Suomessa tekoäly vapauttaa lääkärin näppäimistöltä, naapurimaissa se tukee diagnostiikkaa
Hyvinvointialueilla palvelujen tarve kasvaa yli kaksi kertaa niin nopeasti kuin rahoitus. Yksi vastaus on tekoäly, ja uuden pohjoismaisen kartoituksen mukaan Suomi kehittää sitä tuotantokäyttöön useammin kuin naapurimaat. Suomessa tekoäly kuitenkin keventää ennen kaikkea hallinnollista työtä, kun muualla Pohjoismaissa sitä viedään kliiniseen työhön.
Rahat eivät riitä kasvavaan tarpeeseen
Suomen julkinen terveydenhuolto on vaikean yhtälön edessä. Väestö ikääntyy, ja palveluja tarvitaan joka vuosi enemmän.
Valtiovarainministeriön arvion mukaan palvelujen tarve kasvaa vuonna 2027 yli kaksi kertaa niin nopeasti kuin hyvinvointialueiden rahoitus. Lisäksi alueille oli vuoden 2025 loppuun mennessä kertynyt alijäämää noin 1,7 miljardia euroa.
Rekrytointi ei yksin ratkaise tilannetta, koska hoivan tarve kasvaa nopeammin kuin tekijöiden määrä. Alueiden on tuotettava palvelut joka vuosi hieman tehokkaammin. Tekoäly on yksi harvoista keinoista tehdä samalla henkilöstöllä enemmän hoitotyötä ja vähemmän kirjaamista. Hyöty syntyy kuitenkin vasta, kun työkalu on käytössä.
Suomessa tekoäly tekee paperitöitä
Ensimmäinen kattava kuva tekoälyn käytöstä terveydenhoidossa saatiin elokuussa, New Nordics AI julkaisi Nordic AI Health Mapin. Kartoitus kokoaa yhteen viiden Pohjoismaan julkisesti rahoitetun terveydenhuollon tekoälyhankkeet. Suomesta mukana on 313 hanketta kaikilta 21 hyvinvointialueelta sekä HUSista ja Helsingin kaupungilta.
Kartan perusteella suomalaisessa terveydenhuollossa tekoäly tekee ennen kaikkea paperitöitä. Lääkäri sanelee potilaskäynnin ja teksti siirtyy potilaskertomukseen. Hoitaja etsii työohjetta ja tekoäly hakee vastauksen hyvinvointialueen ohjepankista. Ostolaskut kirjautuvat automaattisesti. Lähes puolessa suomalaisista hankkeista tekoäly purkaa sanelua, tukee kirjaamista, hakee ohjeita tai käsittelee laskuja.
Painotukselle on selvä syy. Hallinnolliset käyttötapaukset ovat helpoimpia, koska sääntely ja sen tulkinnat eivät nouse niissä yhtä suureen rooliin kuin potilaan hoitoon liittyvissä sovelluksissa. Siksi niissä on päästy nopeimmin eteenpäin. Hyöty on myös helppo ymmärtää: kirjaamisesta säästetty aika voidaan käyttää potilaan hoitoon.
Naapurimaissa tekoäly tukee diagnostiikkaa
Muissa Pohjoismaissa painopiste on muualla kuin kirjaamisessa. Niissä tekoälyä kehitetään ennen kaikkea kliiniseen hoitoon ja diagnostiikkaan, esimerkiksi kuvantamistutkimusten analysointiin. Kliiniseen työhön liittyy puolet naapurimaiden hankkeista, mutta vain vajaa neljännes suomalaisista.
Toinen ero on hankkeiden kypsyydessä. Suomessa lähes puolet hankkeista tähtää tuotantokäyttöön. Ruotsissa osuus on reilu neljännes ja Tanskassa noin viidennes. Luokittelu ei tosin kerro, onko ratkaisu jo päivittäisessä käytössä, vaan sen, mihin hanke tähtää.
Suomesta on mukana lähes yhtä monta hanketta kuin lähes kaksi kertaa suuremmasta Ruotsista. Luku kertoo osin myös tiedonkeruusta. Suomessa tiedot koottiin poikkeuksellisen kattavasti, joten maavertailuun kannattaa suhtautua varauksella.
Naapurimaissa on myös enemmän hankkeita ennaltaehkäisyssä sekä työvoiman ja kapasiteetin suunnittelussa. Ennaltaehkäisyyn liittyy Ruotsissa 21 hanketta, Suomessa viisi. Ero ei kuitenkaan tarkoita, että naapurit olisivat jo ottaneet näissä tuottavuusloikan, sillä suuri osa niiden hankkeista on vasta konsepteja ja pilotteja. Riskien ennakoinnilta ja kapasiteetin suunnittelulta odotetaan paljon, mutta hyöty syntyy vasta toimintatapojen muutoksesta. Se on laaja ja hidas urakka.
Siksi myös kevyemmillä työkaluilla on merkitystä. Kirjaamisen tuki ja tulkkaus vapauttavat työaikaa jo nyt ilman, että koko hoitoprosessi rakennetaan uusiksi.
Samaa ratkaisua kehitetään 16 hankkeessa: päällekkäisyyttä puretaan yhteistyöllä
Hallinnollisen työn painotus näkyy myös siinä, että samoja ratkaisuja kehitetään monessa paikassa. Tekoälyavusteista puheentunnistusta ja sanelun purkua kehitetään Suomessa 16 eri hankkeessa, useilla hyvinvointialueilla samaan aikaan.
