RS

RS loader animation

RS loader animation

Terveydenhuolto on keskeinen toimiala, joka auttaa hoitamaan lukuisia sairauksia – myös harvinaisia. Merkittävät teknologiset innovaatiot lääketieteen alalla ovat mahdollistaneet läpimurtoja hoidossa, potilashuollossa ja ihmisen terveyden ymmärtämisessä.

Uusin lääketieteellinen teknologia syventää merkittävästi ymmärrystämme ihmiskehosta. Terveemmän tulevaisuuden saavuttaminen edellyttää kuitenkin myös kasvavien terveydenhuoltokustannusten, lisääntyvän eriarvoisuuden ja ilmastonmuutoksen kaltaisten haasteiden ratkaisemista. Tämän vuoksi monet uusimmista terveydenhuollon trendeistä tähtäävät juuri näiden ongelmien ratkaisemiseen.

Tekoäly kehittyy nopeasti monilla toimialoilla, myös terveydenhuollossa. Tekoälyllä on useita käyttökohteita, kuten potilasdatan analysointi, uusien lääkkeiden kehittäminen sekä diagnostiikan tarkkuuden ja tehokkuuden parantaminen. Tekoäly muuttaa terveydenhuoltoa merkittävästi.

Koneoppiminen, joka on yksi tekoälyn osa-alueista, vaikuttaa voimakkaasti terveydenhuoltoon. Esimerkiksi COVID-19-pandemian aikana koneoppimista hyödynnettiin tietokonetomografiakuvien (CT) analysoinnissa sairauden vaikutusten tunnistamiseksi. Tekoälyn käyttö ulottuu kuitenkin paljon pandemiahoitoa laajemmalle. Yksi merkittävimmistä käyttökohteista on syövän diagnostiikka. Vuosikymmenten ajan biopsia oli tärkein tapa diagnosoida syöpää, mutta se ei tarjonnut täydellistä kuvaa kudoksesta. Nykyisin digitaalinen kuvantaminen ja histopatologian nykyaikaiset menetelmät mahdollistavat paljon tarkemman analyysin. Pathologit voivat tarkastella huomattavasti laajempia kudosalueita kerralla hyödyntämällä kokonaisia digitaalilasikuvia eli WSI-teknologiaa (Whole-Slide Imaging).

Generatiivinen tekoäly, joka on tällä hetkellä yksi teknologia-alan puhutuimmista aiheista, tekee nopeasti tuloaan myös terveydenhuoltoon. Hyödyntämällä tekoälyä, koneoppimista ja automatisoituja prosesseja generatiivinen tekoäly auttaa mahdollistamaan yksilöllisempiä hoitomuotoja, nopeuttamaan lääkekehitystä, parantamaan lääketieteellisten kuvien analysointia sekä tuottamaan synteettistä dataa tutkimuskäyttöön. Tehokkuuden ja personoinnin parantamisen lisäksi generatiivinen tekoäly auttaa ratkaisemaan pitkään jatkuneita haasteita potilashoidossa, diagnostiikassa ja hoidon suunnittelussa. Tämän vuoksi generatiivisella tekoälyllä on potentiaalia muuttaa terveydenhuoltoa perusteellisesti.

Yhdessä tekoälyn ja muiden teknologioiden kanssa dataintegraatio ja ennakoiva analytiikka auttavat tuottamaan merkityksellisiä havaintoja potilaiden terveydentilasta. Tekoälyä hyödyntävät ratkaisut, kuten robotit ja analytiikkajärjestelmät, tarjoavat terveydenhuollon henkilöstölle pääsyn potilaan terveystietoihin, tukevat tarkempien diagnoosien tekemistä ja auttavat valitsemaan sopivimmat hoitomuodot.

Robotit voivat kerätä dataa ja ennakoida potilaan tarpeita joskus jopa ennen lääkäreitä. Tämä herättää samalla keskustelua siitä, kuinka suuri rooli roboteilla ja tekoälyllä tulee olemaan tulevaisuuden työelämässä. Ajatus on tuttu myös tieteiselokuvista – esimerkiksi Baymax-hahmo osaa mitata potilaan kipua, tunnistaa vaaratilanteita ja ehdottaa oikeaa lääkitystä.

Todellisuus ei kuitenkaan vastaa täysin elokuvia. Tekoälyn tarkoituksena ei todennäköisesti ole korvata lääkäreitä, vaan auttaa heitä tarjoamalla ehdotuksia diagnooseista, lääkityksistä ja hoitosuunnitelmista potilaan sairaushistorian, terveystietojen ja nykyisten oireiden perusteella. Terveydenhuollon ammattilaiset voivat hyödyntää big data -analytiikkaa tuhansien potilaiden tietojen analysointiin, mikä auttaa parantamaan hoitotuloksia, pienentämään kustannuksia ja lisäämään henkilöstön työtyytyväisyyttä.

