Tekoäly terveydenhuollossa – missä mennään?

AI terveydenhuollossa

Suomalaisen terveydenhuollon tietotekninen tilannekuva vuodelta 2016. Kuva: Wikimedia & Dreamscope.

Tekoäly ja terveys ovat sanapari, jotka aiheuttavat monessa ihmisessä jännityksensekaista ahdistusta. Monelle tulee mieleen tietokonelääkäri, joka arpoo diagnooseja pokerimusiikin saattelemana. Tai kliininen robottilekuri, joka suorittaa leikkauksia itsenäisesti. No, tuosta jälkimmäisestä ei olla enää niin kaukana. Pari viikkoa sitten robottikirurgi STAR kursi sian sisuksia kasaan varsin onnistuneesti. Vaikka robokirurgi ei nyt ihan heti tulekaan osaksi Gigantin kodinkonevalikoimaa, kehitysaskel on kuitenkin melkoinen. Pehmytkudoskirurgia kun ei ole ihan sitä helpointa alaa sähköisille saksikäsi-Edwardeille.

Samaan aikaan maailmalla tapahtuu terveydenhuollon ja tekoälyn rajapinnassa melkoisesti muutakin mielenkiintoista. Shanghaissa testattiin onnistuneesti neuroverkon käyttämistä vatsataudin leviämisen arvioimisessa ja Cary-instituutin tutkimuksessa käytettiin tekoälyä jyrsijöiden kannan kasvun arvioimisessa (mikä on merkittävä tekijä kulkutautien ennakoimisessa). UNICEF käyttää apunaan AI-pohjaista järjestelmää Sambialaisten nuorten HIV/AIDS-kysymyksiin vastaamisessa tekstiviesteillä, ja EVE-robotti kehittelee lääkkeitä. Esimerkkejä on iso kasa, ja uutisia tulee lisää lähes päivittäin.

Tekoälytutkimuksen isoimmat hyödyt tulevat kuitenkin isoja datamääriä käsiteltäessä. Erilaisia asiantuntijajärjestelmiä on ollut olemassa jo pitkään, mutta nyt tietokoneet osaavat jo oppia itsenäisesti. Esimerkiksi Googlen DeepMind sai pääsyn englantilaisten potilastietojärjestelmään, tarkoituksena oppia tunnistamaan potilastiedoista sellaiset potilaat, joilla on riski sairastua akuuttiin munuaistautiin. Kyseessä on “vain” 1.6 miljoonan potilaan tiedot, mutta siinä on melkoisesti massaa keinoälyn kouluttamiseksi. Tuollaisen applikaation hyödyt ovat merkittävät ja selkeät, koska tekoälyn avulla pelastuu ihmishenkiä. Tietenkin moni foliohattu on repinyt tästäkin peliverkkarinsa, mutta se on odotettavissa. Yksityisyydensuoja ja terveystiedot ovat hankalia asioita jo ihan tavallisessa byrokratiassakin, saati sitten, kun kyseessä on kansainvälisen teknologiajätin tekoälyprojekti.

Mutta mitä sitten tehdään meillä? Meillä rakennetaan Apottia ja kanniskellaan potilaskertomuksia lääkäriltä toisella paperiprintteinä, koska järjestelmistä ei edes välity tietoja yksityisten ja sairaaloiden välillä. Apottikin on sen kokoluokan hallintohimmeli, että katastrofin loppulaskulle tulevat kalpenemaan niin Talvivaarat ja Olkiluodotkin. Robottiavusteista kirurgiaa meillä sentään onneksi harrastetaan, mutta se ei riitä. Minä ainakin haluan, että tietojani louhii mieluummin terhakas tekoäly kuin väsähtänyt välskäri.

Tekoäly tulee – onko sinun bisneksesi valmis?

Pidin tänään esityksen tekoälystä, ja olihan se mukavaa! Joukko oli pieni, mutta sitäkin osallistuvampi.

