Tekoälyyn yhdistetyt lupaukset ja uhkakuvat liittyvät usein siihen, millä tavoin sen ajatellaan mahdollistavan myös asiantuntijatyöhön kuuluvien prosessien automatisoinnin. Kysymykset osaamisesta ehkä usein typistyvät kuvaksi asiantuntijasta, joka yksin huoneessaan opettelee uuden työkalun käyttöä. Onko tekoälyssä tällä tavoin ajateltuna kyse yksinomaan yksilönkompetensseista? Entä mihin tekoälyosaaminen tähtää?

Tapahtuman keskustelijat tuntuivat jakavan näkemyksen siitä, että tekoälyn käyttöön tarvittavan osaamisen kehittäminen on tällä hetkellä paljolti yksittäisten työntekijöiden oppimis- ja kokeilunhalun – ja siihen tarvittavan ajan – varassa. Uusien työkalujen opettelua voisi kenties asiantuntijatyössäkin lähestyä yhteisöllisemmin ja työnantajan tuella. 

Entä millä ehdoilla tekoälyn lupaukset – tai siihen liitetyt uhkakuvat – voisivat toteutua tai olla toteutumatta? Kuten Virpi Kalakoski Työterveyslaitokselta totesi tilaisuudessa, se, millä tavoin ja millä ehdoilla tekoälyn käyttöönotto on hyödyksi tai ei riippuu työn käytännöistä. Tekoälyn tutkiminen työn arjessa on tärkeää, jotta nähdään, millä tavoin lupaukset tai odotukset tehokkuudesta varsinaisesti toteutuvat tai voisivat toteutua työn käytännöissä. Nämä saattavat näyttää hyvinkin erilaisilta eri työtehtävissä. 

DataLit-tutkimusprojektin Marja Alastalon tutkimus toi myös toisesta suunnasta esille sen, millä tavoin tekoäly mahdollistuu ja toteutuu arjen työssä. Alastalo esitti, että jotta dataan ja tekoälyyn liitetyt visiot olisi mahdollista toteuttaa ja jalkauttaa, muistettava, että kaikki tekoälysovellukset perustuvat jonkinlaiseen dataa. Tämä data ei ole olemassa itsestään, vaan syntyy osana työn käytäntöjä. Esimerkiksi terveydenhuollossa tähän kuuluvat muun muassa erilaiset, hoitohenkilökunnan sekä potilaidenkin, suorittamat kirjaustehtävät. Terveystieto ei itsestään siis ole olemassa käyttökelpoisena datana, vaan se täytyy ensin tuottaa sellaiseksi.

Tällaisen työn ja siihen tarvittavan osaamisen osuus tekoälyn toiminnassa jää Alastalon mukaan usein piiloon. Näin käy myös, jos tekoälyosaaminen työelämässä nähdään yksinomaan tekoälysovellusten tekniseen käyttöön liittyvänä osaamisena. 

Esimerkkinä voi tästä voi pitää myös sitä, kuinka Helsingin kaupungin palveluiden kehittämisessä on kartoitettu tekoälyn mahdollisuuksia. Palvelupäällikkö Pasi Rautio kuvasi, kuinka sekä palveluiden hakijoiden että hakemuksia käsittelevien työntekijöiden elämää helpottaisi, jos palvelujärjestelmän viidakossa toimimiseen voisi hyödyntää tekoälyä, joka voisi ehdottaa hakijalle hänelle sopivia palveluita. Jotta palveluita voitaisiin suoraviivaistaa ja selkeyttää, kaupungin erilaisia tietojärjestelmiä pitää kuitenkin sovittaa yhteen. Tekoäly ei siis täälläkään toimi itsestään, vaan perustuu moninaisen ihmistyölle, johon monenlaista osaamista. 

Laajemmin ajateltuna myös osaamiseen voi ajatella kuuluvan myös tekoälyn eettiseen ja vastuulliseen käyttöön liittyvän asiantuntemukseen. Myös kokemukset etiikkaan ja vastuullisuuteen liittyvien kysymysten monimutkaisuudesta saattavat muodostua esteeksi tekoälyn hyödyntämiselle työssä, kuten Karoliina Snell toi esiin. Tätä ei ole syytä tulkita siten, että sääntely ja vastuullisuus olisi unohdettava. Pikemminkin vastuulliseen tekoälyyn liittyvä osaaminen – oli se sitten yksittäisten työntekijöiden tai organisaatioiden osaamista – voi yhtä lailla luoda uusia mahdollisuuksia. 

