Hyppää pääsisältöön

Tekoäly voi ennustaa sydänkohtauksen ja syövän valokuvista – Evääkö vakuutusyhtiö kohta vakuutuksesi sillä perusteella?

makrolähikuva ihmissilmästä
makrolähikuva ihmissilmästä Kuva: Shutterstock / Piotr Krzeslak Silmä,prisma studio blogit

Tekoäly tunnistaa silmäsairauksia analysoimalla kuvia ja tekee sen jopa ihmistä tarkemmin. Myös syöpä, sydänkohtaus tai mielenterveysongelmat voivat tulevaisuudessa paljastua valokuvista oppivan algoritmin avulla. Mutta kuka tietoa käyttää ja mihin, kysyy futuristi Elina Hiltunen blogissaan.

Tekoäly ja koneoppiminen voivat muuttaa terveydenhuollon täydellisesti. Sen sijaan, että sairauksia hoidetaan niiden puhjettua, algoritmit voivat ennustaa sairaudet tai niiden riskin. Parhaimmillaan sairauksien syntyminen voidaan jopa ehkäistä. Pahimmillaan oikeusturvamme on vaarassa kuvantulkinnan vuoksi.

Tekoäly voi ennustaa sydänkohtauksen ja syövän valokuvista

Tekoäly pystyy jo nyt tunnistamaan diabeetikoiden silmäsairauksia jopa 97 prosentin tarkkuudella analysoimalla kuvia potilaiden silmistä. SkinVision-nimisen tekoälyyn pohjautuva applikaation avulla kuka tahansa voi tarkastaa luomensa ja arvioida melanooman mahdollisuutta. Tulevaisuudessa aivotärähdyksen saaneen tilan vakavuutta voidaan arvioida kuvaamalla potilaan pupillia. Lukuisia muitakin sovelluksia on kehitteillä.

Ja osaa se tekoäly katsoa tulevaisuuteenkin: Yhdysvalloissa pyritään ennakoimaan ja ehkäisemään potilaiden akuutin munuaisvaurion aiheuttamia kuolemia sairaalassa DeepMind-algoritmin avulla. Suomessa HUS:ssa käytetään IBM Watson tekoälyä ennakoimaan keskosten vaarallisen bakteeritulehduksen syntymistä.

luomi nuoren naisen poskella
Tekoäly voisi kuvan perusteella kehottaa näyttämään luomea lääkärille. luomi nuoren naisen poskella Kuva: Shutterstock Yle Tiede

Verkkokalvosta otetuista kuvista yhdistettynä muuhun potilastietoon tekoäly pystyy myös ennustamaan potilaan riskin saada sydänkohtauksen.

Tässä välissä lienee hyvä huomauttaa, että mikään algoritmi ei pysty tekemään täysin sataprosenttisen oikeita ennusteita tulevaisuudesta, vaan algoritmit antavat ennemminkin todennäköisyyksiä erilaisten asioiden toteutumiselle.

Ennustaako tekoäly mielenterveysongelmat somepostauksista?

Somaattisten sairauksien lisäksi tekoälyä käytetään myös psyykkisten sairauksien diagnostisointiin ja ennakointiin. Yhdysvalloissa testattiin ennakoivia algoritmeja itsemurhariskin arvioinnissa sotaveteraaneilla Durkheim-projektissa vuosina 2011-2015. Veteraanien luvalla projektissa analysoitiin veteraanien somepäivityksiä esimerkiksi Facebookista, Twitteristä ja Linkedinistä sekä kännykkätietoja.

Projektin perusteella rakennettiin malli, jonka avulla voidaan paremmin ennakoida itsemurhataipumusta somekäyttäytymien perusteella. Lopullisena tarkoituksena oli tietenkin ennaltaehkäistä itsemurhia entistä paremmin.

