Tekoälystä on tullut osa terveysalan arkea, ja se voi tukea hoitotyötä monin tavoin. Samalla herää kysymys, mitä tapahtuu kliiniselle osaamiselle, jos ajattelua ulkoistetaan yhä enemmän tekoälylle.
Sairaanhoitaja tarvitsee työssään kriittistä ajattelua, kliinistä päättelyä ja päätöksentekotaitoja. Tekoäly on yhä enemmän ihmisten päivittäisessä arjessa ja työelämässä, ja myös hoitotyössä sen käyttö on lisääntynyt. Tekoälyä hyödynnetään esimerkiksi hoidon tarpeen arvioinnissa, potilaiden voinnin seurannassa sekä tiedon käsittelyn ja päätöksenteon tukena.
Oikein käytettynä tekoäly voi tukea ja tehostaa sairaanhoitajan työtä. Samalla on syytä pohtia, mitä tapahtuu, jos ajattelua aletaan ulkoistaa liikaa tekoälylle. Pahimmassa tapauksessa tämä voi heikentää osaamista ja vaarantaa potilasturvallisuuden.
Mitä on osaamisen rapautuminen?
Deskilling on ilmiö, jolla tarkoitetaan ihmisten ammattitaidon rapautumista, kun he ulkoistavat työtehtäviään tekoälylle (ks. esim. Uotinen, 2026). Hoitotyössä tämä voi näkyä siten, että ammattilainen ei kykene tekemään itsenäistä kliinistä päättelyä ilman tekoälyä.
Tekoälyn käyttöön liittyy myös automaatioharhan riski (Samy ym., 2026). Terveysalalla sillä tarkoitetaan tilannetta, jossa ammattilainen luottaa enemmän tekoälyn ehdotukseen kuin omaan arvioonsa esimerkiksi potilaan tilanteesta. Jos ammattilainen hyväksyy tekoälyn tuottaman vastauksen ilman kriittistä tarkastelua, hän voi tehdä virheellisiä hoidollisia ratkaisuja. Vastuu päätöksistä on kuitenkin aina terveydenhuollon ammattilaisella.
Jos ammattilainen hyväksyy tekoälyn tuottaman vastauksen ilman kriittistä tarkastelua, hän voi tehdä virheellisiä hoidollisia ratkaisuja.
Opiskelijan on opittava käyttämään tekoälyä ajattelun tukena
Terveysalalla tekoäly on tullut jäädäkseen. Siksi sairaanhoitajaopiskelijoita on opetettava käyttämään sitä oman ajattelunsa tukena, ei sen korvaajana.
Osaamisen rapautumista tulisi ehkäistä jo opintojen aikana. Tekoäly pystyy etsimään lähteitä, vertailemaan tutkimuksia ja muodostamaan johtopäätöksiä nopeasti. Jos opiskelija antaa tekoälyn hoitaa nämä keskeiset oppimisprosessin vaiheet, hän ei kehitä omaa ajatteluaan ja osaamistaan.
Tekoälyn yleistyminen edellyttää myös muutoksia opetukseen. Oppimistehtävissä on tärkeää painottaa aiempaa enemmän kriittistä ajattelua, kliinistä päättelyä ja päätöksenteon harjoittelua. Oikein käytettynä tekoäly voi tukea oppimista: se voi auttaa tarkastelemaan vaihtoehtoja, perustelemaan ratkaisuja ja tunnistamaan ongelmia.
Jatkossa terveysalalla korostuvat entisestään eettinen päättely ja potilaan kokonaisvaltainen kohtaaminen. Näitä taitoja tekoäly ei tule lähitulevaisuudessa korvaamaan.
Lähteet
Samy, R., Ramadan, O. M. E., & Elsayed, G. E. A. (2026)Trusting the Algorithm or Trusting the Nurse? Critical Care Nurses’ Experiences of Automation Bias and Professional Autonomy in AI-Assisted Early Warning. Nurs Crit Care. 2026 Sep;31(5):e70620. doi: 10.1111/nicc.70620. PMID: 42598921; PMCID: PMC13474463.
Uotinen, S. (24.9.2026). Tekoälyn käyttö heikentää ammattilaisten taitoja huomaamatta. Helsingin Yliopisto. https://www.helsinki.fi/fi/uutiset/hyva-tyoelama/tekoalyn-kaytto-heikentaa-ammattilaisten-taitoja-huomaamatta