Artikkeli Tutkimuksen kohteena tekoäly ja työelämä -tapahtuma 9.4. julkaistiin ensimmäisen kerran Dataliteracy.

Kiinnostaako sinua tietää mitä on resurssiviisaus tietojärjestelmissä tai kuinka potilaan tuottamaa tietoa tulisi hyödyntää terveydenhuollossa? Tai kenties oletko kiinnostunut kuulemaan tietojen kerääjän oikeudellisista velvollisuuksista sekä siitä kuinka potilaalle tulee tiedottaa tämän terveytietojen käytöstä? 

Mikäli vastasit kyllä, tule vierailemaan Tampereen messukeskukseen Sosiaali- ja terveydenhuollon ATK-päivillä 27.-29.5. Proshade ja DataLit ovat messuilla yhteisellä paikalla keskustelemassa merkityksellisestä ja vastuullisesta terveystietojen keräämisestä ja käytöstä. Tervetuloa! 

Aika ja paikka:  27.-29.5.2024, Tampereen Messu- ja Urheilukeskus
Osoite: Ilmailunkatu 20, 33900 Tampere
Lisätiedot tapahtumasta: https://koulutus.fcg.fi/sosiaali-ja-terveydenhuollon-ATK-paivat

Lue lisää aiheesta yhteisestä blogistamme

Tutustu hankkeisiin: 

Datalukutaito ja vastuullinen päätöksenteko (DataLit). 

DataLit kehittää ymmärrettäviä ja luotettavia käytäntöjä sekä työkaluja suomalaisen sosiaali-, terveys- ja hyvinvointidatan hyödyntämiseen. Projekti edistää kansalaisten ja päätöksentekijöiden datalukutaitoa. 

Lisätietoa osoitteesta: https://www.datalit.fi/

Tietoon pohjautuva jaettu päätöksenteko terveydenhuollossa (PROSHADE)

PROSHADE kehittää taloudellisen ja vaikuttavuustiedon sekä edistää potilaiden tuottaman tiedon käyttöä päätöksenteossa. Projekti tutkii ja arvioi jaetun päätöksenteon käytäntöjä terveydenhuollon organisaatioissa ja potilaiden hoitopäätöksissä. Lisätietoa osoitteesta: https://www.proshade.fi/

Tutkimuksia rahoittaa Strategisen Tutkimuksen Neuvosto (STN), joka toimii Suomen Akatemian yhteydessä. Akatemia edistää korkealaatuista, vastuullista ja vaikuttavaa tutkimusta sekä sen hyödyntämistä yhteiskunnan parhaaksi. https://www.aka.fi/strateginen-tutkimus/

Artikkeli DataLit & PROSHADE ATK-päivillä 27.-29.5.2024 julkaistiin ensimmäisen kerran Dataliteracy.

Terveydenhuollossa käytettävien tietojärjestelmien ja sovellusten on tarjottava potilaalle toimiva tapa tuottaa tietoa omasta tilanteestaan. Näin mahdollistetaan potilaan tuottaman tiedon sujuva hyödyntäminen hoitoon liittyvässä päätöksenteossa.  Samalla on varmistettava, että potilastietojen käyttö ja siitä tiedottaminen toteutuvat vastuullisesti.  

”Potilaan tuottama tieto tulisi tunnistaa tärkeäksi tiedon muodoksi, jonka keruu mahdollistetaan hoitoprosessin eri vaiheissa.

Terveyspalveluita käytettäessä terveystietoja muodostuu potilaan ja ammattilaisen välisissä kohtaamisessa, erilaisissa hoitoon liittyvissä kuvantamis-, laboratorio- tai muissa diagnostisissa tutkimuksissa sekä potilaan itsensä tuottamana. Potilaan tuottama tieto yhdistää hoitoon liittyvään päätöksentekoon potilaan näkemykset ja arvot. Se voi olla myös potilaan kertomaa tietoa oireista, aiemmista sairauksista ja terveydentilasta, biometrista dataa tai esimerkiksi elämäntilanteeseen liittyvää tietoa. Potilaan tuottama tieto tulisi tunnistaa tärkeäksi tiedon muodoksi, jonka keruu mahdollistetaan hoitoprosessin eri vaiheissa, eikä ainoastaan vastaanotolla kysyttäessä. Terveystietoja kerätään useimmiten digitaalisessa muodossa tietojärjestelmiin ja digitaalisiin palveluihin, mutta edelleen myös paperilla.  