Facebook käyttää jo tänä päivänä (muualla kuin Euroopan Unionissa sen tiukan tietosuojalain vuoksi) tekoälyalgoritmia käyttäjien itsemurha-aikeiden tunnistamiseen. Jos algoritmi huomaa kyseistä käytöstä, se lähettää käyttäjälle avuntarjouksen. Facebook tekee yhteistyötä erilaisten organisaatioiden, kuten National Suicide Prevention Lifeline ja Save.org, kanssa.

vuoristojärvimaisema instagram-filtterillä
Harmaat, siniset ja tummat sävyt Instagram-kuvissa voivat ennustaa masennusta. vuoristojärvimaisema instagram-filtterillä Kuva: Shutterstock Yle Tiede

Yhdysvalloissa tehdyn tutkimuksen mukaan Instagram-kuvissa käytetyt filtterit voivat ennustaa käyttäjän masennuksen. Tutkimuksen mukaan masentuneet postasivat kuvia, joissa oli enemmän harmaita, sinisiä ja yleensäkin tummia sävyjä.

Masentuneiden kuvat saivat myös vähemmän tykkäyksiä kuin ei- masentuneiden. Algoritmi paljasti masennuksen jopa paremmin kuin mielenterveyden ammattilaiset- ja masennus näkyi kuvissa jo ennen kuin ihminen oli saanut diagnoosin sairaudestaan.

Tietoa diagnosointiin vai vaikkapa vakuutuspäätöksien taustaksi?

Onko sairauksien ennustaminen ja diagnosoiminen algoritmien avulla sitten hyvä vai paha asia?

Pääasiassa voisi kuvitella, että tästä mahdollisuudesta hyötyvät sekä potilaat että koko terveydenhuoltosysteemi. Kun sairaudet tunnistetaan aikaisemmin, hoito voidaan aloittaa aikaisemmin ja tulokset ovat oletettavasti parempia.

Ihan ongelmatonta kehitys ei kuitenkaan ole. On aiheellista kysyä, kuka tietojamme tulevaisuudessa tarkastelee, mistä lähteistä (esim. somesta?) sitä haetaan ja mihin analyysituloksia käytetään.

Mieluisassa skenaariossa tekoäly voisi kännykkäkuvan perusteella ehdottaa, että käyttäjä menee näyttämään poskessa olevaa luomea lääkärille. Pahimmassa tapauksessa vakuutusyhtiö tai pankki voisi evätä palveluitaan, koska algoritmi on analysoinut asiakkaan somepostauksia ja ennustaa, että kyseisestä ihmisestä tulee alkoholisti kolmen vuoden päästä.

Teknologia mahdollistaa jo nyt tietojemme perusteella erilaiset analyysit ja profiloinnit. Siksi EU:n tietosuojalaki tulee voimaan äärimmäisen hyvään aikaan. Yritysten on jatkossa oltava paljon avoimempia siitä, mihin ja miten yksilön tietoja käytetään.

Ainakin siis teoriassa ihmisillä on mahdollisuus vaikuttaa tietojensa käsittelyyn. Eri asia on, kuinka moni jaksaa olla kiinnostunut omien tietojensa käytöstä!

tulevaisuudentutkija Elina Hiltunen
Tulevaisuudentutkija Elina Hiltunen tulevaisuudentutkija Elina Hiltunen Kuva: Anna Autio Yle Tiede

Kirjoittaja: Elina Hiltunen, kemian DI, KTT

Yle Tieteen futuristi, tulevaisuudentutkija Elina Hiltunen on erikoistunut tulevaisuuden ennakointiin ja heikkoihin signaaleihin. Erityisenä kiinnostuksena Hiltusella on tulevaisuuden teknologia. Elina on myös tietokirjailija, joka on juuri julkaissut kirjan depressiosta.

Yle Tieteen asiantuntijat bloggaavat itselleen tärkeistä tiedeaiheista.

Liity Yle Tieteen yhteisöön Facebookissa.

Uusimmat sisällöt - Tiede