Alkuvuodesta 2025 alkaneessa RobotAI2- hankkeessa kokeillaan matalalla kynnyksellä älykästä teknologiaa ja tekoälyn mahdollisuuksia sosiaali- ja terveysalan erilaisissa työympäristöissä. Lähtisikö yksikkösi mukaan kokeilemaan vaikkapa älykästä työvuorosuunnittelua, vierasta kieltä tulkkaavia kuulokkeita tai testaamaan käytännössä tekoälyn mahdollisuutta ratkaista arjen haasteita?

Laurea-ammattikorkeakoulu on ollut mukana useissa sote-alan robotiikkaan liittyvissä hankkeissa menneinä vuosina. Hiljattain alkaneen RobotAI2-hankkeen tausta on edeltävissä Roboboost- ja Robota-hankkeissa. Siinä missä aikaisemmissa hankkeissa on kokeiltu muun muassa droneja, sosiaalisia robotteja, älykkäitä liikuntalaattoja ja logistiikkarobottia, uudessa hankkeessa keskitytään aikaisempaa vahvemmin tekoälyä hyödyntäviin kokeiluihin.

Tekoälyssä tulevaisuus?

Aikaisemmissa hankkeissamme on havaittu käytännössä digitaalisen osaamisen sote-alalla olevan hyvin vaihtelevaa. Havainnolle löytyy vahvistusta myös tutkimuksista ja selvityksistä. Esimerkiksi Tepponen, Ahonen & Turja (2024) kartoittivat kyselyllä sote-alan ammattilaisten näkemyksiä useiden digiosaamisalueiden tärkeydestä vastaajan työssä sekä kokemusta omasta osaamisen tasosta. Kyselyyn vastasi 735 sote-alan ammattilaista 19 eri hyvinvointialueelta. Vastaajat olivat iältään 20–68-vuotiaita. Vastaajista 89 % oli naisia ja korkeakoulutettujen osuus oli 77 %. Kyselyn tuloksissa havaittiin, että sote-alalla eroja digiosaamisessa voi olla paitsi yksilötasolla, myös organisaatio- ja aluetasolla. Selvityksen kohteena olleista digiosaamisen eri alueista tekoälyosaamisen osalta havaittiin suurimman osan vastaajista (92 %) kokevan tekoälyosaamisen tärkeäksi, mutta oman osaamisensa puutteelliseksi. Myös perusdigitaidoissa todettiin puutteita. (Tepponen, Ahonen & Turja 2024, 17, 61.)

Älykkäällä teknologialla tarkoitetaan teknologioita, joissa on jonkinlainen tietoliikenneyhteys (VALLI ry 2018). Tekoälyllä viitataan usein koneeseen, joka kykenee oppimaan, päättelemään, suunnittelemaan ja luomaan (Euroopan parlamentti 2023; DigiFinland 2024, 5). Sote-alan kontekstissa tekoälyn määritelmään sisältyy usein koneoppiminen, mikä tarkoittaa tiettyjen tehtävien, esimerkiksi luokittelun oppimista annetun aineiston pohjalta. Koneoppimisen alalaji on generatiivinen tekoäly, joka osaa tuottaa opetetun aineiston perusteella uutta samankaltaista aineistoa, kuten tekstiä tai kuvia. Tekoälyn yhteydessä puhutaan myös kielimalleista, jotka puolestaan perustuvat syväoppimiseen ja mahdollistavat keskustelun koneen kanssa luonnollisella kielellä. (DigiFinland 2024, 5.)

Sote-alalla digipalveluiden lisäämisellä pyritään turvaamaan henkilöstön riittävyys, parantamaan palveluja sekä tasapainottamaan taloutta (Tepponen, Ahonen & Turja 2024, 138). RobotAI2-hankkeen tavoitteena on tuoda älykästä teknologiaa lisää sote-alan toimintoihin. Koska yhä useammin digitaalisiin palveluihin lisätään tekoälyä hyödyntäviä elementtejä (Tepponen, Ahonen & Turja 2024, 139), tässä hankkeessa keskitytään pääasiassa tekoälyä hyödyntäviin älykkään teknologian sovelluksiin. Hankkeessa tuetaan digitaalisten työmenetelmien ja palveluprosessien käyttöönottoa tarjoamalla sote-alan henkilöstölle esimerkiksi opastusta hankekumppanin toivomasta aihepiiristä, madaltaen kynnystä erilaisten älykkäiden teknologisten ratkaisujen kokeiluun. Hankkeessa edistetään sote-toimijoiden ja teknologiaratkaisuja tekevien yritysten välistä yhteistyötä, mutta myös omaa tutkimus- kehittämis- ja innovaatiotoimintaa on mukana.