Tekoäly tulee, onko sinun bisneksesi valmis? from Janne Jääskeläinen

Pyysin yleisöä vastaamaan kysymykseen, voiko tekoäly kyetä korvaamaan vuorovaikutustyötä tekevän ihmisen työelämässä — ja jos voi, kauanko siihen menee. Yleisö vastasi samaan kysymykseen myös esityksen lopuksi. Lopputuloksena oli konsensus, että tekoäly tulee ja jyrää 10–20 vuoden kuluessa.

Esityksen keskiarvo oli 4,5 (5 paras), mikä on kaltaiselleni kaltaiseni ihmispelkoiselle nörtille häkellyttävän erinomainen arvosana.

Robottivaltiaiden historian lyhyt oppimäärä — eli mitä sinun kannattaa tietää tekoälystä

Keinoälytutkimus ottaa sellaisia harppauksia, että on hyvä valmistautua vääjäämättömään robottivaltiaiden valtaantuloon. Kun Googlen swat-robottiauto rullaa pihaan, ei piinapenkissä tentata Pähkinäsaaren rauhaa, vaan kyselyjen kohteena ovat Asimovin Robotiikan 3 lakia ja tekoälytutkimuksen merkkihenkilöt. Tämän kirjoituksen tarkoituksena on avata tekoälytutkimusta sen verran, että saat jatkaa kyseenalaista olemassaoloasi muiden ihmislemmikkien kanssa virtuaalisessa eläintarhassa.

Tekoälyn historia

Esihistoria

Ajatus rakennetusta älystä ei ole mitenkään erityisen uusi. Antiikin kirjoituksissa on viittauksia useisiinkin ihmisen rakentamaan automatoneihin, epäeläviin objekteihin, joihin on jotenkin puhallettu elämän liekki. Yksi tällainen on Talos, pronssinen supermies, joka suojeli Kreetaa piraateilta. Talosin loppu oli tietenkin yhtä onnellinen kuin antiikin tarustoissa yleensäkin. Turpaan tuli että tukka soi.

Seuraavaksi merkittävimmäksi tapahtumaksi tässä epävirallisessa historiikissa nostan vuoden 1950, jolloin Alan Turing esitti ns. Turingin testiä, jolla voidaan testata, onko kone “älykäs”. Testin ideana on arvioida, erottaako ihminen konetta toisesta ihmisestä, kun kommunikaatiosta riisutaan kaikki epäolennainen. Samana vuonna Isaac Asimov julkaisi robotiikan 3 lakia. Vaikka jälkimmäinen nyt ei olekaan varsinaisesti keinoälytutkimuksen terävintä kärkeä, se antaa mielenkiintoista ajateltavaa sen suhteen, miten tulevaisuuden tekoälyt meitä kohtelevat.

Kuivista vuosiluvuista kannatta myös muistaa vuosi 1956, jolloin Dartmouth Collegen konferenssissa lanseerattiin ensimmäistä kertaa termi “artificial intelligence”. 1959 taas perustettiin ensimmäinen MIT:n tekoälylaboratorio (Marvin Minsky & John McCarthy). Sitten olikin valitettavasti pitkän aikaa hiljaista. Tutkimustyössä ja käytännön sovelluksissa tuli seinä vastaan, kun tekoälytutkimuksesta loppuivat rahoitus ja into (tuli niin sanottu “AI winter”).

Näsäviisaita autoja ja yrmyjä robotteja

Seuraava merkittävä tapahtuma oli 1982, kun telkkariin kurvasi kikkarapää Ritari Ässä, jolla oli sarkastisesti kommentoiva superauto. Vaikka se olikin täyttä tv-taikuutta, AI-asiat alkoivat hiljalleen pulpahdella populaarikulttuurissakin pinnalle. Erityisesti Hollywood kunnostautui science fiction filmatisoinneissa, ja vuonna 1984 iso-Arska vetikin sitten ihmisiä pataan terminaattorina.

