Professori Olli Kallioniemi: Terveysdata ratkaisee Suomen aseman tekoälykilpailussa

Olli Kallioniemi sai Suomen Lääketieteen Säätiöltä taannoin 2,5 miljoonan euron Aivotuonti-apurahan, jolla hän on perustanut tutkimusryhmän Helsingin yliopistoon. Tammikuusta 2025 lähtien häntä on pitänyt kiireisenä myös projekti kollegansa Kimmo Porkan kanssa. He ovat laatineet yhdessä selvityksen terveysdatan hyödyntämisestä tekoälyn aikakaudella. Aiheella on iso merkitys suomalaisten tulevaisuudelle.

– Olemme tottuneet siihen, että uusien teknologioiden siirtyminen terveydenhuollon käyttöön vie vuosikymmeniä. Tekoälyn kohdalla tilanne on toisenlainen. Mahdollisuudet ovat poikkeuksellisen suuret, investoinnit mittavia ja kansainvälinen kilpailu kovaa, Kallioniemi sanoo.

Hänen mukaansa tekoäly voi rantautua terveydenhuollon arkeen yllättävänkin nopeasti lähivuosina. Tutkimuksen puolella vastaava murros on jo käynnissä. Tässä kaikessa on kuitenkin yksi iso ongelma.

– Emme ole kansallisesti varautuneet riittävästi tekoälyn edellyttämiin muutoksiin lainsäädännössä, datainfrastruktuurissa, osaamisessa ja toimintakulttuurissa.

Kallioniemi tietää mistä puhuu. Hän toimi pitkään Ruotsissa Science for Life -laboratorion johtajana ja joutui jo tuolloin puntaroimaan, miten tekoäly ja datan saatavuus vaikuttavat alan tutkimukseen.

Näin tekoäly mullistaa terveydenhuoltoa

Tekoälyn laskentakapasiteetti kasvaa huimaa vauhtia. Kallioniemi arvioi kasvun olevan vuosittain jopa 2,5-kertainen. Monella mittarilla tekoäly on ylittämässä ihmisen kyvyt. Se on hyvä analysoimaan tekstiä, ylivertainen kielitaidoiltaan, taitava yhdistämään monimutkaisia konsepteja ja aina saatavilla.

Ilmeisiä heikkouksiakin apurilla on. Se saattaa tehdä virhetulkintoja, eikä sen toimintaa aina osata täysin selittää. Myös tietoturvaan ja tekoälyn eettiseen käyttöön liittyy riskejä, eikä uuden luominen onnistu siltä ihmisen tavoin. Kallioniemi muistuttaa kuitenkin oleellisesta seikasta: nykyinen tekoäly on huonoin, jota koskaan tulemme käyttämään.

Lääketieteessä tekoäly on jo osoittanut hyötynsä. Sen avulla voidaan esimerkiksi ennakoida proteiinien laskostumista, mikä edistää lääkekehitystä. Tutkimuksissa on myös havaittu, että tekoäly osaa ratkoa vaikeita potilastapauksia ja jopa keskustella potilaiden kanssa chatissa empaattisemmin kuin lääkäri. Tämä ei tee ihmistä tarpeettomaksi, mutta edellyttää lääkäreiltä uusia taitoja.

– Myös jokainen lääketieteellinen laite tulee jossain määrin sisältämään tekoälyä, Kallioniemi ennustaa.

Suomella loistavat lähtökohdat menestyä

Mutta miten datan saatavuus liittyy tähän kaikkeen? Pelkkään tekoälyn laskentakapasiteettiin ei kannata satsata miljardeja, jos laaja-alaista terveysdataa ei ole saatavilla. Tekoälyn lääketieteelliset hyödyt jäävät silloin toteutumatta.

Sitran tilaamassa selvityksessä Kallioniemi ja Porkka ratkovat tätä pulmaa. Selvityksen pontimena oli myös eurooppalainen terveystietoalue eli EHDS-asetus, joka astui voimaan maaliskuussa 2025. Se tuo potilaan terveystiedot EU:ssa häntä hoitavien ammattilaisten ulottuville ja lisäksi toisiokäyttöön, joka mahdollistaa uudet tutkimuslöydökset sekä diagnostiikan ja hoitojen kehittämisen.

– Pääperiaate on, että eurooppalainen terveydenhuolto muodostaa tulevaisuudessa yhden kokonaisuuden ja terveysdataa voidaan jakaa rajojen yli. Kun potilas menee Suomesta Espanjaan, hän saa terveystiedot mukanaan, Kallioniemi selvittää.

Suomella on nyt muutama vuosi aikaa miettiä, miten asetus toteutetaan kansallisesti. Lähtökohdat urakkaan ovat erinomaiset: meillä on jo paljon rekisteritietoa, Kanta-aineiston kaltaisia kansallisia terveystietovarantoja sekä äskettäin korjattu toisiolaki. Tekoälytutkimusta tukevat esimerkiksi Lumi-supertietokone ja hiljattain avattu ELLIS-instituutti.

– Terveysdatan hyödyntäminen on iso mahdollisuus, ja Suomella on lähes kaikki palaset olemassa.

Hajanainen datajärjestelmä kaipaa remonttia

Esteitäkin Suomella on silti selätettävänä. Jotta tekoälyn potentiaalista saataisiin kaikki irti, on saatava käyttöön yksityiskohtaista ja yhteensopivaa terveysdataa paljon nykyistä nopeammin.

– Kehityksen haasteena on, että olemme rakentaneet heterogeenisen tutkimus- ja terveydenhuoltojärjestelmän, Kallioniemi sanoo.

Käytännössä se tarkoittaa, että data on useiden lupien takana: esimerkiksi kansallisen FinnGen-tutkimuksen toteuttamiseksi niitä tarvitaan peräti parisataa. Samalla tutkijoiden ajasta jopa 80–90 % voi kulua datan siivoamiseen, Kallioniemi arvioi. Lopuksi kootut aineistot joudutaan hävittämään, ja seuraava hanke aloittaa työn uudestaan alusta.

– Tämäntyyppisessä toiminnassa ei ole päätä eikä häntää. Hukkaamme valtavasti resursseja.

Tilanteen korjaamiseksi Kallioniemi ja Porkka ehdottavat kansallisen terveystietoalueen perustamista. Se koostuisi kolmesta toimijasta: data-aineistoja tuottavasta tahosta, niiden käyttöön luvan antavasta viranomaisesta ja koko maan kattavasta TKI-organisaatiosta.

Näin terveysdata saataisiin turvallisesti ja nopeasti paitsi tutkijoiden myös hallinnon ja kasvuyritysten ulottuville. Tämä taas avaisi ovet uusille tekoälysovelluksille, vaikkapa suomalaisten terveyden ennustamiseen, vientituotteiden kehittämiseen tai rahoituksen kohdistamiseen terveydenhuollolle datan perusteella.

Kallioniemi muistuttaa, että tekoäly muuttaa terveydenhuoltoa ja tutkimusta perusteellisemmin kuin mikään aiempi teknologinen murros. Siksi Suomen pitää vastata haasteeseen nyt, eikä reaktiivisesti vasta vuosien päästä. Ehdotus kansallisesta terveystietoalueesta on parhaillaan STM:n käsittelyssä.

Kallioniemi painottaa, että lähivuodet ratkaisevat, rakentuuko Suomelle tekoälyaikaan sopiva terveysdatainfrastruktuuri.

Kallioniemen haastattelu on julkaistu alkuperäisenä Suomen Lääketieteen Säätiön verkkosivuilla.