”Hoitotilanteessa terveystietojen ja muiden henkilötietojen kerääminen muuta kuin ensisijaista käyttötarkoitusta, eli potilaan hoitoa varten, ei ole sallittua.  

Olennaista on tunnistaa hoidon ja palvelujen kannalta merkitykselliset ja tarpeelliset terveystiedot, jotka kerätään siinä muodossa ja tavalla, että niitä on mahdollista hyödyntää hoitoon liittyvässä päätöksenteossa ja seurannassa. Myös tietosuojalainsäädäntö edellyttää, että kerätään ainoastaan hoidon kannalta välttämättömät terveystiedot. Hoitotilanteessa terveystietojen ja muiden henkilötietojen kerääminen muuta kuin ensisijaista käyttötarkoitusta, eli potilaan hoitoa varten, ei ole sallittua.  

Hoidon kannalta oleellisten tietojen läpikäyminen ennen vastaanottoa mahdollistaa potilaalle oireiden ja tilanteen jäsentämisen, mikä auttaa muistamaan tärkeät asiat hoitotilanteessa. Digitaaliset palvelut edistävät potilaan tuottamien tietojen keräämistä ja hyödyntämistä. Tällöin tiedot ovat palvelun kautta terveydenhuollon ammattilaisten käytettävissä. Potilaan tuottamilla terveystiedoilla on merkitystä erityisesti pitkäaikaissairauksien seurannassa, jolloin digitaalisen palvelun kautta kerätyistä tiedoista voidaan muodostaa kokonaiskuva tilanteesta ja seurata hoidon vaikutuksia pidemmällä aikavälillä. Myös potilaat ovat kiinnostuneita omaan hoitoonsa liittyvästä seurantatiedosta. 

Terveystietojen käyttö 

Potilaan osallistuminen päätöksentekoon ja hänen näkemystensä huomiointi hoitopäätöksissä parantavat hoitoon sitoutumista ja vähentävät epävirallisten tietolähteiden, kuten sosiaalisen median ja internetin keskustelupalstojen, pariin kääntymistä. Potilaat haluavat välittää hoitoon liittyvää tietoa digitaalisten palveluiden kautta terveydenhuollon ammattilaisille hoitopäätösten tueksi. Riippuen digitaalisten palveluiden käyttövalmiuksista, osa potilaista haluaa käyttää tähän edelleen paperisia lomakkeita. 

”Tietojen hyödyntämisen edellytyksenä on terveydenhuollon ammattilaisille toimivat tietojärjestelmät.

Terveystietojen kirjaaminen digitaalisiin palveluihin turhauttaa potilaita, mikäli tietoja ei hyödynnetä hoitoon liittyvässä päätöksenteossa tai hoidon seurannassa. Tällöin tiedot on myös kerätty turhaan, mikä ei ole tarkoituksenmukaista. Tietojen hyödyntämisen edellytyksenä on terveydenhuollon ammattilaisille toimivat tietojärjestelmät, joissa potilaan tuottaman tiedon hyödyntäminen on mahdollista ja vaivatonta. Tämä on huomioitava tulevissa tietojärjestelmähankkeissa ja -päivityksissä.   

Tiedon keräämisestä informointi 

Läpinäkyvä henkilötietojen käsittely on yksi tietosuoja-asetuksen perusperiaatteista..Tietosuoja-asetuksen mukaan potilaalle on kerrottava, mitä tietoja hänestä kerätään ja miten niitä käsitellään hoidon yhteydessä ja toissijaisissa käyttötarkoituksissa. Potilaalle on myös kerrottava, miten hän voi käyttää terveystietojensa käsittelyyn liittyviä lain mukaisia oikeuksiaan.  

Tästä voidaan poiketa vain silloin, jos rekisterinpitäjä voi osoittaa, että potilaalla on jo kyseiset tiedot. Esimerkiksi hyvinvointialueiden verkkosivujen eri rekistereitä koskevat tietosuojailmoitukset eivät täytä tätä velvoitetta, vaan potilasta on informoitava henkilökohtaisesti palvelun käytön yhteydessä.  Tiedotusvelvollisuus koskee myös lain perusteella tapahtuvaa potilastietojen käsittelyä. Potilaalle on myös selkeästi kerrottava, miten hän voi käyttää oikeuksiaan eri terveystietojen hyödyntämistapojen kohdalla.  