Tekoälyn kehityksen kannalta oikeasti isompi uutinen kuitenkin tapahtui, kun IBM:n Deep blue pyyhki Garry Kasparovilla shakkipöytää vuonna 1994. Siitä ei sitten ihan kauaa enää mennyt, kun ensimmäinen robotti-imuri Roomba ryömikin jo markkinoille vuonna 2002.

Myös NASA hyödynsi tekoälytutkimusta omissa projekteissaan, koska oli helpompi opettaa elottomasta laitteesta vähän itsenäinen kuin pistää ihminen Marsiin pelkän menolipun kanssa. Spirit (MER-A) ja Opportunity (MER-B) ovat huristelleet vuodesta 2004 itsenäisesti Marsin pinnalla. Hyvä saavutus, ottaen huomioon että suurinta osaa ihmisiä ei voi jättää itsenäisesti edes telkkarin ääreen.

Ja koska itsekseen imuroiva robotti ei ollut vielä tarpeeksi hurjaa, vuonna 2005 Honda esitteli maailman kehittyneimmän humanoidirobotin, Honda Asimon. Robotti osaa tehdä kaikenlaisia ihmisille tyypillisiä asioita, kuten epäröidä ja kaatua. Hitusen creepyltä alkoi jo kuitenkin vaikuttaa tässä vaiheessa.

Asiat alkoivat vyöryä omalla vauhdillaan, ja 2009 Googlella olikin jo itsenäisesti ajava robottiauto liikenteessä. Tässä kohtaa epäuskovaiset tietenkin vaativat hurjistuneena robottiautoja pois liikenteestä, ne kun ovat niin vaarallisia. Pelot osoittautuivat todeksi, kun Google auto ajoi ensimmäisen kolarinsa heti 2016 — vain seitsemän vuotta julkistuksen jälkeen.

Nykyhetki

2011 isot puhelinvalmistajat julkaisivat virtuaaliassitenttinsa (Applen Siri, Microsoftin Cortana ja Googlen Now), joilla kaikilla on kyky ymmärtää jo melko hyvin luonnollista kieltä. Tekoälyasiat alkoivat viimein saavuttaa hypehuippunsa, kun isot teknologiavisionäärit perustivat OpenAI-nimisen organisaation vuonna 2015 tukemaan avoimempaa tekoälytutkimusta. Koska tukijajoukoissa istuskelivat sellaiset hahmot kuin Elon Musk ja Peter Thiel, rahoitusta kertyikin heti alkuun vaatimattomat 1 miljardia dollaria.

Viimeisin merkittävä uutinen oli, kun Googlen tekoäly AlphaGo voitti yhden maailman parhaimmista Go-pelaajista vuonna 2016. Tämä oli todella merkityksellinen uutinen siksi, että shakissa voi voittaa periaatteessa raa’alla laskuteholla, mutta Go vaatii syvällisempää ymmärrystä strategiasta — ja erityisesti luovuutta. Tästä syystä pidettiin pitkään hyvin epätodennäköisenä, että tietokone voisi ikinä voittaa ihmistä Go:ssa. Toisin kuitenkin kävi.

Tässäpä lyhyt yhteenveto. Toivottavasti muistat edes merkittävimmät nimet (KITT, Deep Blue ja AlphaGo), kun joudut tekoälyteologien kuulusteltavaksi.

Tiina Tekoäly tekee saman bisneksellesi kuin Tesla teki Jaguarille

Salesforcen digievangelista Vala Afshar jakoi mielenkiintoisen grafiikan automaailmasta.

Vaikka taulukko nyt onkin vähän kärjistetty ja tarkoitushakuinen, se kertoo karua kieltään siitä mitä tapahtuu, kun markkinoilla tapahtuu teknologinen disruptio. Tässä tapauksessa Tesla Model S tuli ja veti kaikkia korville ihan suvereenisti. Ja kymmenen vuoden päästä on ihme, jos samaisessa taulukossa on enää muita kuin sähköautoja.

