Helsingin yliopistollisen sairaalan (HUS) Tietohallinnon tietoanalyytikot Heikki Peura ja Jenni Wennervirta ovat viittä vaille valmiita lääkäreitä, jotka ovat mukana tekoälyä hyödyntävässä CleverHealth Networkin AI Head Analysis -projektissa. Maailmanlaajuisestikin uraauurtavassa hankkeessa kehitetään pään alueen kuvantamisen algoritmeja, joista saadaan työkaluja lääkäreille muun muassa erityyppisten aivoverenvuotojen havaitsemiseen.  

Vuonna 2018 pään tietokonetomografiakuvia otettiin Suomessa noin 180 000 ja määrä kasvaa vuosi vuodelta. Nykyään TT-kuvia pystytään ottamaan pienemmissäkin sairaaloissa, mutta niiden välitön tulkitseminen ei aina ole mahdollista. Esimerkiksi päivystysaikaan radiologin lausuntoa ei aina pystytä saamaan toivotussa ajassa. Pahimmillaan hoito voi viivästyä tunneilla, jos esimerkiksi aivoverenvuotoa ei heti huomata. AI Head Analysis -projektissa haetaan tekoälystä apuvälinettä tukemaan lääkäreiden päätöksentekoa.

Yhteisenä intohimona kliinisen työn ja tekoälytutkimuksen yhdistäminen  

Heikki Peura toimii HUS Tietohallinnossa tietoanalyytikkona ja tekee väitöskirjatutkimusta neurokirurgialla. Hän pureutuu AI Head Analysis -projektin tutkimustyössä pään alueen kuvantamisen algoritmeihin kollegoidensa ja kumppaniyritysten CGI:n ja Planmecan kanssa. Taitavaksi koodaajaksi itseopiskellut Heikki on hankkeessa vastuussa HUSin algoritmikehityksestä, kun taas CGI ja Planmeca kehittävät omia algoritmejaan erityyppisten aivoverenvuotojen havaitsemiseen pään TT-kuvista. Ainutlaatuista tässä AI Head Analysis -projektissa on se, että siinä kolmen yhteistyökumppanin rakentamat yhteensä 15 algoritmia on lopulta tarkoitus yhdistää yhdeksi algoritmipaketiksi, jonka avulla voidaan tunnistaa useita eri aivoverenvuototyyppejä.

Heikkiä motivoi se, että hän saa tehdä lääkärinä töitä päivystyksessä, jossa huomaa käytännössä sairaaloiden päivystyspisteissä alati lisääntyvät tarpeet uusille työkaluille sujuvoittamaan päivittäistä työtä. Hän toteaa: ”Tekoäly on nyt kantautumassa sairaaloihin ja se ajaa minua eteenpäin. Kliinisestä työstä saatuja vinkkejä voidaankin käyttää tekoälyn soveltamiseen monissa tilanteissa.” Heikki toivoo, että tulevaisuudessa tekoälyratkaisuista tulee sairaaloille yhtä arkipäiväinen asia, kuin esimerkiksi verenpainemittarit nykyään ovat. Samalla vapautuu enemmän aikaa potilaalle.

Heikin lääkäriopintojen kurssikaveri ja AI Head Analysis -projektin työpari Jenni Wennervirta jakaa Heikin intohimon yhdistää lääkärin työ ja ohjelmistotekniikka tukemaan kliinistä potilastyötä. HUS Tietohallinnossa tietoanalyytikkona toimiva Jenni on tehnyt vuoden verran tekoälyyn liittyvää väitöskirjatutkimusta neurokirurgian puolella. Ennen lääkärinopintojensa jatkamista Jenni toimi viitisentoista vuotta ohjelmistotekniikan parissa kansainvälisissä yrityksissä, joten sekä Heikiltä että Jenniltä löytyy tuiki tärkeää monialaosaamista projektin tarpeisiin.

• Jenni sanoo: ”Sairaaloissa liikkuessani huomaan välillä, että tähänkin tekoälyn sovellukset voisivat sopia. Minua motivoi ja palkitsee se, että saadaan tehdä jotain lähes ensimmäisenä maailmassa ja päästään testaamaan hypoteesiemme realistisuutta.” Jenni kehuu työpariaan: ”On todella iso juttu, että Heikin ja kumppanien kehittämällä algoritmilla voidaan tunnistaa aivoverenvuoto luotettavasti pään TT-kuvasta — verenvuoto voi olla niin pieni, ettei ihmissilmä kykene sitä erottamaan.”  

Tulkkeina eri tahojen asiantuntijoiden välillä  

AI Head Analysis -hankkeen projektipäällikkönä toimii Taru Hermens, joka ennen HUS Tietohallintoa on työskennellyt päivystyksen sairaanhoitajana. Tarukin on siis moniosaaja, joka yhdistää kliinisen kokemuksensa tietotekniikkaan. Tarun laaja kontaktiverkosto ja taito saada päivittäiset työt sujumaan ja pitää käynnissä eri osaajien välistä yhteydenpitoa on olennainen osa projektin sujuvuutta. Taru näkee Heikin ja Jennin vahvan tekoäly-ymmärryksen todella tärkeänä seikkana, joka tuo hyviä tuloksia yhteiseen kehittämiseen ja ohjaa kumppaniyrityksiä oikeaan suuntaan.

• Taru sanoo: ”Eri tahot eivät välttämättä aina puhu keskenään samaa kieltä, joten Heikki ja Jenni ovat ikään kuin tulkkeja HUSin asiantuntijoiden ja yritysten välisissä keskusteluissa. Kun yhteinen ymmärrys löytyy, projektikin lähtee rullaamaan.”  

Algoritmit osaksi lääkärin työkalupakkia    

AI Head Analysis -projektin tavoitteena on saada projektissa kehitetty algoritmipaketti kliiniseen ympäristöön osana lääkärin työkalupakkia. Kliinistä testiympäristöä ollaan parhaillaan rakentamassa, jotta testejä voidaan aloittaa aidossa ympäristössä normaalin potilastyön taustalla. Kun pilotointiin haetaan mukaan sairaaloita, saadaan samalla myös jaettua laajempaa ymmärrystä kuvantamisen tekoälyratkaisujen hyödyistä ja mahdollisuuksista. Niiden tarkoitus on tukea lääkärin päätöksentekoa aivoverenvuodon todentamiseksi. Jenni toteaa, että samankaltaisia algoritmeja voidaan valjastaa myös esimerkiksi aivokasvainten havaitsemiseen. Näille ratkaisuille nähdään kovasti tarvetta niin Suomessa kuin maailmalla — tulevaisuudessa hankkeen kaupallisille ratkaisuille haetaan merkittäviä kansainvälisiä markkinoita.

Lisätietoja

Projektipäällikkö Taru Hermens, taru.hermens[at]hus.fi