Tekoäly on hyvä ennustamaan
Moni yhteiskunnallinen keskustelu pohjautuu hypoteettisiin kysymyksiin, joihin kerätystä datasta ei löydy suoraa vastausta. Jos ajattelemme, että käytämme tekoälyä ennustamaan tulevaisuuden tarpeita, tämä asettaa haasteita tekoälyn toiminnalle. Mitä jos jotakin toista hoitomuotoa olisi hyödynnetty nykyistä enemmän? Mitä jos oltaisiin panostettu enemmän taudin ennaltaehkäisyyn eikä hoitoon?
Tekoälyn toiminta pohjautuu säännönmukaisuuksien havainnointiin datasta. Tekoälyä hyödyntävillä malleilla kyetään usein löytämään selittävien muuttujien välisiä riippuvuussuhteita, joita perinteiset mallit eivät löydä. Esimerkiksi sosiaali- ja terveydenhuollon palveluiden tarvetta voidaan ennustaa tarkemmin koneoppimismenetelmillä kuin perinteisellä mallinnuksella. Näin ollen tekoälyä hyödyntämällä voi olla mahdollista kohdentaa terveydenhuollon resurssit aiempaa reilummin, sillä todellisuutta pystytään kuvaamaan aiempaa täsmällisemmin.
Vaikka rekisteridata on edellytys laadukkaiden koneoppimismallien kehittämiselle, käytettävä data asettaa mallien ennustuskyvylle myös huomattavia rajoitteita.4 On esimerkiksi vaikeaa ennustaa demografisen datan avulla, kenellä ensi vuonna diagnosoidaan syöpä tai kenen jalka murtuu talven hiihtolomareissulla. Lisäksi data sisältää aina ei-toivottuja vinoumia, jotka siirtyvät mallin ennustusperiaatteisiin. Jos johonkin potilasryhmään käytetään systemaattisesti liian vähän resursseja, malli oppii määrittämään tämän potilasryhmän kustannukset pieniksi, mitä tietoa käytetään tulevaisuuden budjetin laatimisessa. Jotta koneoppimismalleihin voitaisiin sisällyttää aiempaa reilumpia resurssien jaon periaatteita, mallin laatijoiden tulisi ensin päästä keskenään konsensukseen siitä, miten mallin tulisi ottaa syrjivä data päätöksenteossa huomioon.
Moniin kiinnostaviin hypoteettisiin kysymyksiin vastaaminen on kuitenkin mahdollista, jos dataa kerätään laadukkaalla, systemaattisella tavalla. Esimerkiksi sairauksien hoidossa on tärkeää kuvata selkeästi tekoälylle, toimiko potilaan hoito vai ei, mikä ei ole aina itsestäänselvää edes lääkärille. Potilas, joka ei enää palaa terveyskeskukseen, voi olla tyytyväinen asiakas tai päinvastoin turhautuneena päättänyt hoitaa sairautensa jossain muualla. Samanlainen data on voinut siis syntyä rekisteriin useilla eri tavoilla.
