Toets 1 om een storing te melden, toets 2 voor Nederlands, toets 4 om een afspraak te maken, toets 5 voor andere opties… Als u helemaal door de menu’s gewandeld bent, volgt steevast de begroeting: “Al onze medewerkers zijn momenteel bezet, de wachttijd kan oplopen tot x minuten”. Nadat u tinnitus hebt opgelopen in uw rechteroor van het luide wachtmuziekje, meldt een medewerker u vrolijk “dat u bij een andere dienst moet zijn, maar dat is géén probleem, ik zet u even door!”. Wachtmuziekje. Tinnitus, nu ook in het linkeroor.
Herkent u dit? Kan het nog erger? Jawel, wacht maar tot u het zorgparcours moet betreden met een ziekte die afwijkt van de standaard. U wordt vrolijk doorgeschakeld van de ene dienst naar de andere. U zal gedwongen worden om minstens tienmaal uw symptomen te beschrijven, telkens bij een andere verpleegkundige, arts of therapeut. Zo’n parcours kan je nauwelijks intelligent noemen.
Daar tegenover staat artificiële intelligentie, kunstmatige intelligentie, en machine learning en deep learning. Hierbij wordt de rekenkracht van computers ingezet om processen efficiënter te maken. Steevast zijn er medische professionals die deze technologie bedreigend vinden en luidkeels verklaren dat deze technologie hen nooit kan vervangen. A.I. is volgens hen slechte technologie, nog slechter dan de bestaande.
Zoals zo vaak is de waarheid niet zwart-wit. Zoals Kasparov samen met de schaakcomputer schaakt, zullen artsen in de nabije toekomst in hun besluitvorming geholpen worden door slimme virtuele assistenten. Artsen kunnen immers niet in enkele minuten door 600.000 artikelen en 1,5 miljoen patiëntendossiers gaan zoals IBM Watson, of 30 keer sneller een mammogram analyseren met 99% accuraatheid, zoals slimme algoritmes dat wel kunnen.
De medische professional zal in de toekomst een nog belangrijkere en beter betaalde rol krijgen, indien deze zich laat bijstaan door intelligente systemen die het ‘domme’ werk uitvoeren en professionals in staat stellen om fouten te vermijden en zich te concentreren op strategie en menselijke vaardigheden.
Amazon Echo
Wat is er intuïtiever en gebruiksvriendelijker dan praten om een handeling uit te voeren? Dit in tegenstelling tot menu’s doorlopen, klikken op kleine knopjes en ingewikkelde instructies interpreteren.
Amazon bracht de Echo op de markt, een toestel dat eruitziet als een zwarte cilinder met luidspreker en microfoon, verbonden met het internet. Met spraakcommando’s kunnen opdrachten worden uitgevoerd, zoals het weer opvragen, afspraken plannen, medicatieherinneringen instellen, vervoer regelen of boodschappen bestellen.
Binnenkort zullen Google, Microsoft, Apple en Baidu vergelijkbare toepassingen aanbieden.
Toegegeven, er is nog veel werk aan spraakherkenning, maar spraak wordt gezien als de interface van de toekomst. In combinatie met andere diensten kan de toegevoegde waarde groot zijn.
Start-ups
Lumiata
Dit product is ontworpen om twintig chronische aandoeningen te voorspellen, zoals diabetes, chronische nierziekte en hartfalen. Het helpt verzekeraars hun middelen efficiënter in te zetten en zorgaanbieders bij betere triage en besluitvorming.
AiCure
AiCure bewaakt therapietrouw via beeldherkenning. Patiënten maken een foto tijdens het innemen van medicatie, waarna software analyseert of het juiste medicijn correct wordt ingenomen.
Freenome
Deep learning wordt toegepast op bloedbiopten voor de diagnose van kanker. Freenome ontwikkelt tools voor screening, diagnose en behandeling van leeftijdsgerelateerde aandoeningen.
Hoewel de technologie veelbelovend is, bestaat er een ethisch spanningsveld tussen triage en kostenbesparing.
Babylon
Babylon gebruikt een spraakgestuurde interface om symptomen te analyseren voordat een patiënt contact krijgt met een arts. Het systeem doorzoekt een grote databank met medische gegevens om tot een eerste beoordeling te komen.
Kheiron
Kheiron Medical ontwikkelt machine learning-oplossingen voor radiologie, gericht op verbetering van efficiëntie, consistentie en nauwkeurigheid van diagnoses.
MedWhat
MedWhat is een medische chatbot die vragen van patiënten en professionals kan beantwoorden. De toepassing integreert patiëntgegevens en medische literatuur en ondersteunt analyse van medische beelden en therapieën.
