Syövän varhainen havaitseminen on ratkaisevaa hoidon onnistumisen ja potilaan ennusteen kannalta. Perinteisten seulontamenetelmien rinnalle kehitetään jatkuvasti uusia kustannustehokkaampia, varmempia ja potilaalle inhimillisempiä vaihtoehtoja. Uudet tutkimukset ja teknologian kehittyminen ovat tuoneet esiin mielenkiintoisen mahdollisesti tulevaisuuden ratkaisun syöpien seulontaan: tekoälyn ja koirien yhteistyön.
Koiran hajuaisti kohtaa tekoälyn analytiikan
Half ym. (2024) tekemässä tutkimuksessa yhdistettiin diagnostiikkakoirien kyvyt ja tekoäly. Koirat koulutettiin havaitsemaan neljää syöpätyyppiä, ja lisäksi selvitettiin, voisivatko ne tunnistaa myös syöpiä, joihin niitä ei ollut koulutettu. Tulokset olivat erittäin lupaavia.
Kun koirien havaintoja analysoitiin tekoälyn avulla, järjestelmä tunnisti syövän 94 % tarkkuudella. Ilman tekoälyä koirien herkkyys jäi 64 %:iin. Tekoäly kykeni tulkitsemaan koiran käyttäytymistä ja tekemään päätelmiä eri tilanteissa. Mielenkiintoista on, että koirat ja tekoäly tunnistivat myös sellaisia syöpiä, joihin koiria ei ollut koulutettu. Tämä viittaa siihen, että eri syöpätyypit jakavat yhteisiä haihtuvia orgaanisia yhdisteitä (VOC= Volatile Organic Compounds), jotka muodostavat ikään kuin “syövän hajujäljen”. (Half ym. 2024.)
Suomessakin tekoäly vauhdittaa diagnostiikkaa
Tekoäly etenee myös suomalaisessa terveydenhuollossa. Fimlab Laboratoriothyödyntävät tekoälyä patologisten kudosnäytteiden analysoinnissa. Tekoälyä koulutetaan valtavilla määrillä kudosnäytteitä, ja sen tehtävänä on huomata epäilyttävät kudosalueet. Tavoitteena ei ole korvata patologeja, vaan helpottaa heidän työtään suurten näytemäärien ja työvoimapulan kanssa. Tekoäly auttaa myös vähemmän kokeneita patologeja tunnistamaan syöpiä luotettavammin ja vähentää tarvetta lisäkonsultaatioille. Näin voidaan estää diagnostiikan epävarmuutta ja nopeuttaa potilaiden hoitoon pääsyä. (YLE 2024.)
– Tekoäly pystyy samaan tarkkuuteen kuin hyvä patologi – tai jopa hieman parempaan. Se tekee sen väsymättä ja erehtymättä, kertoo Fimlabin patologian erikoisalajohtaja Mika Tirkkonen (YLE 2024.)
Katse tulevaisuuteen
Koirien hajuaistin ja tekoälyteknologian yhdistäminen avaa kokonaan uuden tutkimuslinjan. Koirien tuhansien hajureseptorien tuottamat vastekuviot voidaan mallintaa sensoritekniikalla ja jalostaa edelleen tekoälyllä, jolloin syntyy “digitaalinen hajuaisti”, joka analysoi biologisia näytteitä nopeasti, kivuttomasti ja ilman säteilyä. Tämä on merkittävää etenkin rintasyövän kohdalla, sillä mammografian säteily voi lisätä syöpäriskiä, ja erityisesti nuorilla naisilla tiheä rintakudos heikentää mammografian tarkkuutta. (Benet ym. 2022.)
Benet ym. (2022) tutkimuksessa koirien hajuaistin kykyjä pyrittiin jäljittelemään teknologisesti. Elektroninen nenä eli eNose, yhdistettynä kehittyneisiin tekoälyalgoritmeihin, on noussut lupaavaksi uudeksi menetelmäksi rintasyövän varhaisessa tunnistamisessa. Tekoälyn avulla eNose pystyi luokittelemaan rintasyövän 75 %:n tarkkuudella ja 100 %:n herkkyydellä. Vaikka tarkkuus jäi matalaksi, korkea herkkyys on seulonnassa keskeistä: tärkeintä on tunnistaa sairastuneet mahdollisimman varhaisessa vaiheessa. (Benet ym. 2022.)
