Tekoälyn vaikutukset radiologian diagnostiikkaan

Abstract

Tekoäly nähdään potentiaalisena ratkaisuna moniin lääketieteen alan kohtaamiin ongelmiin, kuten työn kuormittavuuteen ja henkilöstöpulaan. Tekoälyn osa-alueiden, kuten koneoppimisen, syväoppimisen ja keinotekoisten neuroverkkojen käyttö lisääntyy lääketieteessä. Tekoälyä hyödynnetään esimerkiksi tutkimus- ja kehitystyössä, hoitotoimenpiteissä, tiedon hallinnoinnissa ja lääketieteellisessä kuvantamisessa. Tekoälystä lääketieteessä löytyy paljon tieteellistä kirjallisuutta ja sen tuomista hyödyistä on selkeää näyttöä.

Radiologian diagnostiikka on merkittävä tekoälyn integroinnin kohde sen teknologiapainotteisuuden takia. Radiologia ja sen diagnostiikka perustuvat vahvasti kuvantamismenetelmille, jotka hyödyntävät kehittynyttä teknologiaa. Tämä tutkielma avaa myös kuvantamismenetelmien, eli röntgenkuvauksen, ultraäänitutkimuksen, tietokonetomografian, magneettikuvauksen ja PET-kuvauksen perusteita. Radiologian diagnostiikkaan kohdistuu useita haasteita, joista voidaan mainita esimerkiksi alan kuormitus, henkilöstöpula, potilasturvallisuus ja uuden teknologian integroinnin haasteet.

Tekoäly todennäköisesti vakiinnuttaa ennen pitkää paikkansa radiologian diagnostiikassa, koska uudet teknologiat hyödyntävät yhä enemmän tekoälyä. Tässä tutkielmassa tutkitaan tekoälyn integrointia yleisimpiin kuvantamismenetelmiin. Tutkielmassa tekoälyn osa-alueista erityinen painoarvo on syväoppimisella ja konvoluutioneuroverkoilla, koska näillä pystytään hyvin tarkkaan kuvantunnistukseen ja analysointiin sekä nopeaan datankäsittelyyn.

Tekoälyn integrointi lisää diagnostiikan tarkkuutta, nopeutta ja tehokkuutta. Tekoälyn integroinnilla on myös laajempia vaikutuksia alaan, ja se näyttäisi tuovan ratkaisuja alan nykyisiin ongelmiin. Toisaalta myös itse tekoäly nähdään haasteena, koska se saattaa esimerkiksi tehdä arvaamattomia virheitä tai päätöksiä ja sitä kautta luotettavuus heikkenee. Siten myös tekoälyn luotettavuus laskee. Lisäksi radiologian diagnostiikassa on niukasti dataa saatavilla, mikä esimerkiksi hankaloittaa syväoppimisalgoritmien toimintaa. Tässä tutkielmassa havaittiin myös muita tekoälyn integrointia vaikeuttavia tekijöitä, kuten tekoälyalgoritmien keskinäiset laadulliset erot, soveltuvuus käyttöympäristöön ja algoritmien puolueellisuus. Lisäksi myös radiologien ja alan opiskelijoiden keskuudessa on havaittu negatiivisia asenteita uutta teknologiaa kohtaan.

Tekoälyllä on positiivisia vaikutuksia radiologian diagnostiikkaan, ja se tuo esimerkiksi ratkaisuja ongelmiin. Se avaa myös uusia mahdollisuuksia, joiden tutkiminen ja kehittäminen on kannattavaa, koska ne voivat tuoda ennen pitkää lisää ratkaisuja. Esimerkkinä voidaan mainita tekoälyn kyky tunnistaa ihmiskehossa tekijöitä ja syitä sairauksille tai niiden riskeille. Kuitenkin tekoälyn mukana tulee myös haasteita, jotka hidastavat sen integrointia ja tuovat diagnostiikkaan epävarmuutta, ja siksi tekoälyä ei voi ainakaan vielä täysin automatisoida, vaan se vaatii valvontaa. Näiden ratkaiseminen lopulta kuitenkin vahvistaisi radiologian diagnostiikan turvallisuutta ja luotettavuutta. Parhaiten tekoäly toimii radiologin tukena siten, että viimeinen päätös on aina radiologilla.