Miten tekoälyllä saavutetaan parempia terveystuloksia ja säästöjä sotessa?

Soten kokonaisbudjetti on yli 26 miljardia euroa vuodessa. Jos tekoälyn avulla saavutetaan 5% säästö kustannuksissa, niin säästämme 1,3 miljardia vuositasolla. Nyt raportoitujen kokeilujen perusteella 5% säästötavoite on varsin realistinen. 

Tekoäly ei ole enää tulevaisuuden lupaus terveydenhuollossa. Se on jo arkipäivää monissa organisaatioissa ympäri maailmaa ja yhä useammin myös Suomessa. Suomessa on käynnissä merkittävä murros: hyvinvointialueet pilotoivat tekoälyä vauhdilla, ja eduskunnassa etenee lakimuutos, joka mahdollistaisi potilaiden kontaktoinnin datasta havaitun riskin perusteella. Tavoitteena on ennakoiva terveydenhuolto, jossa ongelmat tunnistetaan ennen kuin ne kärjistyvät, ja jossa kalliita erikoissairaanhoidon hoitojaksoja voidaan välttää.

Miten tekoäly käytännössä parantaa terveystuloksia ja tuo säästöjä laajemmin? 

Tässä blogissa pureudun kahteen tuoreeseen raporttiin: Stanfordin yliopiston Digital Economy Labin keväällä 2026 julkaisemaan Enterprise AI Playbook -raporttiin, joka analysoi 51 onnistunutta tekoälyn käyttöönottoa yrityksissä, sekä DigiFinlandin koordinoimaan raporttiin kymmenestä suomalaisesta sote-tekoälykokeilusta hyvinvointialueilla vuonna 2025. Yhdessä nämä antavat hyvän kuvan siitä, missä tekoäly jo tuottaa arvoa ja mitä onnistuminen vaatii.

Kansainvälinen tutkimus tarjoaa laajan näkökulman tekoälyn käyttöönoton menestystekijöihin ja sudenkuoppiin eri toimialoilla ja suomalainen aineisto kertoo, miltä nämä samat haasteet ja mahdollisuudet näyttävät nimenomaan sote-palveluissa ja suomalaisessa kontekstissa.

Konkreettisia tuloksia kymmenestä kokeilusta Suomessa

Suomessa hyvinvointialueet toteuttivat vuonna 2025 kymmenen tekoälykokeilua, joiden tuloksia DigiFinland kokosi yhteen. Neljässä pilotissa vaikutukset olivat selkeästi myönteisiä ja ratkaisut vakiintuivat käyttöön. Tulokset osoittavat, että tekoäly voi tuottaa konkreettista hyötyä hyvin erilaisissa sote-tehtävissä. 

Merkittävä havainto myös Stanfordin tutkimuksesta: 61 prosentilla onnistuneista projekteista oli takanaan vähintään yksi epäonnistunut yritys. Nämä aiemmat epäonnistumiset eivät olleet hukattua rahaa. Ne olivat välttämätöntä oppimista. Näin oli myös DigiFinlandin raportoimissa kokeiluissa: Neljässä saavutetiin merkittäviä ajan- ja kustannussäästöjä, neljässä vaikutuksia vielä todennetaan ja kahdessa ei saavutettu asetettuja tavoitteita. Nämä ovat erinomaisia tuloksia jatkoa ajatellen, koska vain kokeilemalla ja oppimalla tekoälyn kaltaiset teknologiat voivat yleistyä.  

Kaikissa näissä kokeiluissa yhteistä on se, että tekoäly ei korvaa ammattilaista. Se täydentää osaamista ja vapauttaa aikaa sinne, missä inhimillinen harkinta on korvaamatonta.

Pohjanmaalla otettiin käyttöön tekoälypohjainen reaaliaikainen tulkkausratkaisu, joka korvasi ja täydensi perinteisiä tulkkauspalveluita. Pilotin aikana käsiteltiin noin 25 000 tulkkaustapahtumaa ja saavutettiin merkittävä, noin 50 prosentin säästö tulkkausostoissa. Ratkaisu nopeutti asiakaskontaktia, vahvisti potilaan oikeusturvaa ja paransi potilasturvallisuutta oikean tiedon välittymisen kautta. Kansallinen laajennettavuuspotentiaali arvioitiin korkeaksi.

