Potilasmonitorointiin yhdistetty koneäly havaitsee tarkasti potilaan tilan heikkenemisen

Koneäly havaitsee erinomaisesti hitaita muutoksia elintoiminnoissa. Muutosten tunnistaminen sairaalassa on tärkeää, jotta potilas voidaan siirtää tehohoitoon, jos hänen tilansa heikkenee. GE Healthcaren alustavien tutkimusten mukaan koneäly huomaa potilaan tilan heikkenemisen nykyisiä menetelmiä paremmin.

Kun ihmiset elävät vanhemmiksi, hoidetaan sairaaloiden vuodeosastoilla yhä enemmän huonokuntoisia ja monisairaita potilaita. Siksi GE Healthcare on lähtenyt ratkaisemaan sitä, miten koneäly voisi auttaa vuodeosastolla.

– Olemme osoittaneet, että koneälyn avulla pystymme paremmalla tarkkuudella tunnistamaan ne potilaat, jotka menevät vuodeosastolla huonoon kuntoon verrattuna nykyisiin kliinisiin arviointimenetelmiin. Koneälypohjaisen järjestelmän tarkkuus – se, missä määrin järjestelmä löytää sairaat potilaat eikä tee vääriä hälytyksiä – on parempi kuin nykyisten menetelmien, sanoo GE Healthcaren johtava tutkija, tekniikan tohtori Hanna Viertiö-Oja.

Hänen mukaansa koneälyä kehitetään jatkossa niin, että sen avulla voidaan arvioida potilaan riskiä, kun potilas siirtyy osastolta toiselle tai kotiin, ja optimoida näitä siirtymiä niin, että ne tapahtuvat oikeassa vaiheessa.

Koneoppiva järjestelmä kokoaa kaiken mahdollisen potilastiedon

Kun keskeisiä potilaan elintoimintojen mittauksia ja potilasjärjestelmistä saatavaa tietoa yhdistetään, saadaan yhä tarkempaa analyysia potilaan tilanteesta.

Koneälyn tuominen vuodeosastojen järjestelmiin edellyttää Hanna Viertiö-Ojan mukaan langattomien antureiden ja sensorien kehittymistä ja käyttöönottoa sairaaloissa. Ne mittaavat keskeisiä elintoimintoja kuten sykettä, hengitystä, verenpainetta, lämpötilaa ja veren happisaturaatiota, ja lähettävät tiedot sairaalan verkkoon.

– Näihin mittaustietoihin voidaan yhdistää potilastietojärjestelmä, josta löytyy tietoa potilaan lääkityksestä ja yksityiskohtaisten laboratoriotestien tuloksista. Koneoppivissa järjestelmissä voidaan ottaa huomioon kaikki potilaasta oleva tieto, joka vaikuttaa hänen tilaansa. Tulevaisuudessa myös geenitieto on yhä tärkeämpää, Hanna Viertiö-Oja sanoo.

Tämän kaiken tiedon seasta seurataan niitä merkkejä, joista voi päätellä potilaan tilanteen heikkenevän. Merkit ovat olemassa, mutta ne vain pitää löytää.

Koneäly tunnistaa erinomaisesti hitaita muutoksia

Potilasvalvontajärjestelmiin integroitu koneäly auttaa teho-osastoilla työskenteleviä hallitsemaan monenlaista mittaustietoa, joita hoidettavista kerätään paljon. Yhdestä potilaasta kertyy 1,5 gigatavua tietoa pelkästään päivän aikana ja koneäly auttaa jäsentämään ja hallitsemaan valtavaa tietomäärää.

Vuodeosastolla tarpeet ovat toisenlaiset: potilaista otetaan vähemmän mittauksia kuin teho-osastolla ja hoitavaa henkilökuntaa on niukemmin. Siksi osastolla hyödytään järjestelmästä, joka auttaa havaitsemaan ajoissa tehohoitoa tarvitsevat potilaat.

Sairaaloissa käytetään erilaisia mittareita arvioimaan potilaan kuntoa. Yksi näistä on NEWS-mittari (national early warning score). Se perustuu keskeisten elintoimintojen mittaamiseen. Jokainen parametri pisteytetään sen perusteella, miten se poikkeaa normista.

Hanna Viertiö-Ojan mukaan koneäly tulee uudistamaan näitä mittareita.

– Koneäly on erinomainen työkalu havaitsemaan hitaita muutoksia. Potilaan elintoiminnot voivat muuttua niin hitaasti, että reaaliaikainen monitori ei pysty niitä näyttämään, koska se kertoo vain sen hetkisen tilanteen, hän sanoo.

Sensoriteknologian avulla tarkempia algoritmeja

Tulevaisuudessa algoritmit voidaan ohjelmoida päättelemään seurauksiakin, esimerkiksi potilaan mahdollisia hengitysvaikeuksia. Sensoreita kehitetään lisää, ja niiden avulla pystytään tekemään tarkempia mittauksia ja myös täsmällisempiä algoritmeja. GE Healthcaren tavoitteena on tehdä järjestelmistä niin helppokäyttöisiä, että ne lisäävät lääkärien ja hoitajien aikaa hoitotyöhön.

GE Healthcarella ei ole vielä edellä kuvattua tuotetta, mutta tutkimustulokset suuntaavat, että tällaista järjestelmää kannattaa kehittää. Järjestelmää on testattu Helsingin yliopistollisessa keskussairaalassa ja saatu tutkimustuloksia datasta, joka on kerätty Meilahden sairaalan päivystysosastolta.

Tavoitteena on, että vuonna 2020 ensimmäinen koneälyjärjestelmä olisi valmiina.

– Suunta on se, että potilaita hoidetaan yhä enemmän kotona. Tulevaisuudessa tekoäly auttaa terveydenhuollon ammattilaisia tekemään päätöksiä, voidaanko potilaita siirtää osastolta turvallisesti kotiin, Viertiö-Oja kuvaa.

GE Healthcare keskitti ennustavan analytiikan Helsinkiin

GE Healthcare kehittää avointa järjestelmää, johon on mahdollista liittää muidenkin valmistajien laitteita. Yrityksen yhteistyökumppaneihin kuuluu VTT ja Top Data Science sekä Clever Health Network.

Hanna Viertiö-Oja kertoo, että Suomen hyvä maine koneälyä tuntevana maana vaikutti siihen, että kansainvälinen GE Healthcare perusti koneälyä kehittävän yksikön Suomeen. Tiimi on osa konsernin Acute Care -yksikköä, jolla on toimintoja myös Israelissa ja Yhdysvalloissa.

– Ennustavan analytiikan kehittäminen on keskitetty Helsinkiin. Tiimissämme työskentelee yksitoista asiantuntijaa ja tarvitsemme vielä neljä lisää, hän sanoo.

– Pohjoismaissa sairaanhoito on huippuluokkaa, mutta järjestelmämme täytyy olla käytettävissä myös niissä maissa, jossa terveydenhuolto ei toimi niin hyvin. Haemme jatkuvasti palautetta sairaanhoitajilta ja lääkäreiltä eri puolilta maailmaa, Viertiö-Oja sanoo.

kuva: Shutterstock