Tekoäly vs. ihminen potilaskirjaamisessa
Tekoälypohjaisten kirjaustyökalujen käyttöönotto on yleistynyt terveydenhuollossa nopeasti. Ratkaisujen tavoitteena on vähentää hallinnollista työtä ja vapauttaa aikaa potilastyöhön.
Julkisessa keskustelussa tekoälykirjureihin kohdistuu paljon odotuksia, mutta uusin tutkimusnäyttö antaa niiden käytössä huomattavasti varovaisemman kuvan. Keskeinen kysymys ei tällä hetkellä ole, pystyykö tekoäly tuottamaan potilaskirjauksia, vaan missä tilanteissa tarkkuus on riittävä kliiniseen työhön ja todellista ajansäästöä kirjaamisesta voidaan saavuttaa.
Tutkimusnäyttö tekoälykirjureista: hyötyjä, mutta myös selkeitä rajoitteita
Tekoälykirjureista kertyy nyt ensimmäistä kertaa laajempaa reaalimaailman tutkimusnäyttöä, joka auttaa arvioimaan niiden todellista vaikutusta käytännön työssä.
Huhtikuussa 2026 Annals of Internal Medicine -lehdessä julkaistu tutkimus osoitti, että ihmisten laatimat potilaskirjaukset olivat laadultaan ja käytettävyydeltään merkittävästi parempia kuin tekoälyn tuottamat kirjaukset. Erityisesti tutkimuksessa korostui tekoälyn vaikeus ymmärtää potilaan ja lääkärin välisen vuorovaikutuksen hienovaraisia nyansseja, kliinisiä painotuksia ja kontekstia.
Ajansäästöjen osalta tutkimusnäyttö on ristiriitaisempaa kuin julkisesta keskustelusta voisi päätellä. Laajin tähän mennessä julkaistu reaalimaailman tutkimus seurasi yli 1 800 tekoälykirjuria käyttävää ammattilaista viidessä Yhdysvaltalaisessa yliopistosairaalassa. Journal of the American Medical Association -lehdessä julkaistun tutkimuksen mukaan tekoälykirjuri säästi kirjaamiseen keskimäärin noin 16 minuuttia kahdeksan tunnin työpäivän aikana.
Tulokset ovat merkittäviä myös Suomen näkökulmasta, sillä tekoälykirjureita pilotoidaan tällä hetkellä laajasti hyvinvointialueilla. Suomalaisten pilotointien perusteella ammattilaiset kokevat erityisesti vastaanottojen aikaisen kuormituksen vähentyneen, kun kaikkea ei tarvitse kirjata käsin keskustelun aikana. Riippumatonta suomalaista tutkimusnäyttöä kirjausten laadusta tai todellisista ajansäästöistä ei kuitenkaan vielä ole saatavilla.
Missä tekoäly toimii hyvin?
Tutkimusnäytön perusteella tekoälyn vahvuudet liittyvät erityisesti dokumentoinnin alkuvaiheeseen: vastaanottokeskustelun muuntamiseen tekstiksi, rakenteen muodostamiseen ja yhteenvetoluonnosten tuottamiseen.
Nykyiset tekoälykirjurit pystyvät tallentamaan vastaanottokeskustelun ja muodostamaan siitä lähes reaaliajassa rakenteisen luonnoksen esimerkiksi vastaanottotekstiksi, lomakkeeksi, lähetteeksi tai epikriisiksi. Tämä voi vähentää manuaalista kirjaamista vastaanoton aikana ja helpottaa jälkityötä. Tekoäly voi myös lisätä kirjaamisen rakenteellista yhdenmukaisuutta ja auttaa standardoimaan dokumentaatiota eri tiimien ja yksiköiden välillä. Erityisesti kiireisessä toimintaympäristössä
Nykyiset tekoälykirjurit pystyvät tallentamaan vastaanottokeskustelun ja muodostamaan siitä lähes reaaliajassa rakenteisen luonnoksen esimerkiksi vastaanottotekstiksi, lomakkeeksi, lähetteeksi tai epikriisiksi. Tämä voi vähentää manuaalista kirjaamista vastaanoton aikana ja helpottaa jälkityötä. Tekoäly voi myös lisätä kirjaamisen rakenteellista yhdenmukaisuutta ja auttaa standardoimaan dokumentaatiota eri tiimien ja yksiköiden välillä. Erityisesti kiireisessä toimintaympäristössä nämä hyödyt voivat olla merkittäviä.