”Potilaalle on selkeästi kerrottava, miten hänen terveystietojaan hyödynnetään hoidon ulkopuolella

Vastuullinen ja merkityksellinen terveystietojen käyttö tarkoittaa, että potilaalta pyydetään vain hänen hoitonsa kannalta välttämättömät tiedot. Potilaalle on selkeästi kerrottava, miten hänen terveystietojaan hyödynnetään hoidon ulkopuolella, kuten tutkimuksessa ja kehitystoiminnassa, ja miten hän voi vaikuttaa näiden tietojen käyttöön eri käyttömuotojen kohdalla. 

Jylhä Virpi 

tutkijatohtori, Itä-Suomen yliopisto 

PROSHADE-hanke 

Marjut Salokannel 

tutkimusjohtaja, Helsingin yliopisto 

DataLit-hanke 

Kuvitus: Noora Huppunen / hood.fi 

Artikkeli Vastuu ja merkitys – Tietojärjestelmät tukemaan terveystietojen käytön läpinäkyvyyttä ja resurssiviisautta julkaistiin ensimmäisen kerran Dataliteracy.

Keskustelutilaisuus maanantaina 9.10. klo 13-15 Tiedekulmassa

Linkki keskustelun tallenteeseen

Mitä on synteettinen data? 

Synteettinen data tarkoittaa keinotekoisesti luotua dataa – eli vaihtoehtoa todelliselle datalle. Synteettinen data voidaan tehdä vastaamaan tilastollisesti alkuperäistä aineistoa, mutta niin että yksilötasolla data ei kuitenkaan vastaa yksittäisen henkilön tietoja. Synteettistä dataa voidaan hyödyntää esimerkiksi käsiteltäessä väestö- ja terveystietoja sekä muita arkaluonteisia henkilötietoja. 

Entä miten hyvin väestöä voi simuloida? Mitä ovat synteettisen datan tekniset, eettiset ja oikeudelliset haasteet? Miten sitä voidaan hyödyntää tutkimuksessa ja päätöksenteossa? Suojaako synteettinen data yksityisyyttä?

Tule mukaan keskustelmaan

Ohjelma:

13.00 Tilaisuus alkaa: Antti Honkelan puheenvuoro
13.15 Puhujien alustukset 
13.45 Keskustelutilaisuus 
14.30 Yleisön kysymykset
15.00 Tilaisuus päättyy  

Asiantuntijoina keskustelussa:

Antti Honkela, Helsingin yliopisto, Datatieteen professori

Antti Honkela on datatieteen (koneoppiminen ja tekoäly) professori Helsingin yliopiston Tietojenkäsittelytieteen osastolla. Hänen tutkimusalaansa on yksityisyyden turvaava koneoppiminen. Hän vetää Suomen tekoälykeskus (FCAI) lippulaivassa “Privacy-preserving and Secure AI” -tutkimusohjelmaa sekä EU:n European Lighthouse in Secure and Safe AI (ELSA) Network of Excellence:ssä “Privacy and infrastructures” -työpakettia. Honkela on asiantuntijana Sosiaali- ja terveysalan tietolupaviranomaisen Findatan tietosuojan asiantuntijaryhmässä sekä Findatan ohjausryhmässä.

Arho Virkki, Auria Tietopalvelut, Analytiikkajohtaja

Analytiikkajohtaja Arho Virkki, DI, FT johtaa Varsinais-Suomen hyvinvointialueen Tutkimuksen ja opetuksen tietopalvelu Auriaa, sekä on lääketieteellisen matematiikan dosentti Turun Yliopistossa. Hän on väitellyt Turun yliopistosta vuonna 2007 ja on toiminut sen jälkeen tutkijana Turun yliopistossa sekä VTT:llä. Arholla yli 20 vuoden kokemus data-analyysistä ja ammattimaisesta tietotuotannosta. Hän on nykyisin kiinnostunut erityisesti tilastollisesta tietosuojasta, tiedonlouhinnasta ja päätöksenteon matemaattisesta mallintamisesta.

Niina Lesonen, Tilastokeskus, Yliaktuaari

Yliaktuaari Niina Lesonen työskentelee Tilastokeskuksen Tutkijapalveluissa tutkijoille tärkeän valmisaineistokirjaston tuoteomistajana. Hän on koulutukseltaan filosofian maisteri ja työskennellyt vuosia ympäristötilinpidon kehittämistehtävissä sekä lähimenneisyydessä Tilastokeskuksen koneoppimis-tiimissä.