Lisätyllä todellisuudella (AR) ja virtuaalitodellisuudella (VR) on useita käyttökohteita terveydenhuollossa. Nämä teknologiat mahdollistavat digitaalisen ja fyysisen ympäristön yhdistämisen monitasoisella tavalla. Lisätyn todellisuuden kehitys perustuu vahvasti tekoälyn hyödyntämiseen. Kuten aiemmin mainittiin, esimerkiksi syöpää voidaan tunnistaa kuvantamiseen perustuvan tekoälyanalyysin avulla. Virtuaalitodellisuutta voidaan hyödyntää esimerkiksi fysioterapiassa ja mielenterveyden hoidossa, kuten traumojen ja fobioiden terapiassa. AR-laseja käyttävät lääkärit voivat puolestaan yhdistää CAT-kuvauksia ja 3D-skannattua dataa nähdäkseen potilaan kehon sisälle reaaliaikaisesti. Tunnettuja mixed reality -ratkaisujen kehittäjiä ovat muun muassa Apple Apple Vision Pro -laitteellaan sekä Microsoft HoloLens-laseillaan. Esimerkiksi HoloLens-teknologiaa on hyödynnetty kirurgisessa suunnittelussa sekä vaativissa avosydänleikkauksissa ja jopa koko kasvojen siirtotoimenpiteessä Cleveland Clinic:ssa.

Teknologian kehittyessä ja lisätyn sekä virtuaalitodellisuuden yhdistyessä niiden käyttö voi laajentua yksinkertaisista virtuaalivastaanotoista kohti etänä toteutettavia lääketieteellisiä toimenpiteitä – jopa täysin automatisoituja kirurgisia operaatioita.

Automaatio terveydenhuollossa kasvaa jatkuvasti. Esimerkiksi Japanissa käytetään hoivarobotteja ikääntyneiden ihmisten tukena. Teknologian mahdollisuuksia havainnollistaa muun muassa Hondan kehittämä Hoko Assist -ratkaisu, joka toimii kävelykeppien tai pyörätuolien vaihtoehtona tukemalla osittain käyttäjän kehon liikettä. Tutustu lisää Telegraphin videolta, jossa esitellään teknologian toimintaa käytännössä.

Our World in Data:n mukaan sadat miljoonat ihmiset kokevat mielenterveyden haasteita vuosittain, ja vielä useampi kohtaa niitä elämänsä aikana. Arvioiden mukaan joka kolmas nainen ja joka viides mies kärsii vakavasta masennuksesta jossain vaiheessa elämäänsä. Tämän vuoksi viime vuosina on kehitetty useita uusia terveydenhuollon teknologioita, jotka auttavat vastaamaan potilaiden jatkuviin mielenterveyden tarpeisiin. Koska monet palvelut ovat siirtyneet verkkoon, yhä useammat psykologit ja psykoterapeutit tarjoavat vastaanottojaan videoyhteyksien kautta.

Lisäksi markkinoille on tullut digitaalisia terapioita (Digital Therapeutics, DTx), jotka ovat ohjelmistopohjaisia ja tutkimusnäyttöön perustuvia hoitointerventioita sairauksien hallintaan, ehkäisyyn ja hoitoon. Auttaessaan potilaita hallitsemaan oireitaan itsenäisesti DTx-ratkaisut voivat parantaa hoitotuloksia sekä potilaiden elämänlaatua. Käyttäytymisen muutoksen tukemiseksi digitaaliset terapiat hyödyntävät teknologioita, kuten älypuhelimia, mobiilisovelluksia, sensoreita, virtuaalitodellisuutta, esineiden internetiä (IoT) ja muita digitaalisia ratkaisuja.

Lisäksi tekoälyä hyödynnetään mielenterveyden hoidossa yhä laajemmin. Sen käyttö ei rajoitu vain sovelluksiin, vaan tekoäly voi auttaa myös sairauksien tunnistamisessa analysoimalla oireita, mukaan lukien aivojen kemiallisten muutosten aiheuttamia mielenterveysoireita, kuten dementiaa. Dementiaa on useita eri muotoja, joista yksi yleisimmistä on Alzheimerin tauti. Sairaudelle ovat tyypillisiä muistiongelmat, päättelykyvyn heikkeneminen ja kommunikointivaikeudet. Varhainen tunnistaminen on yksi tehokkaimmista tavoista hidastaa dementian etenemistä tai joissain tapauksissa jopa puuttua oireiden taustalla oleviin syihin.

