Aivorappeumasairauksien diagnosointia edeltävä prosessi koostuu usein haastatteluista, kognitiivisista testeistä, geenitutkimuksista, tiettyjä riskitekijöitä seulovista verikokeista, magneettikuvauksista sekä potilaan seurannasta tutkimuskäyntien välissä.

Elämänlaatua edistämässä
Useiden eri aivorappeumasairauksien oireet ovat samankaltaisia, ja siksi diagnoosin aikaansaaminen voi kestää. Oireista huolestuneen potilaan hakeutuessa lääkärin vastaanotolle on dementia voinut kehittyä oireettomana tai vähäoireisena jopa 7–8 vuoden ajan. Dementian lääkehoito voi hidastaa taudin etenemistä ja ylläpitää elämänlaatua. 20 kuukauden odotusaika onkin tavallaan hukkaan heitettyä aikaa, koska lääkitystä ei voida aloittaa ennen diagnoosin syntymistä.

Eurooppalaisella tuotekehitysyhteistyöllä tuloksia
Teknologian tutkimuskeskus (VTT) osallistui ja jakoi myös osittain koordinaatiovastuun vuosina 2009–2018 toteutetuissa kolmessa EU-rahoitteisessa projektissa: PredictAD, VPH-DARE@IT ja PredictND. Projekteissa kehitettiin tekoälyä ja koneoppimista hyödyntäen Alzheimerin taudin varhaista tunnistamista edesauttava työkalu. Vuonna 2013 projekteihin sisällytettiin myös dementian varhainen tunnistaminen. Kehitimme osana projektikokonaisuutta algoritmin, joka haki ja hyödynsi dementiapotilaiden tietoja projektissa mukana olleiden neljän eurooppalaisen sairaalan tietokannoista.
Projekti päättyi alkuvuodesta 2018, ja varhaisemman diagnoosin päätöksentekoa helpottava sovellustyökalu on nyt saatavilla osana VTT:n spin-off -yrityksen Combinostics Oy:n tuotepalettia.

Tekoälyn ja koneoppimisen kustannussäästöt
Jotta tekoälyn ja koneoppimisen tehot saadaan hyötykäyttöön, tarvitaan suuria potilastietoja kokoavia tietokantoja. Nykyisellään sairaalakohtaiset tietokannat usein eivät mahdollista kuin sairaalan omien potilastietojen hyödyntämisen. Tekoälyn täysimääräinen hyödyntäminen lääketieteen tutkimuksessa ja diagnostiikassa edellyttää myös tietosuoja-asetusten uudistamista.

Tekoäly ei kuitenkaan tee diagnoosia, vaan tuottaa riskiarvioita ja tukee siten päätöksenteossa hoitavaa lääkäriä – ihmistä. Merkittäviin kustannussäästöihin pääseminen on mahdollista jo lähitulevaisuudessa, kun rutiininomaiset tehtävät siirretään tekoälysovelluksen vastuulle. Potilaan saapuessa päivystykseen vastaanottorobotti kyselee rutiininomaiset kysymykset ja ohjaa potilaan tarveperusteisesti sairaanhoitajan tai lääkärin vastaanotolle. Tekoälyä hyödyntävä robotti perustaa päätöksensä potilaan kertomaan oirekuvaukseen, jota se vertaa tietovarannosta löytyvään tietoon.

Mittauksia kotisohvalta
Jatkumona PredictND-projektille, VTT on mukana kehittämässä dementian diagnosoinnin tueksi kotikäyttöön tietokonesovellusta, joka tulevaisuudessa veisi automaattisesti käyttäjän tiedot ja pelitulokset sairaalan tietokantaan.
Kyseessä on selainpohjainen muistipeli, jolla voidaan havaita sitä säännöllisesti pelaavan henkilön pelitulosten perusteella kognitiivinen heikkeneminen. Kotikäyttäjälle ilmainen sovellus toisi mukanaan kustannussäästöjä: kalliit kognitiiviset testit ja magneettikuvaukset kohdennettaisiin tällöin pelitulosten perusteella korkeaan riskiryhmään kuuluville.

Suomalainen osaaminen yksissä kansissa
Suomessa on tunnetusti kovatasoista tietojenkäsittely- ja algoritmiosaamista. Neurokeskuksen, biopankkien ja genomikeskuksen avaukset tutkijatiedon yhdistämisestä ovat arvokkaita, ja meillä on tutkimuksen alalla paljon tarjottavaa. Ulkomaalaisen silmin Suomea vuosien ajan tarkkailtuani toivon, että tuomme tutkimusosaamisemme ja voimavaramme neurotieteilijöinä yhteen.

Silloin alkaa tapahtumaan suuria asioita kansainvälisellä saralla.