIRJALLISUUTTA

Tekoälyä ja älytekoja : tekoälymenetelmät lääkärin päätöksenteon tukena

https://helda.helsinki.fi/bitstream/10138/334733/1/duo15752.pdf

Tekoälyä ja älytekoja : tekoälymenetelmät lääkärin päätöksenteon tukena

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

Helsingin yliopiston digitaalinen arkisto