HUS tekoälyn ja robotiikan kärjessä, päivitys 24.9.2019

HUS:n seminaarin tunnuskuva, viite 1

HUS on tekoälyn ja robotiikan hyödyntämisen kärjessä - ainakin Suomessa. Tällaisen ymmärryksen sain, kun istuin Oodissa vajaat kaksi työpäivää tekoälyn ja robotiikan seminaarissa 12.-13.9.2019.  Perustaa on rakennettu viimeisten viiden vuoden aikana sekä tietovarantojen että oppimisen, kokeilun ja tutkimisen avulla. Tekoälyn ja robotiikan ilosanomaa on levitetty HUS:n klinikoihin ja perustettu oma kehittämisyksikkö tietohallinnon yhteyteen. HUSssa on oivallettu, että kaiken kehittämisen pitää lähteä toiminnasta, kliinisestä tarpeesta kehittää toimintoja potilashoidon kehittämiseksi, potilasturvallisuuden parantamiseksi. (1)

Ote Firstmarkin tuotekartasta / terveydenhuolto, viite 3

Teko- eli keinoälyllä (Artificial Intelligence, AI) viitataan tietokoneohjelmiin, jotka suorittavat ihmisen älykästä toimintaa jäljitteleviä tehtäviä, kuten päättely, oppiminen, ennakointi, päätöksenteko sekä puheen- ja hahmontunnistus. Ne kykenevät suoriutumaan tehtävistä ilman käyttäjän avustamista sekä kehittämään toimintakykyään oppimisen kautta. Koneoppiminen on yksi tekoälyn osa-alueista.
Tekoäly auttaa tekemään nopeampia päätöksiä, tehostaa prosesseja ja parantaa laatua sekä poistaa inhimillisen virheen mahdollisuuksia. (2). Firstmarkin julkaisema kartta tekoälytuotteista osoittaa, että tuotteita löytyy lähes joka lähtöön. Vasemmalta oikealle on viitteen karttakuvassa esitetty seuraavat tuoteryhmät: infrastruktuuri, analytiikka ja koneoppiminen, applikaatiot (yritysten tuotteistuksiin ja markkinointiin liittyen, eri teollisuuden aloihin liittyen mukaan lukien terveydenhuolto - vieressä poimittuna kartasta). (3).

Da Vinci Si-järjestelmä (viite 4)

Robotiikka on automaation tunnetuin ja pisimmälle kehitetty osa-alue. Robotiikkaa voidaan myös pitää oppina robottien suunnittelusta, rakentamisesta ja käytöstä. Robotin rakentamisessa on hyödynnetty robotiikkaa, mutta robotin ei tarvitse olla tehty materiasta, jotta sitä voisi kutsua robotiksi. Tällaisia ovat esimerkiksi pelkällä tekoälyllä toimivat tietokoneohjelmistot eli botit, jotka voidaan määritellä myös roboteiksi.   Tällä hetkellä ajantasaisimmat standardit ovat ISO 8373:2012 liittyen yleisesti robottien toimintaan ja ISO 13482:2014, joka koskee pelkästään hoivarobotteja (ISO 8373:2012, 2012; ISO 13482:2014, 2014). Da Vinci -leikkausrobotissa on ainakin kolme osaa: kirurgin ohjauspöytä, näyttö sekä robottikädet, joita kirurgi ohjaa leikkauksen aikana. (ks. oheinen kuva).  (4)

Tekoälyn hyödyntäminen terveydenhuollossa on erittäin tietointensiivinen prosessi. Suomessa tietovarannot ovat mahtavat verrattuna moneen muuhun maahan. Mahdolliosuuksia siis on. HUS on keskittynyt rakenteellisen tiedon hyödyntämiseen. Tekstitiedon osalta on vielä haasteita edessä ennen kuin tuo tulee mahdolliseksi. Koneoppiminen on eräs menetelmä hyödyntää suurta tietomassaa erilaisiin terveydenhuollon tarpeisiin kuten ennaltaehkäisy ja interventiot (ihmisten käyttäytymiseen vaikuttaminen), lähetekäytäntö, potilasturvallisuus.

Koneoppimisen avain (Miika Leminen /HUS) on nähdä se prosessina:

• laadukas data pohjana klinikoiden toimintaprosessit, tietokantojen runsauden hallinta, henkilötietojen oikea-aikainen anonymisointi ja pseudonymisointi (tasapaino yksityisyyden suojan ja datan hyödyntämismahdollisuuksien välillä)
• arkkitehtuuri: selitetään ja mallinnetaan informaation tarve ottamalla huomioon jo tunnetut ilmiöt; selvitetään, mikä inhimillinen prosessi on datan taustalla (vaikkapa kirjauskäytäntö), poimitaan datasta esille helpot tiedot ja ongelmalliset /kriittiset tiedot
• prosessi: rakennetaan vaiheittainen prosessi, joka lähtee liikkeelle klinikan prosesseista, etenee tietotarpeisiin ja sitten kysymyksiin missä tietoa tarvitaan, milloin, mitä ja miten. 
• hyödyt: koko koneoppimisprosessilla pitää olla olemassa konkreettiset hyödyt esim. miten resurssit voidaan kohdistaa korkean hyödyn potilasryhmiin.
• validointi: koneoppiminen nähdään tuotteen rakentamisena, jossa tuotteen ominaisuudet (eli data, arkkitehtuuri, prosessi ja hyöty) voidaan validoida evaluoimalla keskeiset riskit. 

