Tekoälyn rooli terveydenhuollossa on noussut viime vuosina laajasti julkiseen keskusteluun. Eri uutiskanavat kertovat, että tekoälyn kehitys etenee nopeasti terveydenhuollossa erityisesti ennakoivan diagnostiikan ja päätöksenteon tukena, mutta sen käyttöönottoon liittyy edelleen merkittäviä eettisiä, juridisia ja käytännön kysymyksiä.

Potilaan arviointi (triage) päivystyksessä on keskeinen vaihe, joka vaikuttaa hoidon kulkuun ja potilaan ennusteeseen. Virheellinen triage voi pahimmillaan viivästyttää henkeä pelastavaa hoitoa ja heikentää koko päivystyksen toimivuutta. Päivystyksen hoidontarpeen arvioinnissa eli triagessa päätöksiä tehdään nopeasti epävarman tiedon varassa.

Tekoäly tarjoaa uusia työkaluja ammattilaisen työn tueksi, mutta ei toimi itsenäisenä päätöksentekijänä. Näin ollen tekoäly ei korvaa triagea tekeviä hoitajia, mutta voi muuttaa heidän työtään tukemalla kliinistä arviointia uusilla ratkaisuilla.

Päivystyksessä tehtävät hoidontarpeen arvioinnit ohjaavat potilaiden hoidon kiireellisyyden arviointia ja hoitoon pääsyn järjestystä. Hoitajan kliininen osaaminen, kokemus ja tilannetaju ovat keskeisessä roolissa näissä ratkaisuissa (Tam, Chung & Lou 2018). Tekoälyä on viime vuosina alettu tarkastella mahdollisena tukena hoidontarpeen arvioinnissa, ei korvaajana vaan apuvälineenä vaativaan työhön (Jiang ym. 2017; Topol 2019).

Triage on keskeinen osa päivystyksen toimintaa, jossa potilaat priorisoidaan hoidon kiireellisyyden mukaan. Päätöksenteko perustuu potilaan oireisiin, elintoimintoihin ja kliiniseen kokonaisarvioon. Tilanteet ovat usein monimutkaisia ja epävarmoja, ja päätökset on tehtävä nopeasti ilman täydellistä tietoa. Hoitajien ammattitaito korostuu erityisesti kyvyssä tunnistaa vakavat tilanteet ja tehdä oikea-aikaisia ratkaisuja vaihtelevissa olosuhteissa (Hinson ym. 2018).

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

Miten tekoälyä hyödynnetään triagessa

Tekoälyä hyödynnetään triagessa erityisesti potilaan tilan vakavuuden ja kiireellisen hoidon tarpeen arvioinnissa sekä päätöksenteon tukena. Käytännössä sitä käytetään esimerkiksi triageluokan ennustamisessa, sairaalahoidon tarpeen arvioinnissa sekä potilaan riskitason tunnistamisessa.

Se analysoi potilaan oireita, elintoimintoja ja taustatietoja sekä tunnistaa tekijöitä, jotka viittaavat vakavan tilan riskiin. Käytännössä tekoäly toimii päätöksenteon tukijärjestelmänä, joka tarjoaa hoitajalle lisätietoa ja auttaa tunnistamaan kiireellistä hoitoa tarvitsevia potilaita (Sutton ym. 2020; Arslan ym. 2025).

Tekoäly ei tee päätöksiä itsenäisesti, vaan sen rooli on tukea hoitajan kliinistä arviota. Hoitaja vastaa edelleen kokonaisarviosta ja päätöksenteosta, ja tekoälyn tuottama tieto on osa tätä kokonaisuutta. Parhaimmillaan tekoäly auttaa tunnistamaan riskitekijöitä, jotka eivät ole välittömästi nähtävissä yksittäisessä potilaan arvioinnissa.

On huomioitava, että suurin osa tekoälyn käyttöä triagessa koskevasta tutkimuksesta on tehty Suomen ulkopuolella. Suomessa tekoälyn hyödyntäminen päivystyksen hoidontarpeen arvioinnissa on toistaiseksi vähäistä.

Hyötynä päätöksenteon tuki, yhdenmukaisuus ja varhainen tunnistaminen

Tekoälyn keskeisiä hyötyjä (Kuva 1) triagessa ovat päätöksenteon tukeminen, arvioinnin yhdenmukaisuus sekä mahdollisuus tunnistaa riskipotilaita varhaisessa vaiheessa. Se käsittelee suuria määriä tietoa nopeasti ja tuo esiin riskitekijöitä, jotka jäisivät yksittäisessä potilastilanteessa helposti huomaamatta.

Hoitotyön näkökulmasta tekoäly voi keventää kognitiivista kuormitusta erityisesti kiireisissä tilanteissa. Se ei poista hoitajan vastuuta, mutta voi vahvistaa päätöksenteon varmuutta ja tukea tasalaatuista arviointia (Sutton ym. 2020; Porto 2024).

Haasteena luottamus, vastuu ja potilasturvallisuus

Tekoälyn käyttöön triagessa liittyy myös merkittäviä haasteita. Yksi keskeisimmistä on tekoälyn toiminnan läpinäkyvyys: sen tuottamien suositusten taustalla olevia perusteita ei aina ole helppo ymmärtää. Tämä voi vaikeuttaa luottamusta järjestelmään ja sen tuottamaan tietoon (Amann ym. 2020; Meyer ym. 2025).

Lisäksi tekoälyn luotettavuus riippuu käytetystä aineistosta. Jos järjestelmä on koulutettu rajallisella tai vinoutuneella aineistolla, se voi tuottaa virheellisiä arvioita ja ohjata päätöksentekoa harhaan.

Hoitotyön näkökulmasta keskeinen kysymys liittyy vastuuseen. Vaikka tekoäly voi tukea päätöksentekoa, vastuu potilaan hoidosta ja päätöksistä säilyy hoitajalla.

Tekoäly hoitotyön tukena

Tekoälyllä on merkittävä potentiaali tukea päivystyksen hoidontarpeen arviointia, mutta sen hyödyntäminen edellyttää huolellista käyttöönottoa ja jatkuvaa kriittistä arviointia. Se ei korvaa hoitajan kliinistä osaamista, vaan toimii sen tukena erityisesti tilanteissa, joissa päätöksiä tehdään nopeasti ja epävarmuuden vallitessa (Topol 2019).

Hoitotyön näkökulmasta keskeistä on, että tekoälyä käytetään tarkoituksenmukaisesti ja sen tuottamaa tietoa osataan tulkita oikein. Parhaimmillaan tekoäly vahvistaa päätöksentekoa ja tukee potilasturvallisuutta.

Lopuksi

Jos tekoäly pystyy tunnistamaan riskipotilaan aiemmin kuin ihminen, uskallammeko jättää sen käyttämättä? Tekoälyn rooli suomalaisen terveydenhuollon toiminnassa on vasta muotoutumassa, mutta sen vaikutuksia päätöksentekoon ja potilasturvallisuuteen on syytä tarkastella tarkemmin, myös käytännön työn näkökulmasta.

Opinnäytetyön Theseus linkki: Tekoälyn hyödyntäminen päivystyksen triagessa: Scoping-kirjallisuuskatsaus https://urn.fi/URN:NBN:fi:amk-202604126178

---

Kirjoittajat

Tiina Turunen, sairaanhoitaja, ensihoidon ja akuuttihoidon kehittäminen ja johtaminen YAMK, Savonia-ammattikorkeakoulu

Marko Tolonen, lehtori, Savonia-ammattikorkeakoulu

---

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.