Uutiset

Kohti parempaa hoitoa ja ennusteita – tekoäly tuottaa dataa synteettisesti

Mahdollisuus tuottaa suuria määriä tutkimusaineistoa keinotekoisesti helpottaa merkittävästi esimerkiksi covid19-taudin tutkintaa.
Violetti- ja beigesävyinen kuvituskuva, jossa näkyy ihmisiä ja numeroita
Mahdollisuus tuottaa tutkimusdataa keinotekoisesti ratkaisee monia ongelmia ja mahdollistaa esimerkiksi paremman hoidon kehittämisen. Kuvituskuva: Matti Ahlgren / Aalto-yliopisto

Suomen tekoälykeskus FCAI:n tutkijat ovat kehittäneet uuden, koneoppimiseen perustuvan menetelmän, joka pystyy tuottamaan tutkimusaineistoa keinotekoisesti. Menetelmä voi ainutlaatuisella tavalla auttaa esimerkiksi kehittämään parempia hoitomenetelmiä covid19-tautiin ja ymmärtämään sitä.

Tutkijat julkistivat juuri menetelmään perustuvan sovelluksen, jonka avulla alkuperäinen datajoukko voidaan muuntaa synteettiseksi aineistoksi vaarantamatta alkuperäiseen tutkimukseen osallistuneiden henkilöiden yksityisyyttä. Sovelluksen ansiosta tutkijat ja yritykset voivat jakaa dataa keskenään turvallisesti.

Datapohjaiset teknologiat mullistavat useimpia aloja, muistuttaa FCAI:n johtaja, akatemiaprofessori Samuel Kaski. Esimerkiksi terveydenhuoltoon ja lääkekehitykseen liittyvässä tutkimuksessa tutkimusaineistoa on kuitenkin tietojen arkaluonteisuuden ja tiukan yksilönsuojan vuoksi saatavilla liian vähän. Kun dataa on käytettävissä niukasti, tutkijoiden tekemät johtopäätökset ja ennusteet jäävät epävarmoiksi.

”Kun ihminen sairastuu, hän haluaa tietenkin saada mahdollisimman hyvää hoitoa. Silloin olisi tärkeää, että käytettävissä olisi parhaat mahdolliset yksilöllisen terveydenhuollon menetelmät”, Kaski sanoo.

Yksilöllisen hoidon kehittäminen vaatii kuitenkin paljon dataa. Sitä puolestaan ei ole nykyisellään saatavilla, koska kansalaisia ei voi velvoittaa antamaan itsestään tietoja mihin tahansa käyttöön. “En itsekään haluaisi antaa esimerkiksi vakuutusyhtiöille omia arkaluonteisia tietojani, jollen voi erittäin tarkkaan päättää, mitä yhtiö niillä tekee”, Kaski huomauttaa.

Monella alalla omaa dataa halutaan suojella viimeiseen saakka, etteivät yrityssalaisuudet ja keksinnöt paljastu kilpailijoille. Näin on etenkin lääkekehityksessä, joka on erittäin kallista. Jos lääkeyhtiöt voisivat jakaa dataansa muille yrityksille ja tutkijoille paljastamatta omia keksintöjään, kaikki hyötyisivät.

Mahdollisuus valmistaa dataa synteettisesti ratkaisee nämä ongelmat. FCAI:n tutkijat havaitsivat aiemmassa, juuri vertaisarvioitavana olevassa tutkimuksessaan, että synteettisen datan pohjalta voi tehdä yhtä luotettavia tilastollisia johtopäätöksiä kuin alkuperäisellä datalla. Sen avulla analyyseja voi tehdä loputtomasti ja samalla alkuperäiseen tutkimukseen osallistuneiden henkilöiden yksityisyys pysyy turvassa.

Kesäkuun lopussa julkaistu sovellus toimii seuraavasti: Tutkija syöttää sovellukseen alkuperäisen datajoukon, jonka perusteella sovellus rakentaa synteettistä dataa. Sen jälkeen dataa voi jakaa eteenpäin muille tutkijoille. Sovellus julkaistiin mahdollisimman nopealla aikataululla, jotta koronavirusta tutkivat saisivat sen käyttöönsä mahdollisimman varhain. Tutkijat kehittävät sovellusta edelleen esimerkiksi helppokäyttöisemmäksi.