HUSn pilvistrategia ja AI-strategia sekä toteutus. (Mikko Rotonen/ HUS).  Perustaksi on rakennettu ja jatkuvasti kehitetty tietoallasratkaisua, jossa tietolähteinä ovat kuva-arkistot, laskutustiedot, HUSn tietovarasto, BSB-laaturekisterit, Uranus/Epic-potilastietojärjestelmät, Terveyskylän tiedot, genomitiedot, erilaiset CE-merkityt mobiilisovellukset, hallinnon aggregoidut tietovarannot (Oracle ERP Titanian kautta talous- ja materiaalihallinnon, HR:n ja työsuunnittelun tiedot). Strategian mukaisesti toiminta perustuu monelta osin ostopalveluihin, jolloin HUSlla on mahdollisuus hyödyntää kaikkea parhainta tarjontaa. Alahan kehittyy nopeasti ja tarjolla on lukuisia tuottajia ja tuotteita (vrt. viitteen 3 AI-tuotekartta). Näin perinteinen julkinen hankintamenettely on korvattu dynaamisella hankintamenettelyllä. Toisaalta myös HUS sinänsä on laitevalmistaja, joka hakee tuotteilleen CE-sertifikaatin. Avoimia algoritmeja käytetään mahdollisimman paljon ja niiden ympärille rakennetaan CE-merkittyjä tuotteita. Toteutus tapahtuu moniammatillisissa ryhmissä, joissa mukana ovat keskeisesti palvelun lopulliset hyödyntäjät.

Ohjelmistorobotiikka (Tiina Leivo) edustaa tilapäiseksi tehtyä "laastaria", joka korvataan myöhemmin varsinaiseen tietojärjestelmään rakennettavalla vastaavalla ominaisuudella. Ohjelmistorobotin tehtävänä on tehdä ihmisen puolesta rutiinit, joiden automatisointia ei ole ratkaistu jostain syystä olemassa olevassa perusjärjestelmässä. Robotiikalla ratkaistaan säännönmukaisten toimintojen rationalisoinnin haasteet. Robotti nostaa tapausjoukosta esille ne, jotka ratkaistaan inhimillisellä käsittelyprosessilla (10-20 % tapauksista). Säännönmukaisten toimintojen volyymin on oltava niin suuri, että saavutetaan riittävä kustannushyöty. Ohjelmistorobotiikan edut ovat nopeus, kustannustehokkuus, ketteryys ja prosessilähtöisyys. Tällaisella kehittämistyöllä on myös omat haasteensa: riittämätön asiantuntijoiden työaika, tietojärjestelmien jatkuva muutostila, käyttöoikeudet, johtajuus myös tässä kehitystyössä. Robotiikan pitää olla osa kokonaisvaltaista kehitysprosessin johtamista. (Siis tarvitaan kokonaisarkkitehtuuria.). Ohjelmistorobotiikkaakin koskee tarve dynaamiseen hankintamenettelyyn. On myös ennakoitava ja tiedettävä tietojärjestelmien uudistaminen aikatauluineen ja tavoitteineen, jotta voidaan arvioida "laastariratkaisun" mielekkyys. Tiina Leivo mainitsee seuraavia käyttökohteita: hoitotyön tukiprosessit (lähetteet, ajanvaraus jne.), kliiniset toiminnot (laboratoriotulosten käsittely, hoitoketjuautomaatiot jne.), yleiset tukiprosessit ( laskujen tarkastus, tilausten käsittely jne.). HUS:ssa tällaisia robotiikkahankkeita on meneillään useita, mm.neurologian lähetekeskuksen hanke keskittää kuuden sairaalan lähetekäsittely. Ohjelmistorobotiikka ja koneoppiminen on yhdistetty mm. HUS:n urologian yksikön lähetteiden käsittelyhankkeessa.

