Tekoälyä hyödynnetään jo monella tieteenalalla. Tampereen yliopiston väitöstutkimuksessa selvitettiin, voisiko tekoäly auttaa tunnistamaan ja luokittelemaan epilepsiakohtaukset automaattisesti.
Petri Ojanen väitteli toukokuussa 2024 Tampereen yliopistossa lääketieteen tohtoriksi. Nyt hän on aloittamassa työt Pohjois-Karjalan keskussairaalassa neurologiaan erikoistuvan lääkärin tehtävissä.
Ojasen väitöstutkimus käsitteli tekoälypohjaisen liikeanalyysin toimivuutta epilepsiakohtausten automaattisessa havaitsemisessa ja luokittelussa.
Luonnontieteistä jo pitkään kiinnostuneelle Ojaselle monitieteellinen tutkimusaihe oli mieluisa. Hän mietti nuorena suuntautumista teknisille aloille, mutta lopulta lääketiede vei voiton.
– Suvussani ei lääkäreitä ole, mutta toinen vanhemmistani työskentelee sote-alalla. Sitä kautta päädyin hakemaan Tampereen yliopiston lääketieteelliseen tiedekuntaan.
Petri Ojasen lähipiirissä ei epilepsiaa esiinny, mutta neurologiaan liittyvät asiat ovat olleet hänen sydäntään lähellä.
– Minua kiinnostaa aivojen toiminta, ja se, miten erilaiset toimintahäiriöt niissä ilmenevät.
Opiskeluaikana Ojanen ei aluksi ollut kovinkaan kiinnostunut tutkimuksen tekemisestä, mutta professori Jukka Peltola sai kipinän asiaan syttymään.
– Päädyin sitten puolitahattomasti tekemään väitöskirjankin, hän naurahtaa.
Monitieteellinen tutkimusryhmä
Kohtausten hallinta on tunnetusti epilepsiapotilaiden hyvinvoinnin kannalta keskeisessä asemassa. Siihen pääseminen edellyttää hoidon optimointia ja tehokasta seurantaa.
Koska perinteisessä päiväkirjadokumentoinnissa on omat ongelmansa, Petri Ojanen lähti selvittämään sitä, voisiko tekoäly auttaa tunnistamaan ja luokittelemaan kohtaukset automaattisesti.
– Tekoälyn mukanaolo tuntui aluksi haastavalta, mutta myös mielenkiintoiselta asialta. Se toi tutkimukseen tavallaan uuden näkökulman.
Tutkimuksessaan Ojanen hyödynsi tekoälypohjaista liikesignaalianalyysia potilaista. Analyysi tehtiin potilaista kuvatusta videodatasta.
Väitöstutkija pääsi mukaan tutkimusryhmään, joka oli poikkeuksellisen monitieteinen. Se koottiin yhteen terveysteknologiayritys Neuro Event Labs Oy:n toimesta.
– Minä ja väitöstutkimukseni ohjaaja, professori Jukka Peltola edustimme ryhmässä lääkäreitä. Lisäksi mukana oli useita teknisen puolen asiantuntijoita, muun muassa tekoälyyn sekä video- ja signaalianalyysiin perehtyneitä.
Tutkimuksessa pystyttiin hyödyntämään Neuro Event Labs Oy:n jo aikaisemmin kehittämää Nelli®-laitteistoa.
Väitöstutkimuksessa neljä osatyötä
Useampaan osatyöhön jakaantunut Ojasen väitöstutkimus toteutettiin neljällä erilaisella potilasaineistolla. Yhteensä niissä oli mukana 46 potilasta.
– Jokaista potilasta kuvattiin 4–8 viikon ajan hänen nukkuessaan kotonaan. Videomonitoroinnin jälkeen epilepsia-asiantuntija katsoi koko monitorointijakson kaikkien öiden videodatan ja kirjasi löydetyt kohtaukset.
Asiantuntija myös varmisti kohtauksen olevan epileptinen. Siten tutkimuksiin saatiin tarkkaa dataa varmasti epileptisistä kohtauksista.
Tämän jälkeen tekoälypohjainen järjestelmä analysoi videot ja pyrki tunnistamaan potilaan unenaikaista liikettä.
