We gaan in de vergadering van de Raad van Toezicht over naar het volgende agenda-onderwerp. De presentatie door een MT-lid en de beamer worden klaargezet. Mijn linkerbuurman gebruikt dit moment voor een vraag: “Henk, toen je drie jaar geleden die voltijds master Data Science in Tilburg ging volgen, vonden we dat allemaal wat raar. Nu kan ik geen dagblad meer openslaan of er is wel een artikel dat refereert aan big data, AI, machine learning of data mining. Moet ik als toezichthouder nu ook machine learning gaan leren?”
Een interessante vraag, die mij vaker wordt gesteld. Wat moet een lid van een Raad van Toezicht met die onderwerpen? Meestal stel ik mijn collega’s gerust. Ze hoeven dat allemaal niet zelf te kunnen. Wel is het zeer relevant om te begrijpen welke impact deze ontwikkelingen kunnen hebben op je organisatie en hoe deze organisatie er mee om kan - of zelfs moet - gaan.
Vaak verwijs ik naar de uitstekende online cursus ‘AI For Everyone’ van Andrew Ng op Coursera. Een aanrader en nog gratis ook! Andrew Ng is AI-ondernemer en professor bij Stanford University. Hij was onder meer werkzaam als director op het terrein van AI, deep learning en machine learning bij Google Brain en Baidu. Hij is een autoriteit in AI en weet deze materie ook business-wise begrijpelijk te duiden.
AI-pareltjes
Als ik me verdiep in de AI-initiatieven in zorgorganisaties waar ik toezichthouder ben, kom ik nu al de mooiste pareltjes tegen. Zo sprak ik laatst met de CMIO Bart-Jan Verhoeff van het St. Jansdal-ziekenhuis. Hij heeft dankzij de geweldige bron van data uit het EPD zelf een neuraal netwerk gemaakt waarmee de kans op heropname binnen 30 dagen na ontslag uit een ziekenhuis voorspeld kan worden.
Dergelijke voorbeelden tonen hoe je big data en AI kunt inzetten om én de kwaliteit en veiligheid voor patiënten te vergroten én tegelijk efficiënter om te gaan met middelen (lees: inzet medewerkers en kosten). Maar er zijn nog veel meer mooie voorbeelden in de gezondheidszorg te vinden.