Tekoäly tulee tekemään saman jokaiselle mahdolliselle bisnekselle. Tähän mennessä ensimmäisenä muutoksen kourissa ovat olleet sellaiset bisnekset, joissa on tarvittu raakaa laskutehoa. Nyt vuorossa ovat bisnekset, joissa seulotaan kultahippuja suurista tietomassoista. Mutta se mikä tulee räjäyttämään potin, ovat ihmiskieltä ymmärtävät oppivat järjestelmät.

Olemme tottuneet siihen, että tietokoneet ovat tyhmiä ja että erilaisten komentojen syöttäminen täytyy tehdä juuri oikein, tai ei saa mitä haluaa. Siihen on syynsä. Kärjistetysti voisi sanoa, että aikaisemmin kaikki ohjelmistot ovat olleet vain iso kimppu if/else-vaihtoehtoja, jotka ovat aika mustavalkoisia päätöksenteon kannalta. Kun ohjelmisto perustuu tarkasti rajattujen vaihtoehtojen välillä toimimiseen, itse ohjelman käyttökin on käyttäjän kannalta aika mustavalkoista.

Mutta entäs kun ohjelmistot kykenevät oppimaan ja muuttamaan käytöstään? Millaiset alat muuttuvat ensimmäisenä? Otetaan esimerkiksi asiakaspalvelija. Jokaisella on varmasti ollut heikkoja kokemuksia asiakaspalvelutilanteessa. Tässä yksi malliesimerkki:

Vaikka tapaus olikin hauska, se ei ollut erityisen poikkeuksellinen. Asiakaspalveluhommat ovat aika usein niitä huonoiten maksetuimpia ensityöpaikkoja, ja palvelun laatu vaihtelee sitten sen mukaan, millainen ihminen näppäimistön toisessa päässä sattuu olemaan. Ja sitten jos joku oppii oikein hyväksi asiakaspalvelijaksi, työpaikka vaihtuu. Tieto ja kokemus yleensä häviävät siinä samalla.

Mutta mitä tapahtuu, kun tekoäly oppii jokaisesta asiakaskohtaamisestaan? Entä kun asiakaskohtaamisia kertyy tuhansia? Miljoonia? Satoja miljoonia? Entä kun oppiminen jatkuu kymmeniä vuosia? Mitä tapahtuu kaikille niille semiosaaville asiakaspalvelijoille, joiden työkaveriksi tulee Tiina Tekoälychatti, jolla on kokemusta miljoonista asiakaskohtaamista, joka osaa puhua kymmeniä kieliä natiivisti ja joka on skaalattavissa pelkästään luottokorttia vinguttamalla? Ai niin, Tiina Tekoäly on töissä 24/7, ja se tulee töihin yhden työntekijän kuukausipalkalla. Eikä vittuile asiakkaille siksi, että itsellä on huono päivä.

Voin sanoa, että se sattuu.

Tietenkin ihmisiä tarvitaan kaikenlaisissa töissä vielä pitkään. Tiina Tekoälykään ei selviä ihan jokaisesta tilanteesta, ja jossain vaiheessa päätöksentekoketjua tarvitaan ihminen tekemään päätöksiä. Mutta tekoälyn vaikutukset tulevat olemaan todella brutaaleja sellaisille aloille, jossa oppimiskynnys on matalalla.

AI-uutiset

Keinoälyasioiden suhteen eletään jännittäviä aikoja. Tutustuin viimeksi keinoälykehitykseen 2000-luvun alkupuolella, kun puuhastelin gradututkimukseni parissa (selvittelin, että pystyisikö digitaalisissa kuva-analyysimenetelmissä jotenkin hyödyntämään itseoppivia neuroverkkoja). Nykytilanne on aivan eri planeetalta. Vähän väliä tulee vastaan supermielenkiintoisia uutisia maailmalta, mutta niitä on vähän hankala löytää kootusti. Niinpä aloin kerätä linkkejä talteen muidenkin AI-asioista kiinnostuneiden iloksi. AI-uutiset löytyvät nyt yläpalkista ja oikeasta sivupalkista. Jos bongaat herkullisen AI-uutisen, vinkkaa ihmeessä!