Vijf jaar geleden werden er wereldwijd 40 AI-algoritmen gebruikt in de geneeskunde. Drie jaar later zijn dat er tien keer zo veel. Ze ondersteunen de medische wetenschap en het werk van doktors op allerlei manieren. Moeten we ons hard maken om dit aantal nog harder te laten stijgen of juist niet? We gingen op onderzoek uit.
Kunstmatige intelligentie
AI kan de gezondheidszorg op verschillende manieren ondersteunen. Het kan bijvoorbeeld patiëntentrajecten versnellen door een diagnose te stellen die geverifieerd kan worden door een dokter zelf. En, AI wordt soms zelfs ingezet om mensen laagdrempelig te behandelen. Ook zorgmedewerkers hebben er profijt van.
ICT&health International interviewde Kornowska, hoofd AI in Health Coalition: “AI vermindert de werkdruk van artsen door repetitieve en tijdrovende taken over te nemen die gedigitaliseerd zouden kunnen worden. Kunstmatige intelligentie zal de kwaliteit van de patiëntenzorg beïnvloeden, bijvoorbeeld door meer automatisch afwijkende testresultaten te detecteren. Het zal de effectiviteit van de behandeling van patiënten vergroten en de werktijd van artsen optimaliseren. En het gebeurt nu al.”
Barrières van AI
Slimme zorg is dus interessant, maar niet vanzelfsprekend. Kornowska vertelt dat sommige artsen en CEO’s van medische instellingen nog steeds geen vertrouwen hebben in de oplossingen van AI-algoritmen. Er ontbreken namelijk nog duidelijke richtlijnen om de effectiviteit ervan te controleren, hoewel ze in meerdere medische faciliteiten succes op hebben geleverd.
Een andere bottleneck in de adoptie van algoritmes in de medische wetenschap is de gebruikerservaring. Smart care is ook bedoeld om artsen te ontlasten, dus als een tool te ingewikkeld in gebruik is, werkt dat niet. Daarnaast is het niet handig dat IT-systemen vaak zelflerend zijn. Dat betekent dat er doorlopend grote hoeveelheden data ‘gevoerd’ moeten worden, zodat het algoritme betere conclusies trekt. Je kunt dan de vraag stellen: werkt het programma bij ouderen wel goed als het alleen jonge-mensen-data kent? Zulke vragen zijn volgens het Centrum voor Ethiek en Gezondheid nog niet beantwoord. Dit zelflerende aspect maakt de besluitvorming van AI ook ondoorzichtig. Een arts kan uitleggen waarom hij denkt dat een patiënt een bepaalde aandoening heeft of waarom een behandeling goed zou werken. Een IT-systeem niet, want die beargumenteert alleen op basis van de data die het kent.
Duur maakt goedkoper
Wel is zeker dat AI de huidige zorg betaalbaarder kan maken. Dit komt omdat zorgmedewerkers doelmatiger kunnen werken en er minder hulpverleners per patiënt nodig zijn. Een belangrijk punt, want de Wetenschappelijke Raad voor het Regeringsbeleid berekende dat over veertig jaar ongeveer één op de drie werknemers in de zorg moet werken om in de zorgvraag te voorzien. De uitdagingen voor de zorgsector zijn groot en blijven namelijk groeien. Meer handen aan bed zijn er niet, maar wel nodig.
Slim de toekomst in
Om te kunnen profiteren van slimme zorg moeten we nog aan een aantal punten werken. Kornowska: “We moeten wetgevingsinitiatieven op het gebied van AI en andere technologische innovaties coördineren. We moeten de toegang tot data openstellen omdat het gebrek aan data in de zorg het grootste obstakel is voor de ontwikkeling van AI. We moeten patiënten, medisch personeel en zorgmanagers opleiden en de mogelijkheden laten zien. Kunstmatige intelligentie is niet alleen geavanceerde wiskundige algoritmen, het kan ook helpen bij de behandeling van patiënten.” Ook zegt ze dat er meer geld vrijgemaakt moet worden voor de ontwikkeling van AI. Genoeg te doen dus. Tot die tijd kunnen we kijken naar Japan, de grote koploper van smart care. Waarom zij koploper zijn, lees je hier.
