Tekoälyn mahdollisuudet ja haasteet sairauksien diagnosoinnissa : katsaus eri tekoälymenetelmiin

Abstract

Tämä kirjallisuuskatsauksena toteutettu kandidaatintutkielma käsittelee tekoälyn soveltamista terveydenhuollossa ja etenkin sairauksien diagnosoinnissa, keskittyen sen mahdollisuuksiin ja haasteisiin. Tutkielman tavoitteena on selvittää, miten tekoälyä voidaan hyödyntää terveydenhuollossa ja erityisesti sairauksien diagnosoinnissa. Tutkielmassa käsitellään tekoälyn mahdollisuuksia ja haasteita terveydenhuollossa yleisesti, sekä sairauksien diagnosoin-nissa käytettyjä yleisimpiä tekoälyalgoritmeja pohjautuen uusimpaan tutkimustietoon eri sairauksien osalta. Tekoäly on viime vuosina osoittanut merkittävää potentiaalia parantaa terveydenhuollon diagnosointiprosessien tarkkuutta ja tehokkuutta. Keskeisimmät menetelmät, kuten syväoppiminen, koneoppiminen ja sumea logiikka, ovat mullistaneet perinteiset diagnostiset menetelmät erityisesti lääketieteellisessä kuvantamisessa ja suurten tietomäärien analysoinnissa. Työn tulokset osoittavat, että tekoälyn avulla voidaan parantaa diagnosointitarkkuutta, nopeuttaa prosesseja ja vähentää inhimillisiä virheitä. Esimerkiksi syväoppimismenetelmät ovat erityisen hyödyllisiä monimutkaisten sairauksien, kuten syövän ja sydän- ja verisuonitautien, diagnosoinnissa. Koneoppimisen algoritmeja, kuten tukivektorikoneita ja päätöspuita, on käytetty menestyksekkäästi monien sairauksien ennustamisessa ja diagnosoinnissa. Tutkielma perustuu kirjallisuuskatsaukseen, jossa on analysoitu tieteellisiä lähteitä, tutkimuksia ja uusimpia konferenssijulkaisuja tekoälyn soveltamisesta diagnostiikassa ja terveydenhuollossa yleisesti. Tulokset osoittavat, että tekoälyllä on potentiaalia mullistaa terveydenhuollon diagnosointiprosessit, mutta haasteiden ratkaiseminen on keskeistä sen täyden potentiaalin saavuttamiseksi. Tutkielman tulosten mukaan keskeisiä haasteita tekoälyn hyödyntämiselle terveydenhuollossa ovat datan laatu ja määrä, tietosuoja, eettiset kysymykset sekä terveydenhuollon ammattilaisten luottamus tekoälyjärjestelmiin. Tulevaisuudessa tarvitaan laajempia ja puolueettomampia terveysdatan joukkoja sekä parempia tietosuojakäytäntöjä ja -säännöksiä. Tekoälyllä on kuitenkin potentiaalia tehostaa ja parantaa terveydenhuollon ja diagnostiikan prosesseja haasteista huolimatta.