Internet of Things (IoT) tarkoittaa verkkoon yhdistettyjen laitteiden kokonaisuutta sekä teknologiaa, joka mahdollistaa laitteiden ja pilvipalveluiden välisen viestinnän. Terveydenhuollossa tätä kutsutaan usein nimellä Internet of Medical Things (IoMT) tai Telemedicine 2.0, joka viittaa terveydenhuollon palveluiden virtualisoitumiseen. IoMT sisältää kehittyneitä terveysteknologioita, kuten puettavia sensoreita, 5G-yhteensopivia laitteita ja potilaiden etäseurantaa. Esimerkiksi Moxa tarjoaa älylaitteita, joiden avulla terveydenhuollon ammattilaiset voivat seurata potilaiden elintoimintoja etänä. Tällaisia ovat esimerkiksi sarjaporttipohjaiset vuodeosastojen monitorointilaitteet, joiden avulla potilaiden tilaa voidaan seurata sähköisesti reaaliajassa.

Yksi IoT-teknologian kehityssuunnista on älypillereiden hyödyntäminen. Ne välittävät lääkäreille ja hoitohenkilökunnalle tietoa potilaan kehon sisältä, minkä vuoksi ilmiöstä käytetään myös nimeä Internet of Bodies. Gartner:n mukaan älypillerit ovat nieltäviä sensoreita, jotka voivat mitata erilaisia fysiologisia arvoja. Niiden avulla voidaan myös seurata lääkkeiden vaikutuksia ja varmistaa, että potilas ottaa lääkkeensä ohjeiden mukaisesti. Ensimmäinen FDA:n hyväksymä älypilleri julkaistiin vuonna 2017.

Chatbotit ja virtuaaliset terveysavustajat (Virtual Healthcare Assistants, VHA) ovat käynnistäneet merkittävän muutoksen terveydenhuollossa. Ne tukevat ennaltaehkäisevää terveydenhuoltoa tarjoamalla yksilöllisiä ohjeita, muistutuksia rokotuksista ja terveystarkastuksista sekä elämäntapasuosituksia kroonisten sairauksien riskin pienentämiseksi. Nämä tekoälypohjaiset digitaaliset avustajat tarjoavat reaaliaikaisen vuorovaikutuksen kautta nopean pääsyn terveystietoon ja kannustavat käyttäjiä terveellisempiin elämäntapoihin. Käyttäjädatan analysoinnin avulla ne voivat tunnistaa mahdollisia terveysongelmia varhaisessa vaiheessa ja ohjata hakeutumaan hoitoon ennen tilanteen pahenemista. Tämä tekee niistä tärkeän osan ennaltaehkäisevää terveydenhuoltoa ja vakavien sairauksien ehkäisyä.

Tunnetuimpia terveydenhuollon chatbot-ratkaisuja ovat Sensely, Gyant ja Youper.

Digitaaliset kaksoset ovat mullistava kehitysaskel terveydenhuollossa, sillä teknologian avulla voidaan luoda virtuaalisia kopioita potilaiden kehoista, elimistä tai terveydellisistä järjestelmistä todellisten lääketieteellisten tilanteiden simulointiin ja hoitotulosten ennustamiseen. Teknologian avulla lääkärit voivat testata toimenpiteitä, hoitomuotoja ja interventioita potilaan virtuaalisella kaksosella ennen niiden toteuttamista oikealle potilaalle. Tämä vie yksilöllisen lääketieteen täysin uudelle tasolle. Digitaaliset kaksoset ovat erityisen hyödyllisiä monimutkaisissa hoitotilanteissa, joissa eri hoitovaihtoehtojen vaikutusten ennakointi voi merkittävästi parantaa päätöksentekoa. Koska teknologia pystyy ennustamaan sairauksien etenemistä ja arvioimaan elämäntapojen vaikutuksia terveyteen, digitaaliset kaksoset tarjoavat tehokkaan työkalun ennaltaehkäisevään terveydenhuoltoon, yksilöllisiin hyvinvointisuunnitelmiin ja varhaisiin hoitotoimenpiteisiin.

Puettavat teknologiat eli wearables, joita käsiteltiin myös etäseurannan ja virtuaalisen hoidon yhteydessä, ovat elektronisia laitteita, joita voidaan käyttää asusteina, integroida vaatteisiin, implantoida kehoon tai jopa kiinnittää iholle. Terveydenhuollossa niiden merkitys ulottuu paljon tavallisia kuluttajalaitteita pidemmälle. Esimerkiksi älykellot mahdollistavat potilaan terveydentilan etäseurannan mittaamalla sykettä, veren happisaturaatiota ja muita elintoimintoja. Lisäksi askelmittarit ja erilaiset sensorit voivat seurata fyysistä aktiivisuutta ja yleistä terveydentilaa.

Älykellojen lisäksi myös biopatch-teknologia ja älykkäät kuulolaitteet kehittävät diagnostiikkaa ja potilaan seurantaa. Biopatch-ratkaisut tarjoavat tarkempaa tietoa potilaan elintoiminnoista, ja tekoälyä hyödyntävät kuulolaitteet voivat parantaa esimerkiksi melunvaimennusta ja äänen erottelua.