Pirkanmaalla kehitettiin generatiiviseen tekoälyyn perustuva asiakirja-avustaja, joka koostaa lapsen ja perheen palvelutarpeen arvioinnin automaattisesti asiakaskertomusteksteistä. Kontrolloidussa kokeilussa ajansäästö oli keskimäärin 42 minuuttia yhtä palvelutarpeen arviointia kohden, mikä vastaa noin kahden henkilötyöviikon vapautumista kuukaudessa. Ammattilaiset antoivat ratkaisulle erittäin myönteistä palautetta.

Länsi-Uudellamaalla tekoälyavusteinen kirjausratkaisu otettiin laajaan käyttöön yli 400 käyttäjällä. Pilotissa tuotettiin noin 17 000–20 000 kirjausta, ja ammattilaiset kokivat työnsä sujuvoituneen merkittävästi kognitiivisen kuorman keventyessä. Ratkaisu on jo vakiintumassa osaksi useiden yksiköiden päivittäistä työtä.

HUS:ssa puolestaan rakennettiin tekoälypohjaiset työkalut lihavuuden hoidon tueksi. Tekoälyavusteinen ravitsemusterapeutti ja ateriakuvien analytiikka integroitiin osaksi digitaalisia hoitopolkuja, mikä mahdollisti potilaskapasiteetin noston 40:stä 60:een potilaaseen päivässä valmentajaa kohden. Samalla potilaiden motivaatio ja hoitotulokset paranivat. Terveyslaihdutusvalmennus on todettu tarkoituksenmukaiseksi tuottaa jatkossakin valtakunnallisesti HUS:n kautta.

Pohjois-Savossa puolestaan kehitettiin tekoälyavusteinen lääkitysriskinarviointityökalu, joka yhdistää sääntöpohjaisen logiikan ja generatiivisen tekoälyn päivystyspotilaiden lääkitysriskien tunnistamiseen. Ratkaisu voi ennaltaehkäistä jopa 90 prosenttia iäkkäiden lääkityshaittoihin liittyvistä tapahtumista kliinisen päätöksenteon tukena. Käynnissä on satunnaistettu vertailututkimus, joka vahvistaa ratkaisun tieteellistä pohjaa.

Mitä kokeilut tarkoittaisivat euroissa?

DigiFinlandin raportti ei sisällä euromääräisiä kustannussäästöjä, mutta yhdistämällä kokeilujen tehokkuusluvut julkisiin kustannustietoihin voimme arvioida, mitä laajamittainen käyttöönotto tarkoittaisi vuositasolla. Alla olevat arviot ovat suuntaa antavia ja perustuvat avoimiin lähteisiin. Ne eivät ole raporttien omia lukuja.

Laskelmissa on käytetty seuraavia taustatietoja: Hyvinvointialueiden tulkkausmenot olivat 35 M€ vuonna 2024, lääkitysvirheet maksavat Suomessa vähintään 15,5 M€ vuodessa, Lihavuuden digihoidon kapasiteetin lisäys 50% lisää henkilön terveydenhuollon vuosikustannuksia ja sote-ammattilaisen työtunnin kokonaiskustannus sivukuluineen on noin 40–50 euroa.

Kokeilu	Pilotin tulos	Arvioitu säästö alueella/v	Kansallinen potentiaali/v
Pohjanmaan tulkkaus	25 000 tapahtumaa, 50 % säästö ostoissa	0,8–1,5 M€	10–17 M€
Pirkanmaan PTA-avustaja	42 min säästö/arviointi, NPS 5,3	8 000–17 000 €	0,3–0,5 M€
Länsi-Uusimaan kirjaukset	400+ käyttäjää, 17 000–20 000 kirjausta	60 000–165 000 €	1–3 M€
Pohjois-Savon lääkitysriski	Jopa 90 % haitoista ehkäistävissä (RCT)	N/A	5–14 M€
HUS:n lihavuuden digihoito	Kapasiteetti +50 % (40→60 pot./pv)	N/A	2–5 M€
Yhteensä			~20–40 M€