”Uudesta koronaviruksesta ei vielä tiedetä läheskään kaikkea: emme esimerkiksi tiedä tarpeeksi hyvin, mitä virus elimistössä aiheuttaa ja mitkä ovat sen varsinaiset riskitekijät. Kun tutkijoiden käytössä on synteettistä dataa, alamme ymmärtää näitä asioita paremmin”, Kaski sanoo.

FCAI:n tutkijat pyrkivät nyt itse rakentamaan synteettisen datan avulla mallin, joka ennustaa tiettyjen biomarkkereiden perusteella, onko testattavan henkilön koronavirustesti positiivinen vai negatiivinen. Biomarkkerit ovat esimerkiksi tietynlaisia molekyylejä, soluja tai hormoneja, jotka viittaavat sairauteen.

”Alkuperäinen datajoukko, jolla tätä teemme, on ollut julkisesti saatavilla. Nyt yritämme toistaa alkuperäisen tutkimuksen tulokset synteettisen datan avulla ja rakentaa synteettisestä datasta yhtä ennustavan mallin kuin mikä saatiin aikaan alkuperäisessä tutkimuksessa”, kertoo Aalto-yliopiston tohtorikoulutettava Joonas Jälkö.

FCAI:n tekemää tutkimusta rahoittaa Suomen Akatemia.

Lisätietoja

Samuel Kaski
Johtaja, Suomen tekoälykeskus FCAI
Akatemiaprofessori
Puh. 050-3058694
samuel.kaski@aalto.fi

Joonas Jälkö
Tohtorikoulutettava, Aalto-yliopisto
Puh. 040-5830937
joonas.jalko@aalto.fi

Tutkimusartikkelin preprint-versio

Linkki sovellukseen

Suomen tekoälykeskus FCAI:n verkkosivut

  • Päivitetty:
  • Julkaistu:
Jaa
URL kopioitu

Lue lisää uutisia

Ajatteleva henkilön siluetti, jonka oikealla puolella on värikkäitä digitaalisia tietoja ja grafiikkaa.
Yhteistyö, Mediatiedotteet Julkaistu:

Finnish AI Region jatkaa toiselle kaudelle – EU myönsi huippupisteet

Finnish AI Region (FAIR) EDIH on valittu jatkamaan toimintaansa toiselle kaudelle erinomaisin arvosanoin. Euroopan unionin myöntämä jatkorahoitus mahdollistaa palveluiden laajentamisen vuoden 2026 alusta. Aalto-yliopisto on yksi hankkeen kymmenestä partnerista.
Unite! Seed Fund 2026 ilmoitus, jossa pieni kasvi nousee maasta. Haku avoinna opiskelijatoiminnalle, opetukselle ja tutkimukselle.
Yhteistyö, Tutkimus ja taide, Opinnot, Yliopisto Julkaistu:

Unite! Seed fund 2026 – rahoitushaku on auki

Unite! Seed Fund -rahoitushaku vuodelle 2026 on nyt avoinna. Rahoitusta on tarjolla kolmella alueella: opetus ja oppiminen, tutkimus ja tohtorikoulutus sekä opiskelijatoiminta. Hakuaika päättyy 20.3.2026.
Teksti: Unite! Seed Fund for Students 2026. Haku nyt auki. Kuva: Taimi kasvaa maasta.
Yhteistyö, Tutkimus ja taide, Opinnot, Yliopisto Julkaistu:

Hae nyt: Unite! Seed Fund 2026 – opiskelijahaku

Unite! Seed Fund -haku vuodelle 2026 on nyt avoinna opiskelijoille. Rahoitusta on haettavissa enintään 20 000 euroa per hanke. Hankkeessa tulee olla mukana vähintään kaksi Unite!-yliopistoa. Hakuaika päättyy 20.3.2026.
Teksti: Kuuluvuus ja hyvinvointi, verkkotyöpajasarja. Unite! logo ja abstrakti kukkakuvio.
Yhteistyö, Yliopisto Julkaistu:

Belonging and Well-being: työpajasarja tohtoriopiskelijoille

Vuorovaikutteiset Zoom-istunnot on suunniteltu tukemaan tohtoriopiskelijoiden hyvinvointia, vahvistamaan yhteisöllisyyden tunnetta sekä jakamaan käytännön työkaluja akateemisella uralla menestymiseen.