3D-tulostus, jota käsiteltiin aiemmin teollisen 3D-tulostuksen sovelluksissa, toimii myös biotulostuksen perustana. Terveydenhuollossa 3D-tulostusta käytetään muun muassa ulkoisten proteesien, kallon ja ortopedisten implanttien sekä yksilöllisten hengitystiestenttien valmistamiseen.

Ohio State University Wexner Medical Center kehittää järjestelmää, jonka avulla eläviä soluja, luuta ja tulevaisuudessa jopa kokonaisia elimiä voitaisiin tulostaa suoraan potilaan kehoon robottiavusteisen kirurgian avulla. Teknologia voisi tulevaisuudessa pelastaa esimerkiksi syöpäpotilaiden henkiä. Näin on siirrytty kohti biotulostusta eli 3D-tulostettuja elimiä. Vaikka ajatus kuulostaa futuristiselta, teknologia on jo edennyt kliinisiin tutkimuksiin. Tällä hetkellä kliinisissä testeissä ovat muun muassa 3D-tulostetut korvat, sarveiskalvot, luut ja iho.

Terveydenhuollon datanhallinta on keskeisessä roolissa valtavien tietomäärien turvallisessa ja tehokkaassa käsittelyssä. Dataa syntyy esimerkiksi sähköisistä potilastiedoista (EHR), lääketieteellisestä kuvantamisesta ja puettavista laitteista. Terveydenhuollon datanhallinnassa prosesseja tehostetaan hyödyntämällä data-analytiikkaa, koneoppimista ja lohkoketjuteknologiaa, mikä mahdollistaa yksilöllisemmät hoidot ja paremman potilashoidon. Koska nämä järjestelmät pystyvät ennustamaan hoitotuloksia ja tunnistamaan riskitekijöitä, niillä on tärkeä rooli myös ennaltaehkäisevässä terveydenhuollossa.

Datanhallinta tukee lisäksi tutkimustyötä anonymisoidun datan avulla sekä varmistaa tietosuojasäädösten noudattamisen ja potilastietojen luottamuksellisuuden. Tehokkaat datanhallintaratkaisut ovat siksi olennaisia hoitotulosten parantamisessa, kustannusten vähentämisessä sekä tietoturvan ja yksityisyyden suojaamisessa.

Terveydenhuollon teknologia muuttaa perusteellisesti lääketieteellistä hoitoa, tutkimusta ja potilaiden osallistumista omaan hoitoonsa. Geneettisestä personoinnista maailmanlaajuisiin etäterveydenhuollon verkostoihin – kehitys tekee terveydenhuollosta entistä tarkempaa, saavutettavampaa ja tehokkaampaa. Potilastulosten parantaminen, hoidon tehokkuuden lisääminen sekä tietosuojan ja tietoturvan varmistaminen pysyvät terveydenhuollon tärkeimpinä tavoitteina uusien teknologioiden käyttöönotossa. Robotiikan, automaation, biotulostuksen, koneoppimisen ja tekoälyn myötä terveydenhuollosta tulee yhä mukautuvampaa ja älykkäämpää. Muutoksen onnistuminen edellyttää kuitenkin laajaa yhteistyötä koko terveydenhuollon ekosysteemissä.

Tämän vuoksi yritykset investoivat ympäristöystävällisiin etikettitulostusjärjestelmiin laboratorioihin, sairaaloihin, klinikoille ja muihin terveydenhuollon ympäristöihin. Myös terveydenhuollon ammattilaiset hyötyvät näistä ratkaisuista, sillä niiden avulla voidaan tulostaa paineherkkiä etikettejä esimerkiksi potilas- ja asiakastiedoille, lääkkeille, lääketieteellisille varoituksille, häkkikorteille ja muille tunnistetiedoille.

Toinen tärkeä painopiste terveydenhuollossa on hiilidioksidipäästöjen vähentäminen eli dekarbonisaatio. Euroopan unionin yhä kunnianhimoisemmat päästövähennystavoitteet edellyttävät toimia kaikilla toimialoilla hiilijalanjäljen seuraamiseksi ja pienentämiseksi. Tämä koskee erityisesti terveydenhuoltoa, jonka osuus kokonaispäästöistä on noin 5 %.

Yhteenvetona voidaan todeta, että sosiaalisten vaikutusten mittaaminen ja vihreiden ratkaisujen käyttöönotto terveydenhuollossa ovat avainasemassa paremman hoitoympäristön rakentamisessa. Tämä sisältää muun muassa uusien hoitomallien kehittämisen, potilaiden ravitsemuksen parantamisen sekä ekologisempien lääkinnällisten laitteiden valinnan.

– Justyna Matuszak