Heel veel, is het antwoord in het kort. Dat is waarschijnlijk de reden waarom Mount Sinai (ziekenhuisgroep in de VS) onlangs een afdeling Kunstmatige Intelligentie is gestart, of waarom de federale regering van België een AI4Health-consortium financiert, of waarom het Radboud Medisch Universitair Centrum zijn AI-labs heeft geopend, om enkele initiatieven te noemen.
Door onderzoek uit het verleden en verschillende oplossingenbibliotheken te bekijken, is Healthskouts erin geslaagd 11 belangrijke voordelen van AI voor ziekenhuizen samen te vatten. Bij elk voordeel geven we enkele voorbeelden van bedrijven die op dit gebied actief zijn.
1 Geef uw personeel een extra brein
Vergelijkbaar met een spellingscontrole die miljoenen regels tekst in een willekeurige taal doorneemt, kan AI personeel een extra brein geven door in een oogwenk miljoenen referentiepagina's of EHR-datapunten door te nemen. Zo helpt AI om verkeerde diagnoses te voorkomen, behandelingen te triageren/prioriteren en te helpen zeldzame of ongewone ziekten op te sporen. AI kan acties voorstellen op basis van een medische voorgeschiedenis, in combinatie met lessen uit RWE (Real World Evidence), waardoor proactief vroegtijdig kan worden ingegrepen en trends worden gesignaleerd die anders misschien worden gemist. Daarnaast kan AI helpen bepalen welke tests of behandelingen een patiënt met een langdurige gezondheidstoestand nodig heeft of baat bij kan hebben.
Voorbeelden: LynxCare, ScienceIO, Rhino Health.
2. Verander helden in superhelden
Uw medisch team bestaat al uit helden. Maar AI kan hen superkrachten geven, zoals extra snelheid, verbeterde nauwkeurigheid en dingen zien die anders niet gezien zouden worden. Een van die superkrachten is patroonherkenning, inzetbaar bij onder meer pathologie, radiologie, dermatologie en voor live videobeelden tijdens operaties. Daarnaast kan AI een oceaan van data in realtime analyseren en zo de interpretatie automatiseren, informatie op de juiste manier labelen en annoteren en afwijkingen opsporen ver nog voor onze helden in staat zijn ze te detecteren. Deze superkrachten verbeteren diagnostische processen, klinische besluitvorming en dus klinische resultaten en uitkomsten.
Voorbeelden: Centaurlabs, Etiometrie, IcoMetrix.
3. Ontlast uw personeel
Ziekenhuispersoneel moet werken in een stressvolle omgeving met veel papierwerk. AI helpt dit papierwerk te stroomlijnen met geautomatiseerde beeld- en tekstanalyse die de verwerkingssnelheid en de nauwkeurigheid van de informatie verhoogt. Ook administratieve taken kunnen sneller worden afgehandeld dankzij geautomatiseerde codering en facturering en dankzij suggestieve tekst- en (medische) spraakherkenning. AI zal ook helpen vele valse alarmen en meldingen te voorkomen, valdetectie te versnellen en de druk op het personeel te verlichten via AI-gedreven chatbots en medische assistenten. Kwaliteitsmanagers zullen enthousiast zijn op geautomatiseerde kwaliteitsborging, veiligheidsinspecties en controle op de naleving van wettelijke voorschriften.
Voorbeelden: DeepScribe, Bingli, Newcompliance.
4. Een revolutie in planningsmogelijkheden
Hoeveel beter zou uw faciliteit lopen als u de mogelijkheid had gehad om een dry run of een simulatie te organiseren voorafgaand aan de bouw? Verschillende bedrijven bieden 'Digitale Tweelingen' en AI-simulatietools aan, niet alleen vanuit het oogpunt van de architectuur of infrastructuur, maar ook rond processen, patiëntenstromen en financiële gevolgen.
Voorbeelden: Hakobio, Simul8, AnyLogic.
5. Monitor en perfectioneer uw machines
Om het gebruik van een individuele machine in een grote puzzel te kunnen beoordelen, moet je alle stukjes ervan in elkaar leggen. Helaas is deze puzzel in de zorg zeer complex. Dankzij recente evoluties in RFID, QR-codes, barcodes, IoT, GPS, RPA (robotic process automation) edge computing en interconnectie-diensten, kunnen de stukjes van de ingewikkelde puzzel in elkaar worden gelegd. De verzamelde datapunten kunnen dan met AI worden geanalyseerd en geoptimaliseerd. Zo kunnen operators apparatuur optimaal inzetten (gebruiksmanagement), de ideale routing bepalen, de planning verbeteren, de schoonmaak optimaliseren, energie besparen, de analyse van het aantal bezoekers verfijnen en apparatuur nauwkeurig traceren. Denk aan het uitvoeren van een MRI in 5 in plaats van 30 minuten. AI-systemen kunnen ook defecten aan apparatuur voorspellen en technische interventies ruim van tevoren beheren. Zo kunnen gezondheidssystemen operationele topprestaties leveren én handhaven.
Voorbeelden: Falkonry, MySphera, Synap IoT.