Tutkimuksen tulokset ovat lupaavia, mutta ne ovat vasta alku. Suurempi potilasmäärä ja anturiteknologian kehittäminen voivat nostaa elektronisen nenän luotettavuuden tasolle, joka mahdollistaisi sen käytön seulonnassa, jopa kotona tehtävänä testinä. Jos tämä toteutuu, koirien hajuaisti saa ensimmäisen teknologisen vastineensa, jonka ytimessä toimii tekoäly. (Benet ym. 2022.)
Tutkimuksen luotettavuus ja tiedollinen vastuu
Tekoälyä käyttävät algoritmit ja konetekniikka kehittyy valtavalla muutosnopeudella. (Kak ym. 2023). Tekoälyä kehittäessä ja käytettäessä on hyvä huomioida sen perusteinen ongelma, teknologia ei ole neutraali, vaan tekoäly muokkaantuu tekijänsä mukaan. (José Ortega y Gasset, 1961). Tekoälyä suunnitellaan hyviin tarkoituksiin, kuten syöpien seulonnat. Näitä kehittäessä tutkijoiden ja tekoälyn yhteistyössä tuottama tieteellinen tieto ja sen tulkinta ovat itseasiassa ihmisten ja algoritmien muodostaman hybriditoimijan tuottamaa tietoa. (Kuorikoski 2015). Tutkimuksellinen vastuu tulosten luotettavuudesta ja analysoinnista on viime kädessä ihmisellä.
Husu ja Kälviäinen (2025) ovat opinnäytetyössään tarkastelleet diagnostiikkakoirien käyttöä ja koonneet tietoa siitä, miten koiria voitaisiin hyödyntää naisten syöpäsairauksien havaitsemisessa.
Kirjoittajat
Ella Husu on valmistuva sairaanhoitaja LAB-ammattikorkeakoulusta.
Marjo Kälviäinen on valmistuva sairaanhoitaja opiskelija LAB-ammattikorkeakoulusta.
Mervi Hietanen työskentelee hoitotyön lehtorina LAB-ammattikorkeakoulussa.
Lähteet
Benet, J., Seo, M., Khine, M., Padro, J., Martenez, A & Kurdahi, F. 2022. Breast cancer detection by analyzing the volatile organic compound (VOC) signature in human urine. Scientific reports. Viitattu 16.11. 2025. Saatavissa https://lut.primo.exlibrisgroup.com/permalink/358FIN_LUT/1hujjmv/cdi_doaj_primary_oai_doaj_org_article_f203a30fe52b4f0c9b630d526e856265
Chat GPT DALL-E. 2025. A visualitzation of a dog and AI working together to examine a patient´s illness (Kuva). https://biz.chosun.com/en/en-science/2025/03/04/JFLJSK3JZZFRXEUJREYAK6ARKA/
Half, E., Ovcharenko, A., Shmuel, R. ym. 2024. Non-invasive multiple cancer screening using trained detection canines and artificial intelligence: a prospective double-blind study. Scienticfic reports. Viitattu 5.11.2025. Saatavissa https://www.nature.com/articles/s41598-024-79383-2
Kak, Amba, Myers West, Sarah ja Whittaker, Meredith 2023. Make no mistake – AI is owned by Big Tech. MIT Technology Review 5.12.2023. Viitattu 25.11.2025. https://www.technologyreview.com/2023/12/05/1084393/make-no-mistake-ai-is-owned-by-big-tech/
Kuorikoski, J., Ylikoski, P. External representations and scientific understanding. Synthese 192, 3817–3837 (2015). Viitattu 25.22.2025. Saatavissa https://doi.org/10.1007/s11229-014-0591-2
Tapola. K. 2024. Syöpä voidaan löytää jatkossa tekoälyn avulla, ja se helpottaa lääkäreiden työvoimapulaa. YLE artikkeli. Viitattu 6.11.2025. Saatavissa https://yle.fi/a/74-20106578
Vallor, Shannon 2024. The AI mirror. How to reclaim our humanity in an age of machine thinking. Oxford: Oxford University Press. Viitattu 25.11.2025. Saatavissa https://efi.ed.ac.uk/the-ai-mirror-how-to-reclaim-our-humanity-in-an-age-of-machine-thinking/