– Tavoitteena oli havaita kohtauksiksi sopivat liikkeet, jotta tekoälyn suoritus kohtausten tunnistamisessa ja luokittelussa voitiin arvioida.
Ensimmäinen Ojasen väitöstutkimuksen osatyö koski kohtausten automaattista havaitsemista ja dokumentointia liikesignaalien ja äänen avulla.
– Toisessa osatyössäni paneuduin epilepsiakohtausten automaattiseen luokitteluun liikesignaalien avulla.
Lisäksi Ojanen tutki kohtauspäiväkirjojen ja videomonitoroinnin eroja kohtausten dokumentoinnissa epilepsialääkkeen aloituksen jälkeen. Hän pohti sitä, miten se vaikuttaa lääkkeen vasteen arviointiin.
– Tutkimukseni lopussa laajensin aiempaa tutkimustani liikesignaalien ja äänen muodostamista signaaliprofiileista laajemmassa potilasjoukossa. Pohdin myös niiden käytettävyyttä järjestelmän kehittämisessä.
Kohtauksista saadaan luotettavampaa tietoa
Tutkimustulosten perusteella käytetty laitteisto havaitsi lähes kaikki yöaikaiset kohtaukset kuvatusta videosta. Se pystyi myös erottamaan ne normaalista unenaikaisesta liikehdinnästä.
– Videomonitorointilaitteiston herkkyys oli selkeästi korkeampi kuin kohtauspäiväkirjojen. Tällä on vaikutusta tulosten tulkintaan ja mahdollisesti myös hoidon suunnittelemiseen.
Petri Ojanen uskoo, että epilepsiapotilaat ja heidän läheisensä saavat hyötyä hänen tutkimuksestaan. Erityisesti tämä koskee niitä epilepsiapotilaita, joilla on liikettä kohtausoireidensa aikana ja kohtaukset tulevat pääosin yöllä.
– Kohentunut dokumentointi ja erityisesti kohtauksista hälyttäminen auttaisi potilasta saamaan luotettavaa tietoa kohtauksistaan. Se voi myös vähentää potilaan pelkoja hallitsemattomista kohtauksista.
Ojasen tutkimus tarjoaa hyötyjä myös hoitaville lääkäreille parantamalla kohtausten dokumentointia. Se edesauttaa hoidon optimointia ja lääkehoidon suunnittelua.
– Kohtauksien tunnistaminen videon avulla voi tukea myös diagnostiikkaa sekä erotusdiagnostiikkaa eli sairauksien tunnistamista ja niiden poissulkua.
Avautuu monia mahdollisuuksia paremmalle hoidolle
Petri Ojanen uskoo, että tekoälyn käyttämisen osalta ollaan lääketieteellisessäkin tutkimuksessa vasta kehityksen alkutaipaleella.
– On mahdollista kehittää tekoälyä hyödyntäviä ratkaisuja, jotka tuovat epilepsiapotilaille parempaa hoitoa. Laadukkaampi hoito voi taas kohentaa elämänlaatua, laskea kuolleisuutta ja vähentää taudin aiheuttamaa taakkaa.
Muitakin myönteisiä yhteiskunnallisia vaikutuksia voi ilmetä. Tekoälyyn pohjautuvilla järjestelmillä on mahdollista vähentää lääkärien työkuormaa sekä parantaa hoidon ja tutkimusten kustannustehokkuutta.
Ojanen antaa esimerkin epilepsiaa sairastavan henkilön tulemisesta vastaanotolle.
– Ihannetilanteessa hoitava lääkäri näkisi ennen potilaan tapaamista, millainen on hänen taustatilanteensa epilepsian suhteen. Kohtauksia on tämän verran ja ne ovat tuon tyyppisiä. Tämä helpottaisi suuresti lääkärien työtä.
Lääketieteen tohtori toivoo, että hän pääsisi neurologiaan erikoistuvana lääkärinä käyttämään jatkossakin tekoälyä.
– Erityisesti jatkotutkimukset suuremmalla potilasjoukolla olisivat varmasti hyödyksi laitteiston kehittämisessä edelleen. Olen toiveikas siitä, että jatkossa epilepsian hoito kehittyy edelleen tekoälyn ansiosta.