Kokonaisluku 20–40 M€ on varovainen arvio, sillä se ei huomioi kaikkia välillisiä hyötyjä kuten parempaa hoitoon pääsyä, vähentyneitä komplikaatioita tai henkilöstön parempaa jaksamista. Tässä kohtaa kannattaa myös muistaa, että STM rahoitti vuonna 2025 näitä tekoälykokeiluja kahdella miljoonalla eurolla, joten investointi on ollut varsin kannattava. 

Soten kokonaisbudjetti on yli 26 miljardia euroa vuodessa. Jos tekoälyn avulla saavutetaan 5% säästö kustannuksissa, niin säästämme 1,3 miljardia vuositasolla. Nyt raportoitujen kokeilujen perusteella 5% säästötavoite on varsin realistinen eikä siinä huomioida sote-ammattilaisten parempaa jaksamista, henkilöstöpulan helpottumista ja ennen kaikkea parempien terveystulosten vaikutuksia. 

Teknologia on helpoin osa muutosta

Stanfordin Enterprise AI Playbook tarjoaa laajemman perspektiivin. Tutkimusryhmä analysoi 51 onnistunutta tekoälyn käyttöönottoa 41 organisaatiossa seitsemässä maassa. Raportin kenties tärkein havainto on, että onnistumisen ja epäonnistumisen ero ei koskaan johtunut itse tekoälymallista. Se johtui aina organisaatiosta, sen prosesseista, johtajuudesta ja muutosvalmiudesta.

Tutkimuksen mukaan 77 prosenttia vaikeimmista haasteista oli niin sanottuja näkymättömiä kustannuksia: muutosjohtamista, datan laatuun liittyviä kysymyksiä ja prosessien uudelleensuunnittelua. Teknologia kuvattiin johdonmukaisesti helpoimmaksi osaksi. 

Tämä havainto resonoi vahvasti suomalaisten sote-kokeilujen kanssa, joissa DigiFinlandin raporttikin toteaa, että jokainen tekoälyratkaisu on integroitava sujuvasti osaksi ammattilaisten työprosesseja ja tietopohjan on oltava kunnossa.

Toinen merkittävä havainto Stanfordin tutkimuksesta: 61 prosentilla onnistuneista projekteista oli takanaan vähintään yksi epäonnistunut yritys. Nämä aiemmat epäonnistumiset eivät olleet hukattua rahaa. Ne olivat välttämätöntä oppimista. Epäonnistuneissa projekteissa on yhteinen piirre: tekoälyä kohdeltiin teknologiahankkeena eikä prosessi- ja muutosjohtamisen projektina.

Mielenkiintoista on myös se, mitä Stanfordin tutkimus kertoo agenttisesta tekoälystä. Ne ovat koneoppivia järjestelmiä, joissa tekoäly ei vain avusta vaan hoitaa tehtäviä itsenäisesti ja eskaloi ihmiselle vain poikkeustapaukset.

Näissä toteutuksissa tuottavuuden mediaanihyöty oli 71 prosenttia verrattuna 40 prosenttiin perinteisemmissä automaatioratkaisuissa. Agenttimaisia ratkaisuja oli 20 prosenttia tutkituista tapauksista.

Sote-sektorin kannalta tämä on kiinnostava suunta: voisivatko tulevaisuuden tekoälyjärjestelmät hoitaa rutiininomaisia hallinnollisia tehtäviä itsenäisesti ja pyytää ammattilaisen arviota vain silloin, kun tilanne sitä vaatii?

Mikä erottaa onnistujat?

Sekä kansainvälinen että suomalainen näyttö osoittavat samoihin menestystekijöihin.

