# Tekoäly ei korvaa terveydenhuollon päivystyksen triagea, mutta voi muuttaa sitä

> Tekoäly tarjoaa uusia työkaluja terveydenhuollon ammattilaisen tueksi, mutta ei toimi itsenäisenä päätöksentekijänä.

## Johdanto
Tekoälyn rooli terveydenhuollossa on noussut viime vuosina laajasti julkiseen keskusteluun. Vaikka kehitys etenee nopeasti erityisesti ennakoivan diagnostiikan ja päätöksenteon tuen saralla, käyttöönottoon liittyy merkittäviä eettisiä, juridisia ja käytännön kysymyksiä.

Potilaan arviointi (triage) päivystyksessä on kriittinen vaihe, jossa päätöksiä tehdään nopeasti epävarman tiedon varassa. Virheellinen triage voi viivästyttää henkeä pelastavaa hoitoa ja heikentää päivystyksen toimivuutta. Tekoäly tarjoaa uusia työkaluja ammattilaisen työn tueksi, mutta se ei korvaa triagea tekeviä hoitajia, vaan muuttaa heidän työtään tukemalla kliinistä arviointia.

## Tekoälyn rooli hoidontarpeen arvioinnissa
Päivystyksessä tehtävät hoidontarpeen arvioinnit ohjaavat potilaiden hoidon kiireellisyyttä ja hoitoon pääsyn järjestystä. Hoitajan kliininen osaaminen, kokemus ja tilannetaju ovat näissä ratkaisuissa keskeisessä roolissa. Tekoälyä tarkastellaan nykyään apuvälineenä, joka auttaa vaativassa työssä.

Tekoälyä hyödynnetään triagessa erityisesti:
*   Potilaan tilan vakavuuden arvioinnissa.
*   Kiireellisen hoidon tarpeen tunnistamisessa.
*   Päätöksenteon tukena (esim. triageluokan ennustaminen, sairaalahoidon tarpeen arviointi ja riskitason tunnistaminen).

Tekoäly analysoi potilaan oireita, elintoimintoja ja taustatietoja tunnistaen tekijöitä, jotka viittaavat vakavan tilan riskiin. Se toimii päätöksenteon tukijärjestelmänä, joka tarjoaa hoitajalle lisätietoa, mutta hoitaja vastaa edelleen kokonaisarviosta ja päätöksenteosta.

## Hyödyt ja haasteet
### Keskeiset hyödyt
*   **Päätöksenteon tuki:** Auttaa tunnistamaan riskitekijöitä, jotka eivät ole välittömästi nähtävissä.
*   **Yhdenmukaisuus:** Tukee tasalaatuista arviointia.
*   **Kognitiivinen kuormitus:** Voi keventää hoitajan kuormitusta kiireisissä tilanteissa.
*   **Tehokkuus:** Käsittelee suuria määriä tietoa nopeasti.

### Keskeiset haasteet
*   **Läpinäkyvyys:** Tekoälyn suositusten taustalla olevia perusteita ei aina ole helppo ymmärtää, mikä voi vaikeuttaa luottamusta.
*   **Luotettavuus:** Järjestelmän toiminta riippuu koulutusaineistosta; vinoutunut aineisto voi johtaa virheellisiin arvioihin.
*   **Vastuu:** Vaikka tekoäly tukee päätöksentekoa, vastuu potilaan hoidosta säilyy aina hoitajalla.

## Johtopäätökset
Tekoälyllä on merkittävä potentiaali tukea päivystyksen hoidontarpeen arviointia, mutta sen hyödyntäminen edellyttää huolellista käyttöönottoa ja jatkuvaa kriittistä arviointia. Suomessa tekoälyn hyödyntäminen päivystyksen triagessa on toistaiseksi vähäistä, ja sen rooli on vasta muotoutumassa.

*Tämä artikkeli perustuu Savonia-ammattikorkeakoulussa 4/2026 valmistuneeseen YAMK-opinnäytetyönä toteutettuun kirjallisuuskatsaukseen.*

**Opinnäytetyö:** [Tekoälyn hyödyntäminen päivystyksen triagessa: Scoping-kirjallisuuskatsaus](https://urn.fi/URN:NBN:fi:amk-202604126178)

## Lähteet
*   Amann, J., Blasimme, A., Vayena, E., Frey, D. & Madai, V. I. 2020. Explainability for artificial intelligence in healthcare: a multidisciplinary perspective. BMC Medical Informatics and Decision Making 20, 310.
*   Arslan, B., Nuhoglu, C., Satici, M. O. & Altinbilek, E. 2025. Evaluating LLM-based generative AI tools in emergency triage: A comparative study of ChatGPT Plus, Copilot Pro, and triage nurses. American Journal of Emergency Medicine 89, 174–181.
*   Hinson, J. S., Martinez, D. A., Cabral, S., George, K., Whalen, M. & Levin, S. 2018. Accuracy of emergency department triage using the Emergency Severity Index and independent predictors of under-triage and over-triage in Brazil: a retrospective cohort analysis. International Journal of Emergency Medicine 11, 3.
*   Jiang, F., Jiang, Y., Zhi, H. ym. 2017. Artificial intelligence in healthcare: past, present and future. Stroke and Vascular Neurology 2, 230–243.
*   Meyer, N. S. & Meyer, J. W. 2025. A practical guide to the utilization of ChatGPT in the emergency department: a systematic review. Cureus 17(4), e81802.
*   Porto, B. M. 2024. Improving triage performance in emergency departments using machine learning and natural language processing: a systematic review. BMC Emergency Medicine 24(1), 219.
*   Sutton, R. T., Pincock, D., Baumgart, D. C. ym. 2020. An overview of clinical decision support systems: benefits, risks, and strategies. NPJ Digital Medicine 3, 17.
*   Tam, H. L., Chung, S. F. & Lou, C. K. 2018. A review of triage accuracy and future direction. BMC Emergency Medicine 18(1), 58.
*   Topol, E. 2019. Deep Medicine: How Artificial Intelligence Can Make Healthcare Human Again. New York: Basic Books.