De uitdagingen van kunstmatige intelligence (AI) in de zorg

4 maart 2022
Radiologie-tablet-computer-AI
AI
Blog

‘Zorg is mensenwerk’; ‘Zorg is wat gebeurt in de relatie tussen de zorgprofessional en de patiënt of cliënt’; ‘Zorg laat zich niet vangen in nullen en enen. Ieder mens is anders.’ In discussies over de mogelijkheden voor toepassing van AI in de zorg klinken vaak snel verontrustende geluiden zoals de drie citaten hierboven.

Enerzijds is dit volstrekt begrijpelijk. Zorg ís mensenwerk en moet dat ook blijven. Aan de andere kant komt de onrust deels voort uit onbekendheid met de materie. Een huisarts bijvoorbeeld, die zegt dat een algoritme nooit zijn persoonlijke, professionele inschatting van emotie op het gezicht van een patiënt kan vervangen, zal wellicht niet weten dat juist in het op basis van AI herkennen van emoties veel relevante ervaring is opgedaan.

Dezelfde onbekendheid met de materie kan leiden tot de angst dat AI het werk van zorgprofessionals gaat vervangen. Dat is niet zo: kunstmatige intelligentie kan ondersteunen, maar de beslissing blijft bij de mens. Professionals blijven nodig om AI-systemen te toetsen en te trainen. AI is dus vooral ook mensenwerk. Ook kan AI zorg en preventie verbeteren. En het kan een rol spelen om de patiënt of cliënt meer eigen regie te geven over zijn of haar gezondheid.

AI breed toepasbaar in zorg

Kunstmatige intelligentie is in de zorg toepasbaar in alle medische disciplines. Enkele voorbeelden:

  • Het kan de radioloog ondersteunen in de beoordeling van beelden, om hierin tot grotere nauwkeurigheid te komen.
  • Het kan behandelaars in de GGZ voorspellende informatie bieden door op basis van patiëntdata inzicht te bieden in de factoren die ertoe bijdragen dat een cliënt een psychotische episode krijgt.
  • Een AI-toepassing kan de cardioloog ondersteunen door met analyse van historische patiëntdata behandelingen te verbeteren en verpersoonlijken en diagnoses te versnellen en preciseren.
  • Een oogarts kan kunstmatige intelligentie gebruiken om fundusfoto’s te analyseren op de aanwezigheid van diabetische retinopathie of maculadegeneratie.

Voor de patiënt of cliënt van de zorg zijn die voorbeelden er ook. Een patiënt met diabetes kan een AI-toepassing gebruiken als ondersteuning om tot een gezondere leefstijl te komen. Een cliënt in de GGZ kan er inzicht mee krijgen in de factoren die stress bij hem veroorzaken, en zo leren zelf hierin te sturen om tot stressreductie te komen.

Zorgvuldigheid vereist

Het gaat alleen allemaal niet vanzelf. Dat heeft niet alleen te maken met weerstand door onbekendheid: toepassing van AI moet ook functioneel zijn. Organisaties moeten mensen, tijd en budget vrijmaken. Ook kan het nodig zijn een business case te ontwikkelen. Is een toepassing ontwikkeld of een bestaande toepassing degelijk getoetst, en heeft die aantoonbaar meerwaarde, dan moet die worden ingebed in de workflow van de betreffende zorgprofessionals. Zij moeten worden getraind om ermee te leren werken en er vertrouwen in te krijgen.

Verder moet de toepassing worden gevalideerd met de eigen data waarover de zorgprofessionals beschikken. De dataset waarop de AI wordt getraind, komt immers niet per definitie overeen met de beschikbare gegevens in de organisatie. Bovendien moeten belangrijke vragen worden beantwoord over de data die worden gebruikt, de algoritmen die worden toegepast, de privacy, en de schaalbaarheid van de toepassing.

Benodigde vertrouwen

Geen vragen die eenvoudig of in een kort tijdsbestek kunnen worden beantwoord. Maar de antwoorden erop zijn wel essentieel om zorgprofessionals, patiënten en cliënten het vertrouwen te geven dat nodig is om AI een vast plaats in de zorg te geven. Lukt dit, dan kan AI een belangrijke rol gaan spelen om de kwaliteit van de zorg te verhogen, en door gerichte inzet van het beschikbare zorgaanbod de kosten ervan én de werkdruk te verlagen.

Dit is het tweede van drie artikelen over de rol van AI in de zorg. Het eerste artikel ging in op de betekenis van AI voor deze sector, het derde gaat over AI als project.

Door innovation partner