6. Optimaliseer de inkomsten
Wat is de meest gunstige bezetting van uw bedden, welke besparingen kunt u per visite realiseren, wat is de optimale mix van diensten en welke processen of afdelingen presteren het best? Uw financiële afdeling ziet graag af van het handwerk om deze vragen te beantwoorden en gebruikt die tijd liever om zich te richten op strategische acties op basis van dashboards die door slimme algoritmen worden geproduceerd. Beschouw dit als ‘precisie-financiering’, AI als uw kristallen bol voor effectief gebruik van uw financiële middelen, door gebruik te maken van RWD (Real World Data) om prestaties te visualiseren, benaderingen te vergelijken en aan te passen tussen patiënten, teams, protocollen, workflows & faciliteiten.
Voorbeelden: VisiqQuate, ClosedLoop, Veda.
7. Beveilig het hospitaal
De explosieve groei van digitaal verbonden apparaten en gebruikers, samen met een toename van gerichte cyberaanvallen op ziekenhuizen, maakt cybersecurity tot een van de grootste zorgen in zorgorganisaties. En het beveiligen van het ziekenhuis is veel meer dan dit, het gaat ook om het signaleren van anomalieën in bezoekerspatronen, toegang tot faciliteiten, veilige identificatie & authenticatie, fraudedetectie, enzovoort. AI is bij uitstek geschikt om deze risico's in realtime te signaleren, razendsnel te reageren en de schade te minimaliseren.
Voorbeelden: GoClinic, Asimily, Protenus.
8. Breng het ziekenhuis naar de patiënt
In het verleden moesten patiënten naar het ziekenhuis komen door de beperkingen van de technologie. Recente evoluties in sensoren en connectiviteit beginnen die beperkingen weg te werken. Het enige obstakel dat overbleef was 24/7 monitoring op afstand en gelijktijdig garanderen dat de juiste personen gecontacteerd werden wanneer vitale functies fout gaan, liefst nog vòòr ze fout gaan. Ook hier wordt AI gebruikt om de grote datasets die sensoren produceren te interpreteren en vervolgens potentiële alarmen naar de juiste persoon of personen te routeren. Deze AI-oplossingen worden ingezet in diverse fasen, van (preventieve) screening tot behandeling en herstel, resulterend in verkorting van het verblijf in het hospitaal.
Voorbeelden: Biofourmis, Nobi, HumanITcare.
9. Personaliseer de dienstverlening aan de patiënt
Een generieke behandeling heeft ernstige beperkingen. Gepersonaliseerde behandeling en revalidatie is véél doeltreffender. Vanuit het oogpunt van klinische resultaten, maar ook van de patiënt. Het is veel makkelijker zich te houden aan een op maat gesneden regime. Probeer je maar eens te houden aan een niet passend dieet- of fitness-advies. Maar voor een gepersonaliseerde behandeling moeten we enorme hoeveelheden medische kennis, RWE (Real World Evidence), genetische informatie, omics data, input van wearables & medical devices etc. doornemen. Dit is te veel info voor mensen om te verteren, maar niet voor ‘mensen + AI’.
Voorbeelden: Brightseed, Laguna, Tempo.
10. Breng uw patiënt in verrukking
De vorige paragrafen hebben allemaal opde een of andere manier een zeer positieve impact op patiënten. Deze impact wordt versterkt door het verlagen van de administratieve lasten - door AI - waardoor de medewerkers tijd vrij kunnen maken voor meer empathie naar de patiënt toe.Bovendien kan AI helpen wachttijden te verkorten, gepersonaliseerde informatie te verstrekken, entertainmentopties voor te stellen en andere fricties weg te nemen. Stelt u zich voor welke impact een dergelijke verbeterde ervaring kan hebben op mensen die lijden aan chronische ziekten! Bovendien worden de capaciteiten van medisch personeel vergroot met AI, die hen helpt patiënten individueel te behandelen en te coachen zodat ze niet meer ziek worden, wat het ultieme doel is.
Voorbeelden: MayaMD, HealthTalk AI, Syllable.
11. Win de oorlog om talent
AI speelt niet direct een grote rol bij het aantrekken en behouden van werknemers. Er zijn weliswaar AI-tools voor geautomatiseerde screening van kandidaten, optimalisatie van personeelsplanning en gepersonaliseerde training. Maar de effecten van AI zoals genoemd in de vorige 10 punten dragen ook bij tot het realiseren van een 'great place to work' en zouden meer en betere kandidaten moeten aantrekken. AI helpt u indirect om de oorlog om talent te winnen.
Voorbeelden: Abtrace, XSolis, Olive.
Overal inzetbaar
Zoals u merkt, kan AI zo goed als overal in het ziekenhuis ingezet worden. Het belangrijkste om in het achterhoofd te houden is dat je de afkorting AI eerder moet beschouwen als ‘Augmented Intelligence’: kennis die wordt verrijkt met (artificiële) rekenkracht die de menselijke capaciteiten ver overstijgt.
Beschouw het als een spellingchecker of een schaakcomputer. Niet zozeer om de mens op te leggen wat zij of hij dwingend moet uitvoeren, maar eerder om suggesties te doen of fouten te vermijden. De mens blijft in controle om deze suggesties al dan niet te gebruiken.
Een versie van dit artikel is eerder in het Engels verschenen op de website van Healthskouts.