Sote-alalla mahdollisuudet tekoälyn hyödyntämiseen työn tehostamisessa ovat laajat. DigiFinlandin (2024) laatiman tekoälyä koskevan esiselvitystyön loppuraportissa tuodaan esille kuusi tekoälyn käyttökontekstia sosiaali- ja terveysalalla: 1) hoitotyö ja diagnostiikka 2) asiointi ja oma- ja itsehoito 3) tukitoiminnot 4) sote-johtaminen 5) ennaltaehkäisy ja 6) sosiaalihuolto. Kuvassa 1 on esitetty kunkin käyttökontekstin sisältämiä tarkempia tekoälyn käytön mahdollisuuksia. Suomen hyvinvointialueilla on meneillään kymmeniä pilotteja, jotka liittyvät pääosin hoitotyötä ja diagnostiikkaa, tukitoimintoja sekä sote-johtamista edistäviin käyttötapauksiin (UNA Oy 2024).

RobotAI2-hankkeessa on tehty alustavia tunnusteluja muun muassa ikääntyneiden ja sosiaalihuollon asumispalveluyksiköihin työn tehostamisen tarpeista. Tekoälyn hyödyntämiseen liittyviä esille tulleita tarpeita ovat muun muassa tarve vähentää käytettyä työaikaa potilas- ja asiakastietojen päivittäiseen kirjaamiseen ja työvuorosuunnitteluun sekä löytää ratkaisuja asiakaskohtaamisissa reaaliaikaiseen tulkkaukseen ja olemassa olevan tiedon analysointiin.

Tekoälyn ulkopuolelta, mutta vahvasti teknologiaan ja digitaalisiin menetelmiin liittyen, myös RFID-tekniikalle (Radio Frequency Identification) eli radiotaajuuksilla toimiville tekniikoille on ilmennyt kiinnostusta etenkin pitkäaikaishoivan yksiköissä. Menetelmän avulla on mahdollista tunnistaa ja paikantaa etälukijan avulla kohteet, joihin RFID-tunniste on kiinnitetty (RFIDLab ry 2022). Etälukusovelluksia on mahdollista ladata älypuhelimeen (Microsoft 2025). Tunnisteella merkittyjä kohteita asumispalveluyksiköissä voivat olla muun muassa asukkaiden vaatteet, jotka pyritään menetelmän avulla saamaan pyykkihuollon jälkeen oikeille omistajilleen tehokkaasti.

Sote-alalla on jo käytössä monia erilaisia digitaalisia järjestelmiä, kuten potilastieto-, ja ajanvarausjärjestelmiä sekä etähoitoratkaisuja. Tekoälyn integroimisessa olemassa oleviin järjestelmiin on huomioitava mahdolliset yhteensopivuusongelmat, tietoturvakysymykset ja henkilöstön koulutustarpeet (DBProServices 2025). Sote-alalla tunnistettujen digitaitojen osaamisvajeiden vuoksi älykkään teknologian lisääminen henkilöstön työhön voi tuntua erityisen haastavalle.

Toisaalta kaikkien tekoälyä käyttävien ei kuitenkaan tarvitse olla teknologia-alan ammattilaisia voidakseen hyödyntää tekoälyä jossain määrin. Käytämme tekoälyä arjessamme jo nyt lähes huomaamatta, esimerkiksi älypuhelimen kasvojen tunnistinta, erilaisia virtuaaliavustajia tai verkon hakukoneita (Euroopan parlamentti 2023). Silti itsestään minkään älykkään teknologian käyttöönotto työpaikoilla ei tapahdu, vaan se vaatii johtajien ja esihenkilöiden tukea (Rantanen, Leppälahti & Coco 2022), johdon sitoutumista ja esihenkilön kannustavaa asennetta (Tepponen, Ahonen & Turja 2024, 116–118). Henkilöstön mukaan ottaminen digipalveluiden kehittämiseen (Tahvanainen, Tetri & Ahonen 2024), digituen saatavuus ja työyhteisön kokeiluja tukeva kulttuuri (Tepponen, Ahonen & Turja 2024, 121, 132) ovat tärkeitä elementtejä digipalvelujen käyttöönotossa ja sote-alan henkilöstön digiosaamisen kehittämisessä. Myös hanketyöllä on oma paikkansa digipalveluiden kehittämisen prosesseissa muun muassa toimintamallien valmennuksessa, testaamisessa ja jalkauttamisessa (Tepponen, Ahonen & Turja 2024,137).