Samu Kurki, Bayer, Strategic project leader, Data Scientist

Strategic Project Lead Samu Kurki työskentelee Bayerilla data-analyytikkona.
Bayerilla rekistereistä löytyvää terveysdataa käytetään tukemaan ja nopeuttamaan lääkekehitystä eri tavoin. Lisäksi Bayer kehittää edistyneitä menetelmiä datan hyödyntämiseen.

Marjut Salokannel, Helsingin yliopisto, oikeustiede, Tutkimusjohtaja

Marjut Salokannel, OTT, dosentti on tutkimusjohtajana Suomen Akatemian DataLiteracy projektissa. Hänen nykyinen tutkimuksensa keskittyy arkaluonteisten henkilötietojen, mukaan luettuna terveystiedot, käsittelyn sääntelyyn, vaikutuksiin ja mahdollisuuksiin  muuttuvassa eurooppalaisessa dataympäristössä.

Keskustelua juontaa Karoliina Snell (Helsingin yliopisto)

Keskustelun järjestävät DataLit ja FCAI yhteistyössä Tiedekulman kanssa (Yliopistonkatu 4, 00100 Helsinki)

Artikkeli Synteettinen data yhteiskunnassa julkaistiin ensimmäisen kerran Dataliteracy.

Tule mukaan Tieteen päiville 11.-15.1.2023!

Olemme mukana LITERACY-ohjelman yhteisessä tilaisuudessa: Lukutaidon monet muodot

Artikkeli Tieteen päivä 11.1. – Enemmän on paremmin ja muita datamyyttejä julkaistiin ensimmäisen kerran Dataliteracy.

13.4.2023 klo 14:00

Data Paradoxes: The Politics of Intensified Data Sourcing in Contemporary Healthcare

ABSTRACT

In contemporary healthcare, everybody seems to want more data, of higher quality, on more people, and to use this data for a wider range of purposes. Policymakers present such pervasive data collection as leading to a healthcare system in which data can quickly, efficiently, and unambiguously be interpreted and provide better care for patients, more efficient administration, enhanced options for research, and accelerated economic growth. In practice, however, data are often difficult to interpret and the many purposes to which they are now put often undermine one another. Based on an analysis of data intensification in Denmark, a world leader in healthcare data infrastructures, Klaus Hoeyer suggests that data politics is best understood through paradoxes.

More info coming soon. Stay tuned.

Artikkeli Save the date: Data Paradoxes julkaistiin ensimmäisen kerran Dataliteracy.

Kenen tekoäly? 21.9. klo 17

Miten ja kenen ehdoilla tekoälyä kehitetään nyt ja tulevaisuudessa – ja miksi sen pitäisi kiinnostaa meistä jokaista?

Voit katsoa ja kuunnella tallenteen:

YouTube: https://www.youtube.com/watch?v=TfVJJRjVRR4

Puhutko dataa? 23.9. klo 17

Maailmamme on täynnä dataa ja algoritmeja – terveyssovelluksista asuntolainahakemuksiin. On aika opetella uusi kansalaistaito: datalukutaito. Tule mukaan opettelemaan uutta kansalaistaitoa!

Voit katsoa ja kuunnella tallenteen:

YouTube: https://youtu.be/CsVZ0q4xk4E

Molemmat keskustelut myös podcasteina Soundcloudissa: https://soundcloud.com/tiedekulma/

Artikkeli Puhutko dataa? julkaistiin ensimmäisen kerran Dataliteracy.

Artikkeli Lukutaidon päivä 8.9. julkaistiin ensimmäisen kerran Dataliteracy.

Findata käynnisti toimintansa viime vuoden alussa ja on saanut osakseen paljon kiitosta ja kritiikkiä. Osallistu keskusteluun toisiolain haasteista ja ratkaisuista webinaarissamme. Miten varmistetaan tietojen joustava ja turvallinen käyttö?

7.9.2021 klo 15-17.

Ilmottadu mukaan tästä linkistä viimeistään 2.9. Ilmoittautumisen yhteydessä voit myös esittää etukäteen kysymyksiä ja keskustelunaiheita.

Mukana keskustelemassa:

Johanna Seppänen, johtaja, Findata

Joni Komulainen, lainsäädäntöneuvos, STM

Nea Malila, johtaja, Syöpärekisteri

Jukka Moilanen, ylilääkäri, OYS

Elias Aarnio, varapuheenjohtaja, Effi ry

Marjut Salokannel, tutkimusjohtaja, HY – tilaisuuden puheenjohtaja

Artikkeli Kaksi vuotta toisiolakia -webinaari julkaistiin ensimmäisen kerran Dataliteracy.