1. Johdon aktiivinen tuki on ratkaisevan tärkeää.

Stanfordin tutkimuksen mukaan tehokkaat sponsorit eivät ainoastaan hyväksy budjetteja. He raivaavat esteitä viikoittain, yhdistävät liiketoiminnan ja tekniikan tiimejä ja luovat kulttuurin, jossa epäonnistuminen on sallittua. Suomalaisissa kokeiluissa vastaavasti todettiin, että johdon näkyvä tuki ja resurssien turvaaminen olivat keskeisiä onnistumisen edellytyksiä.

2. Prosessien uudelleensuunnittelu ratkaisee.

Tekoälyä ei kannata asentaa rikkinäisen prosessin päälle. Stanfordin raportissa kuvataan tapaus logistiikkayrityksestä, jossa laskunkäsittelyn automatisointi edellytti ensin satoja pohjamalleja sisältävän sekavan järjestelmän yksinkertaistamista vasta sen jälkeen tekoäly alkoi tuottaa merkittäviä tuloksia. Sama oppi näkyy suomalaisissa kokeiluissa: Kanta-Hämeessä tekoälypohjainen taustatietojen koostaminen edellytti olemassa olevien tietorakenteiden ja integraatioiden kuntoon laittamista.

3. Käyttäjien osallistuminen on välttämätöntä.

Stanfordin mukaan henkilöstö on tekoälyhankkeiden yleisin muutosvastarinnan lähde, mutta samalla potentiaalisesti vahvin liittolaisia, kun heidät otetaan mukaan varhain. DigiFinlandin raportissa korostuu, että ammattilaisten kokemus ratkaisujen käytettävyydestä ja hyödyllisyydestä on suoraan yhteydessä hankkeiden menestymiseen. Tietoturvan, eettisyyden ja kliinisen harkinnan sovittaminen osaksi kokonaisuutta on huomioitava jo suunnitteluvaiheessa, jotta tekoälyratkaisut tukevat ammattilaisten työtä.

4. Datan laatu on välttämätön peruspilari.

Stanfordin tutkimuksen mukaan strategisesti skaalautuvilla organisaatioilla on selvästi useammin kattava ja laadukas data-aineisto. DigiFinlandin raportti korostaa tiedon laadu, ajantasaisuuden ja yhteentoimivuuden säilymistäa ammattilaisten työnkuluissa. 

Säästöt ovat todellisia ja ne syntyvät eri tavoin

Tekoälyn tuottamat säästöt eivät tyypillisesti synny aina ja pelkästään henkilöstön vähentämisestä. Stanfordin tutkimuksessa henkilöstövähennys oli yleisin yksittäinen seuraus 45 % tapauksista, mutta 55 % tapauksista vaikutus tuli muuta kautta: vältettyinä rekrytointeina, henkilöstön uudelleenkohdentamisena tai kokonaan uutena kapasiteettina.

Suomalaisissa sote-kokeiluissa säästöt syntyivät erityisesti ammattilaisten ajansäästön kautta. Kun Pirkanmaalla palvelutarpeen arvioinnin koostamisesta säästyy 42 minuuttia per tapaus, se ei tarkoita vähemmän työntekijöitä. Se tarkoittaa enemmän aikaa varsinaiselle asiakastyölle. Kun HUS:n digihoito-ohjelmassa valmentajan potilaskapasiteetti kasvaa 50 prosentilla, kyse on siitä, että useampi ihminen saa hoitoa samoilla resursseilla.

Tämä on sote-sektorin kannalta olennaista. Suomen hyvinvointialueet kamppailevat kroonisen henkilöstöpulan ja kasvavien kustannusten kanssa. Tekoäly ei ratkaise henkilöstöpulaa suoraan, mutta se voi merkittävästi laajentaa sitä, mitä olemassa olevalla henkilöstöllä saadaan aikaan, parantaa terveystuloksia ja säästää kustannuksia.

Pohjanmaan tulkkausratkaisu on tästä esimerkki. Kyse ei ole tulkkien korvaamisesta, vaan siitä, että potilaat saavat palvelua myös silloin, kun perinteistä tulkkia ei ole saatavilla. Tämä parantaa sekä saavutettavuutta että yhdenvertaisuutta.

Mitä tarvitaan seuraavaksi?