Lopuksi

Tekoälyn hyödyntäminen sote-alan erilaisissa digitaalisissa prosesseissa avaa jatkuvasti uusia mahdollisuuksia sujuvoittaa työtä, tehostaa ja parantaa palveluja. On tärkeää, että sote-alalla toimiva henkilöstö saa tarvittavaa tukea, koulutusta ja mahdollisuuksia digipalveluiden ja tekoälyn hyödyntämiseen, jotta niiden potentiaali saadaan käyttöön parhaalla mahdollisella tavalla. Tekoäly ei korvaa ihmistä, mutta se voi toimia tehokkaana apuvälineenä vapauttaen aikaa ja resursseja varsinaiseen hoitotyöhön ja asiakaskohtaamisiin.

RobotAi2 – Älykästä teknologiaa sotealalle 1.1.2025-31.12.2026 rahoittaa Uudenmaan liitto. Hankkeen päätoteuttajana toimii Laurea ammattikorkeakoulu. Lisätietoja: https://www.laurea.fi/hankkeet/r/robotai-2—alykasta-teknologiaa-sotealalle/

Lähteet

• Euroopan parlamentti 2023. Mitä tekoäly on ja mihin sitä käytetään? Haettu 26.3.2025. https://www.europarl.europa.eu/topics/fi/article/20200827STO85804/mita-tekoaly-on-ja-mihin-sita-kaytetaan
• DBProServices 2025. Valmistautuminen tekoälyn aikakauteen: Opas yrityksille. Haettu 27.3.2025. https://dbproservices.fi/valmistautuminen-tekoalyn-aikakauteen-opas-yrityksille/
• DigiFinland 2024. Tekoäly hyvinvointialueilla: sosiaali- ja terveydenhuollon käyttötapaukset ja kansallinen edistäminen. Esiselvitystyön loppuraportti. Haettu 3.3.2025.  https://digifinland.fi/wp-content/uploads/2024/03/DigiFinland_tekoaly_loppuraportti_210324.pdf
• Microsoft 2025. NFC Kits. Haettu 27.3.2025. https://apps.microsoft.com/detail/9wzdncrfjqv6?hl=fi-FI&gl=FI
• Rantanen, T., Leppälahti, T. & Coco, K. 2022. The introduction of care robots as a leadership challenge in home care facilities in Finland. Nurs Open. 2022 May;9(3):1854–1864. doi: 10.1002/nop2.933. Haettu 3.3.2025. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/34110103/
• RFID Lab Finland ry 2022. Mitä on RFID? Haettu 26.3.2025. https://rfidlab.fi/rfid-teknologia/
• Tahvanainen, L., Tetri, B., Ahonen, O. 2024. Exploring and Extending Human-Centered Design to Develop AI-Enabled Wellbeing Technology in Healthcare. Julkaisussa: Särestöniemi, M. ym. Digital Health and Wireless Solutions. NCDHWS 2024. Communications in Computer and Information Science, vol 2084. Springer. Haettu 26.3.2025. https://doi.org/10.1007/978-3-031-59091-7_19
• Tepponen, M., Ahonen, O. & Turja, T. 2024. Käsikirja: Digitalisaatiota ja sitä koskevien toimintatapojen, osaamisen ja kulttuurin edistäminen. Sosiaali- ja terveysministeriön julkaisuja 2024:37. Haettu 3.3.2025. https://julkaisut.valtioneuvosto.fi/bitstream/handle/10024/165987/STM_2024_37_J.pdf
• UNA Oy 2024. Hyvinvointialueilla panostetaan tekoälykehittämiseen. Haettu 27.3.2025. https://unaoy.fi/ajankohtaista/hyvinvointialueilla-panostetaan-tekoalykehittamiseen/
• VALLI ry 2018. Älyteknologia ikääntyneiden kotona asumisen tukena. Vanhus- ja lähimmäispalvelun liitto ry. Haettu 26.3.2025. https://www.valli.fi/alyteknologia-ikaantyneiden-kotona-asumisen-tukena/