Luku näyttää kuitenkin hajanaisemmalta kuin tilanne on. Tiedot kerättiin alue kerrallaan, vaikka osa hankkeista on alueiden yhteiskehittämistä ja osa pilotoi eri kohdealueita tai eri ratkaisuja.
Rinnakkaisuudelle on myös rakenteellinen syy. Hyvinvointialueet ovat itsenäisiä toimijoita, jotka tekevät omat hankintansa, ja niiden potilastietojärjestelmät poikkeavat toisistaan. Sama ratkaisu on siksi kilpailutettava ja sovitettava käyttöön alue kerrallaan.
Yhteistyötä tehdään silti jo. Alueet ovat toteuttaneet yhteishankintoja ja valmistelevat uusia ja vaatimusmäärittelyjä jaetaan muun muassa hyvinvointialueiden tekoälyverkostossa. Mitä paremmin kokemukset toimivista työkaluista ja epäonnistuneista kokeiluista liikkuvat, sitä harvemmin sama virhe toistuu alueelta toiselle.
Sote-asiantuntijapalveluja tarjoavan Una oy:n kehitysjohtaja Juha Rannanheimo näkee vastaavasti vertaisoppimisen arvon korkeana: ”Tekoälyn kehittämisessä ja käytössä oppien jakaminen on yksi merkittävimmistä keinoista, joilla saadaan tehostettua hyötyjen saavuttamista. Kyse on lopulta toiminnan muutoksesta ja siitä, mitä halutaan tekoälyn tukemana saavuttaa.”
Skaalaus vaatii muutakin kuin toimivan ratkaisun
Kokemusten jakaminen edellyttää, että vaikutukset on mitattu. Vasta mittaaminen näyttää, säästääkö ratkaisu työaikaa, muuttuuko hoidon laatu ja mitä käyttöönotto vaatii.
Mittaamiseen on tulossa pian ulkoinen vaatimus. Osa terveydenhuollon tekoälysovelluksista kuuluu EU:n tekoälyasetuksen korkean riskin luokkaan ja niiltä edellytetään dokumentoitua riskienhallintaa sekä seurantaa käyttöönoton jälkeen. Kirjattu tieto ei palvele vain viranomaista, vaan se on myös muoto, jossa kokemukset siirtyvät alueelta toiselle.
Skaalaus ei silti ole pelkkää tiedonjakoa. Se edellyttää myös yhtenäisempiä tulkintoja lainsäädännöstä ja esimerkiksi tietosuojan vaikutustenarvioinneista, jottei jokainen alue tee samaa selvitystä uudelleen. Toinen keino on rahoitusohjaus: yhteisesti rahoitetut hankkeet kokoavat alueita saman pöydän ääreen tehokkaammin kuin suositukset. ”Rahoituksen ohjaus olisi yksi keino saada hyvinvointialueita panostamaan edelleen tuottavuusloikan tavoitteluun tekoälyn avulla. Etenemistä on tuettava myös kansallisella tasolla lainsäädännön tulkintoja ja tietosuojavaikutusten arviointia yhtenäistämällä sekä ohjaamalla yhteiskehittämiseen”, Rannanheimo summaa.
Mitä tästä seuraa
Suomi on Pohjoismaiden kärkijoukkoa tuotantokäyttöön tähtäävässä kehittämisessä. Hyvinvointialueet ovat vieneet tekoälyä kohti arkea naapureita nopeammin, ja se on myös vientivaltti, sillä pohjoismainen markkina etsii nyt toimivia ratkaisuja.
Painopiste on hallinnollisessa tuessa, jossa sääntelyn tulkinnat painavat vähemmän. Ennakointi ja kapasiteetin suunnittelu ovat vaikeampia, koska ne edellyttävät toiminnan muutosta, eikä niissä ole vielä edetty pitkälle missään Pohjoismaassa.
Suomella on kaikki edellytykset sekä ennen kaikkea syyt tulla tuottavuudeltaan korkeampien ratkaisujen kehittämisen ja käyttöönoton edelläkävijäksi.
Nordic AI Health Map lyhyesti
- 886 tekoälyhanketta viiden Pohjoismaan julkisesti rahoitetusta terveydenhuollosta (tilanne 3.9.2026; tiedot kerätty keväällä 2026)
- Vaiheet: konsepti 243, pilotti 327, tuotantokäyttöön tähtäävä 315
- Suomi 313 hanketta (151 tuotantokäyttöön tähtäävää), Ruotsi 346 (95), Tanska 134 (30), Norja 82 (35), Islanti 11 (4)
- Kartan luokittelu on yksitasoinen eikä kerro, onko ratkaisu jo päivittäisessä käytössä. Suomessa käytetään kansallisesti kaksitasoista luokittelua, jossa aloitteen luokan lisäksi seurataan kehityksen tilaa (valmistelussa, käynnissä, valmis)
- Suurin käyttöalue Pohjoismaissa on kliininen hoito ja diagnostiikka (365 hanketta), Suomessa henkilöstön hallinnollinen tuki (89)
- Tiedonkeruu: Danish Regions ja CAI-X, hyvinvointialueet ja SOTE-ekosysteemi (STM, UNA), Stafræn heilsa, Norwegian Directorate of Health ja neljä alueellista terveysviranomaista sekä AI Sweden ja Swedish eHealth Agency
- Kartta on avoin ja sitä päivitetään vuoden aikana
Lisätietoja