Molemmat raportit osoittavat, että pilottivaiheesta siirtyminen laajamittaiseen käyttöön on kriittinen kynnys. Stanfordin mukaan kaksi kolmasosaa organisaatioista on yhä jumissa pilottivaiheessa, vaikka 88 prosenttia käyttää tekoälyä jossakin toiminnossaan. DigiFinlandin raportissa kuusi kymmenestä arviointinäkökulmasta liittyy nimenomaan ratkaisujen skaalautuvuuteen ja levitettävyyteen.

DigiFinlandin raportti nostaa esiin selkeät suositukset. Tulkkauksen ja kirjausten automatisoinnin etenemistä kannattaa koordinoida kansallisesti, koska nämä ovat yleisiä tarpeita kaikkialla. Onnistuneita ratkaisuja, kuten Pirkanmaan automaattista palvelutarpeen arviointia, tulisi aktiivisesti levittää muille hyvinvointialueille. 

Stanfordin tutkimuksen viesti täydentää tätä: 

Onnistuneet organisaatiot panostavat merkittävästi  prosessien uudistamiseen, osaamisen kehittämiseen ja organisaation muutosvalmiuteen. Nämä investoinnit eivät näy budjeteissa yhtä selvästi, mutta ne ratkaisevat hankkeiden onnistumisen.

DigiFinlandin raportissa todetaan vastaavasti, että vaiheittainen käyttöönotto on todettu toimivimmaksi tavaksi: ensin rajattuihin käyttötapauksiin, sitten kokemusten ja hiomisen jälkeen laajennukseen. Kehitystyön tueksi tarvitaan yhtenäisiä tarkistuslistoja ja dokumenttipohjia, kuten tietosuojaa koskevia vaikutustenarviointeja.

Suunta on lupaava ja tuloksista on näyttöä

Tekoäly voi jo nyt parantaa terveystuloksia ja tuoda merkittäviä säästöjä sote-sektorille. Suomalaiset kokeilut osoittavat, että tämä ei ole teoriaa vaan käytännön todellisuutta Pohjanmaalta Pirkanmaalle ja HUS:sta Länsi-Uudellemaalle.

Selvää on myös, ettei kyse ole ensisijaisesti teknologiasta. Onnistuminen vaatii rohkeutta uudistaa prosesseja, kärsivällisyyttä rakentaa muutosvalmiutta ja viisautta osallistaa ammattilaiset alusta alkaen. 

Tekoäly on voimakas teknologia, mutta se miten organisaatiot ottavat sen käyttöön ratkaisee menestyksen.

Sote-palveluissa ei ole kysymys siitä, pitäisikö tekoälyä hyödyntää. Kysymys siitä, miten se tehdään niin, että ammattilaiset luottavat siihen, potilaat hyötyvät ja resurssit kohdentuvat viisaasti.  Oppeja meillä jo on. Nyt onnistumisia pitää skaalata ja laajentaa rohkeasti tekoälyn käyttöä.

Lähteet:

Pereira, E., Graylin, A. W. & Brynjolfsson, E. (2026). The Enterprise AI Playbook: Lessons from 51 Successful Deployments. Stanford Digital Economy Lab, Stanford University.

DigiFinland (2026). 10 sote-tekoälykokeilua — tulokset, opit ja ehdotukset jatkotoimista. Yhteenveto, kevät 2026.

Kustannusarvioiden tausta-aineistot:

Yle (2025). Tulkkeihin uppoaa miljoonia euroja veronmaksajien rahaa. Hyvinvointialueiden tulkkauskustannukset 35,3 M€ vuonna 2024.

Pohjois-Savon tutkimus (2025). Pohjois-Savossa selvitettiin, mitä lääkitysvirheet maksavat. Suomessa menetetään jopa 15,5 miljoonaa euroa vuodessa.

Terve Paino (2024). Lihavuuden kustannukset Suomessa. 

KT Kunta- ja hyvinvointialuetyönantajat (2025). SOTE-sopimus 2025–2028. Sairaanhoitajan kokonaisansioiden mediaani ja työnantajan sivukulut.