Nykyinen tutkimusnäyttö viittaakin siihen, että tekoäly toimii parhaiten luonnostelun ja jäsentelyn tukena.
Missä tekoälyn rajoitukset korostuvat?
Potilaskirjaaminen ei ole vain puheen muuttamista tekstiksi, ja sen pohjalta diagnoosikoodien valintoja. Kirjaaminen edellyttää kliinistä harkintaa, kontekstin ymmärtämistä ja kykyä tunnistaa olennaiset yksityiskohdat. Juuri näissä tilanteissa tekoälyn rajoitteet tulevat näkyviin.
Annals of Internal Medicine -tutkimuksessa havaittiin, että tekoälyllä oli vaikeuksia tulkita kliinisiä nyansseja ja vuorovaikutuksen hienovaraisia merkityksiä. Monimutkaisissa tilanteissa lopputulos saattoi jäädä puutteelliseksi tai sisältää virheellisiä painotuksia.
Samanlaisia havaintoja on tehty myös käytännön työssä. Ontariossa tehdyssä arvioinnissa järjestelmät tuottivat puuttuvia tietoja, virheellisiä merkintöjä sekä tilanteita, joissa tekoäly lisäsi hoitosuunnitelmaan sisältöä, jota alkuperäisessä keskustelussa ei ollut käsitelty lainkaan.
Kliinisessä dokumentaatiossa tarkkuuden vaatimus on korkea, eikä osittainen oikeellisuus riitä. Vaikka tällaiset virheet eivät olisi yleisiä, niiden vaikutukset voivat olla merkittäviä erityisesti lääkitysten, jatkohoidon tai hoitopäätösten dokumentoinnissa.
Tämän vuoksi tekoälyn tuottamia kirjauksia tulee nykytilanteessa käsitellä aina luonnoksina, jotka edellyttävät aina ammattilaisen tarkistuksen ja muokkauksen ennen lopullista hyväksymistä.
Kliininen tarkkuustaso on myös keskeisin yksittäinen tekijä, mihin tilanteisiin tekoälykirjuri soveltuu terveydenhuollon kirjaamisessa, jotta todellista ajansäästöä ja tuottavuutta voidaan työkalulla saavuttaa.
Ihmisen rooli säilyy keskeisenä
Kun ammattilainen tuottaa dokumentaation itse sanellen, kirjoittamalla tai puheentunnistusta hyödyntäen, kokonaisuus säilyy hänen hallinnassaan ja lopputulos on edelleen kliiniseltä tarkkuudeltaan aina riittävä.
Kliinikot tuovat näissä perinteisessä menetelmissä kirjaamiseen kliinisen harkinnan, kokonaisvaltaisen tilanneymmärryksen siitä, mikä tieto on potilaan hoidon kannalta olennaista. Kliinikot pystyvät tunnistamaan epäselvyyksiä, tulkitsemaan kontekstia ja sisällyttämään dokumentaation oleelliset asiat tavalla, johon nykyiset tekoälyratkaisut eivät kykene. Siksi terveydenhuollon ammattilaisilla on edelleen tärkeä rooli dokumentaation laadun varmistamisessa.
Todennäköisin toimintamalli on yhdistelmä
Tutkimusnäyttö ei tue ajatusta siitä, että tekoäly pystyisi korvaamaan ihmisen kirjaamisprosessista. Sen sijaan näyttö viittaa siihen, että tehokkain ja turvallisin toimintamalli syntyy tekoälyn ja ihmisen yhteistyöstä.
Tekoäly soveltuu hyvin kirjausluonnosten tuottamiseen ja dokumentaation rakenteistamiseen vastaanottotilanteissa. Ihmisen tehtäväksi jää arvioida sisältö, korjata mahdolliset virheet, täydentää kliiniset painotukset ja hyväksyä lopullinen dokumentaatio. Ero on olennainen: tekoäly voi nopeuttaa dokumentointia, mutta vastuu oikeellisuudesta säilyy ihmisellä.