Robottiavusteisuus on syvälle hoitoon menevä tekninen apu. Kirurgiassa robotin avulla voidaan lisätä tarkkuutta ja potilasturvallisuutta eli vähentää riskejä. Kirurgisessa operaatiossa on monia vaiheita, joita voidaan robotin avulla ohjeistaa. Robotisaatiota ei nykytiedon mukaan voida viedä vielä itsenäiseksi, ihmisestä riippumattomaksi toiminnaksi. Robotti on yksi väline muiden joukossa. Toistaiseksi robottiavusteisesta toiminnasta ei ole tehty kunnollisia kustannushyötylaskelmia. Oleellinen hyöty koituu potilaalle turvallisuuden lisääntymisenä ja nopeana paluuna normaaliin elämään. Robotti vähentää ihmiskäden epävarmuutta ja samalla siihen voidaan yhdistää muita toimintoja ja tiedonkeruuprosesseja kuten online kuvantaminen. Robottiavusteinen kirurgia on moniammatillista yhteistyötä ja vaatii ehdotonta luottamusta tiimin kesken. Kun Da Vinci-robottia ohjaa kirurgi ohjauspöydältään (ks. edellä kuva, viitteestä 3), tulevaisuudessa kirurgi toimii kuin paperimies konsanaan - sen kuin valvoo robotin toimintaa.

Ihmistä tarvitaan sekä niin tekoälyyn kuin robotiikkaankin liittyvissä toiminnoissa. Kyse on sekä menetelmien kehittämisessä että toteutuksessa jatkuvasta oppimisprosessista. Tiedolla on myös keskeinen merkitys. Sen on oltava kattavaa, laadukasta ja ajantasaista. Matkaa on siis kuljettavana pitkästi myös HUS:lla, vaikka onkin kehityksen eturintamassa. Yhteistyötäkin tarvitaan. Seminaari oli vahvasti HUS-painotteinen. STM:n edustaja Jukka Lähesmaa toi esille valtakunnallisen avoimen yhteistyöfoorumin, HYTEAIRO-ohjelman, johon hän kutsui kaikki halukkaat mukaan. https://stm.fi/hyteairo (hyvinvoinnin tekoäly ja robotiikkaohjelma, ks. oheinen kuva).

Päivitys 24.9.2019: SPR voitti Digian Digiarvoa kilpailun, ks. https://ollintuumailut.blogspot.com/2019/07/digiarvoa-2019-kilpailusta-tehoa-ja.html

Päivitys 22.9.2019: Kyllä tätä robotiikkaa hyödynnetään muuallakin. "EKSOTESSA robotti auttaa puuttuvien lähetteiden etsinnässä": Kyse on puuttuvista laboratoriolähetteistä, jotka hidastavat hoitoprosessia potilaan kannalta ja aiheuttavat ylimääräistä työtä. Robotin avulla löydetään ne tapaukset,  joissa ei ole lähetettä. Viesti menee laboratoriokeskuksen osastosihteerille ennakolta, joka selvittää tilanteen ja mahdollistaa näin pysymisen alkuperäisessä aikataulussa.






























Viitteet

(1) Tekoäly ja robotiikka erikoissairaanhoidossa, seminaari Oodissa 12,.13.9.2019
https://www.hus.fi/husnoste/Sivut/Teko%C3%A4lyseminaari-12.-.13.9.2019.aspx

(2) Tekoäly jäljittää ihmisen toimintaa, Aureolis
https://aureolis.com/palvelut/analytiikka/edistynyt-analytiikka/tekoaly/?gclid=CjwKCAjw5fzrBRASEiwAD2OSVzFGq7MSHZZJOTuuuwuO9_V1QIpSTiHsbRb7H54JRCMdqWRqjxhZpBoCbSAQAvD_BwE
 dqWRqjxhZpBoCbSAQAvD_BwE

(3) AI-tuotteet 2019 Firstmarkin visualisoimana. (Viitteen kautta voi jokainen zoomata karttaa suuremmaksi ja tarkemmaksi. Tähän Ollilla tarjolla ollut teknologia ja osaaminen eivät riittäneet, valitettavasti. Niin alustaja Hanna Hagström Reaktorista hyödynsi tätä lähdettä.)


https://www.google.com/search?sxsrf=ACYBGNQ0otnfEJO60ZY57JFl2P3WYw6ugQ:1568651573405&q=AI+products+at+Firstmark&tbm=isch&source=univ&client=firefox-b-d&sa=X&ved=2ahUKEwiRp7y-4tXkAhVol4sKHQ3XDgYQ7Al6BAgHECQ&biw=1922&bih=967#imgrc=mRvC0wYYXy8D_M:

(4) Minna Harsu: Robotiikka terveydenhuollossa, katsaus robotiikan käyttöön Suomessa ja maailmalla, opinnäytetyö, Tampereen ammattikorkeakoulu, toukokuu 2017
https://aureolis.com/palvelut/analytiikka/edistynyt-analytiikka/tekoaly/?gclid=CjwKCAjw5fzrBRASEiwAD2OSVzFGq7MSHZZJOTuuuwuO9_V1QIpSTiHsbRb7H54JRCM