Slimme pleister voor betere zorg dankzij AI
AI is overal om ons heen. Maar hoe zit het met AI in de zorg? Hoe zetten zorgorganisaties kunstmatige intelligentie in? Over deze vragen ging het in de sessie ‘AI voor betere zorg’ tijdens Dutch Health Week. Het sleutelwoord? Data. Goede data.
AI is overal om ons heen. Van de logaritmes die ervoor gezorgd hebben dat je nu dit artikel leest, tot het feit dat de schappen in de supermarkt vol liggen en natuurlijk allerlei toepassingen in de zorg. Nederland is een voorloper gaat als het gaat om AI, aldus Pieter Jeekel van de Nederlandse AI Coalitie. “Zeker als het gaat om medisch specialistische zorg als oncologie en beeldherkenning, zijn daar veel Nederlandse bedrijven, ziekenhuizen en bedrijven mee bezig. We maken daar grote sprongen in.”
Frederieke Jacobs van Smarthealth verklaart de opmars van AI door de volgende factoren: “We slaan meer data op en we werken meer en vaker in de cloud. Daarnaast is de de computerkracht van computers en smartphones de laatste jaren sterk gegroeid en zijn algoritmes sterk verbeterd en als technologie beschikbaar.”
Leren en voorspellen
Achter succesvolle AI schuilen goed werkende algoritmes. En om die te realiseren, hebben we data nodig. Want met de juiste data kunnen we leren en voorspellen. Maar dat moet die data wel uniform zijn.
Aan tafel zitten twee vertegenwoordigers van het Elisabeth-Tweesteden Ziekenhuis in Tilburg. Daar vergaren ze inmiddels een schat aan belangrijke data door het gebruik van sensoren. Een slimme pleister meet elke twee minuten vitale functies bij patiënten op de covid-afdeling. Die data belandt meteen in het EPD. Margot de Waal-Verheijen, intensivist en voorzitter van de Werkgroep Vitaal bedreigde patiënt: “Dit neemt verpleegkundigen veel werk uit handen, want die hoeven die gegevens niet meer te meten en in te voeren.”
Joost Morssinkhof, organisatorisch hoofd Longgeneeskunde: “Maar je kunt veel meer met die data. We zijn die gaan analyseren om te kijken of we patronen kunnen herkennen om te voorspellen of iemand gaat verslechteren.” Deze techniek zat al een tijd in de pijplijn. Covid-19 bleek de aanjager voor daadwerkelijke implementatie. De Waal-Verheijen: “Soms is urgentie nodig om een versnelling te maken.”
Geen cijfers, maar tekst
Ook in de ggz hebben ze interesse in AI-toepassingen, vertelt Joran Lokkerbol, Director Economic Evaluation & Machine Learning bij het Trimbos Instituut. “De vraag is hoe we bijvoorbeeld het sentiment kunnen monitoren zodat we predictiemomenten kunnen vaststellen voor terugvallen, of een behandeling die niet aanslaat. Maar data vergelijken kan pas als de datastructuur uniform is en de relevante cliëntinformatie is heel precies in kaart wordt gebracht.” Alleen bestaat de data in de GGZ vooral uit tekst. Maar ook uit een berg geschreven dossiers moet technisch gezien uniforme data uitgehaald kunnen worden.
AI als middel
Dat de zorg baat heeft bij de nieuwste technologie is duidelijk, maar hoe doen we dat veilig en in het belang van de patiënt? “Onderzoek als zorginstelling in hoeverre je gebruik maakt van de potentie van de data. Begin met de behandelaars te vragen: welke gegevens zou je willen hebben om de cliënt beter te kunnen helpen, zo ga je de vanuit behandelaar geleidelijk de kant op richting AI”, adviseert Jeekel. “AI is een middel om een doel te bereiken, geen doel op zich. Begin klein, zoals in Tilburg, en zorg voor een algoritme waar de patiënt en behandelaar profijt van hebben.”
Hindernissen
Hoe groot de voordelen van AI ook zijn, natuurlijk zijn er ook hindernissen te nemen. Algoritmes kunnen over verschillende organisaties/ziekenhuizen heen gaan, om zo grotere hoeveelheden data te kunnen analyseren. Dan moet de data wel uniform worden opgeslagen. En ook al heb je een enorme berg uniforme data, nog steeds mag lang niet alle data gedeeld worden. Jeekel: “Je moet er voorzichtig mee zijn. Je moet de spelregels blijven hanteren. Maar ook dan kun je nog steeds goede AI neerzetten. Je kunt bijvoorbeeld ook met synthetische data algoritmes testen.”
Scepsis
En dan is er ook nog een hoop scepsis te overwinnen in de praktijk, merkt Morssinkhof op: “Je verbaast je erover dat nieuwe technologie niet massaal omarmd wordt. Dat was indertijd ook met elektrische bloeddrukmeters zo, maar nu zijn die gemeengoed. Ik zie een razendsnel ontwikkelende technologie, sneller dan we kunnen bijbenen. Je moet mensen meenemen in die ontwikkeling, luisteren naar vragen en aanknopingspunten en zorgen voor direct resultaat voor de zorgverlener.”