Potilaskirjaaminen on hyvin monimuotoinen ja laaja kokonaisuus, ja ammattilaisen ja potilaan välisiä vastaanottotilanteita, joihin tekoälykirjurit parhaimmin soveltuvat, muodostavat vain pienen osan kaikesta kirjaamisesta.
Erityisesti erikoissairaanhoidossa potilaskertomus sisältää paljon muutakin kuin potilaan epikriisitekstin ja diagnoosivalinnat. Erilaisten rakenteisten kliinisten asiakirjojen kuten tutkimuspyyntöjen ja -vastausten sekä tietojenjakelun virheettömyys- ja oikea-aikaisuusvaatimus ovat erittäin korkea niin, että ihmisen rooli säilyy keskeisenä myös tulevaisuudessa. Käytännön työn sujuvuuden kannalta myös työnjakoa ammattilaiselta sihteereille kirjaamisessa on edelleen tehtävä, jotta potilashoidon tehokkuus ja samanaikaisesti potilasturvallisuus varmistetaan.
Yhteenveto
Tekoäly muuttaa potilaskirjaamista, mutta nykyinen tutkimusnäyttö ei tue ajatusta täysin autonomisesta tekoälykirjaamisesta kliinisessä työssä.
Hyödyt liittyvät ennen kaikkea kirjaamisen nopeuttamiseen, rakenteistamiseen ja luonnosten tuottamiseen. Samalla tutkimuksissa ja käytännön kokemuksissa on tunnistettu selkeitä rajoitteita, jotka liittyvät erityisesti kliinisen kontekstin ymmärtämiseen, tarkkuuteen ja vastuukysymyksiin.
Tämän vuoksi tehokkain ja turvallisin toimintamalli on tällä hetkellä sellainen, jossa tekoäly tukee dokumentointiprosessia ja ihminen vastaa lopputuloksesta.
Jotta tuottavuutta parannettua, pitää arvioida tarkasti, mihin tilanteisiin tekoälykirjuri soveltuu parhaimmin, ja missä kirjaamistilanteissa perinteiset menetelmät itse kirjaaminen, puheentunnistus tai sanelu-tekstinkäsittelyprosessi tuottavat edelleen parhaan lopputuloksen.
Diktamenin lähestymistapa perustuu tähän ydinajatukseen: puheesta voidaan tuottaa aina nopeasti rakenteinen ja virheetön potilas- tai asiakaskertomus, aina ammattilaisen aikaa säästäen, huolimatta siitä, onko hyödynnetty tekoälykirjuria, perinteisiä menetelmiä vai niiden yhdistelmää kirjauksen tuottamisessa.
Diktamen-ratkaisussa tarjolla sopivin kirjausmenetelmä jokaiseen sosiaali- ja terveydenhuollon kirjaustilanteeseen. Rakenteinen kirjaaminen ja jatkotehtävät eri potilas- ja asiakastietojärjestelmiin syntyvät aina hetkessäluotettavasti ja virheettömästi.
Lue lisää Diktamenin kokonaisratkaisumallista: https://info.diktamen.com/ratkaisut/
Lähteet:
Ashok Reddy, MD, MSc, Eric Gunnink, MS, Chelle, L. Wheat, PhD, Scott Pawlikowski, MD, ym. (2026). Rapid Evaluation of Artificial Intelligence Technology Used for Ambient Dictation in Primary Care: Comparing the Quality of Documentation of Artificial Intelligence–Generated and Human-Produced Clinical Notes, Annals of Internal Medicine.
D’Mello, C., & Callan, I. (2026). AI Systems used by Ontario doctors hallucinate, auditor general finds, Global News.
Lisa S. Rotenstein, MD, MBA, MSc1,2; A. Jay Holmgren, PhD1; Robert Thombley, BS1, ym. (2026). Changes in Clinician Time Expenditure and Visit Quantity With Adoption of Artificial Intelligence–Powered Scribes, JAMA, Vol 335 (16), 1408–1417.
Wilkins, J. (2026). Doctors’ AI Systems Are Hallucinating Nonexistent Medical Issues During Appointments With Patients, Futurism.