Digitale eerstelijnszorg is inmiddels stevig verankerd in Europa en daarbuiten. Videoconsulten en door patiënten geüploade foto's zijn routine geworden bij triage, diagnose en follow-up. In veel situaties is de smartphone in feite een eerstelijns diagnostisch hulpmiddel geworden. Maar... smartphones zijn geen klinische instrumenten.
Naarmate het vertrouwen in visuele beoordelingen op afstand toeneemt, groeit ook de bezorgdheid dat de beelden waarop clinici vertrouwen mogelijk geen accurate weergave zijn van de klinische werkelijkheid. Suboptimale belichting, slechte kadrering, lage resolutie en bandbreedtecompressie kunnen allemaal de beeldkwaliteit aantasten. Subtieler, en mogelijk gevaarlijker, is dat softwaregestuurde verbeteringen, waaronder AI-gebaseerde filters, de kleur, textuur en het contrast kunnen veranderen op een manier die klinisch relevante signalen verdoezelt. De gevolgen voor de veiligheid van patiënten zijn aanzienlijk. Dat is de conclusie van nieuw onderzoek, onder andere uitgevoerd door The Conversation en Bangor University, en gepubliceerd in The Lancet Primary Care.
Ontwikkeld voor beauty, niet voor geneeskunde
Moderne smartphonecamera's zijn ontworpen om visueel aantrekkelijke content te produceren. Automatische witbalans, dynamische bereikoptimalisatie en algoritmen voor huidverzachting zijn gekalibreerd om beelden te creëren die er goed uitzien op sociale media en berichtenplatforms. Ze zijn niet ontworpen voor medische toepassingen.
Elke stap in de keten van vastleggen, verzenden en weergeven brengt de mogelijkheid van vervorming met zich mee. Camera's interpreteren licht via eigen algoritmen. Videoplatforms comprimeren bestanden om dataverbruik te beperken. De verschillende beeldschermen variëren sterk in kleurkalibratie en helderheid. Nachtmodi kunnen gele tinten introduceren; compressie kan fijne details vervagen; automatische verbetering kan kleuren vervagen of juist feller weergeven.
Voor aandoeningen waarbij kleur diagnostisch van belang is, zoals geelzucht, cyanose, bleekheid of erytheem, zijn deze verschuivingen van belang. Een patiënt met bloedarmoede kan minder bleek lijken. Een patiënt met hepatitis kan minder geelzuchtig lijken. Subtiele cyanose of beginnend oedeem kunnen volledig over het hoofd worden gezien. Artsen zijn zich mogelijk niet volledig bewust van de mate waarin consumentenapparaten beelden wijzigen. De resulterende visuele gegevens kunnen overtuigend lijken, terwijl ze technisch onnauwkeurig zijn.
Onevenredige impact en subtiele vertekening
Deze risico's zijn niet gelijkmatig verdeeld. Het beoordelen van kleurafhankelijke klinische symptomen is al complexer bij personen met een donkere huidskleur. Dat geldt overigens niet alleen voor smartphone foto's, zoals al bleek uit een onderzoek naar de werking van saturatiemeters. Als beeldalgoritmen niet voor diverse bevolkingsgroepen zijn geoptimaliseerd, kunnen vertekeningen de diagnostische betrouwbaarheid verder verminderen en ongelijkheden vergroten.
Subtiele bevindingen zijn bijzonder kwetsbaar. Milde huiduitslag, vage blauwe plekken of vroege ontstekingsveranderingen kunnen worden weggewerkt door compressie- of verbeteringsprocessen. Wanneer noch de patiënt, noch de arts zich realiseert dat er vervorming heeft plaatsgevonden, kan visuele informatie onterecht diagnostisch gewicht krijgen. Het gevaar ligt niet zozeer in dramatische fouten als wel in misplaatst vertrouwen.
Integratie generatieve AI
De integratie van generatieve AI in beeldvorming voor consumenten introduceert een nieuwe categorie risico's. Platforms zoals Snapchat hebben digitale lenzen populair gemaakt die de huid egaliseren en gelaatstrekken verbeteren. De huidige AI-systemen gaan nog verder en regenereren gezichtsdelen, wijzigen schaduwen en passen de huidskleur op zeer realistische wijze aan.
In het dagelijks leven zijn deze functies onschuldig of zelfs wenselijk. In klinische contexten kunnen ze onbedoeld medisch relevante aanwijzingen uitwissen. Een blauwe plek kan worden verzacht, asymmetrie geminimaliseerd en verkleuringen gecorrigeerd. Dergelijke verbeteringen worden steeds vaker automatisch en onzichtbaar toegepast.
Patiënten realiseren zich misschien niet dat er filters actief zijn. Artsen vermoeden misschien niet dat ze aanwezig zijn. Toch kan het beeld op het scherm een computationeel gereconstrueerde interpretatie zijn in plaats van een getrouwe weergave.
Kloof tussen normen en bewustzijn
De bezorgdheid over de veiligheid van patiënten bij consulten op afstand wordt algemeen erkend. Er is echter relatief weinig aandacht besteed aan de beeldvormingspijplijn zelf als bron van risico's. Er zijn momenteel geen algemeen aanvaarde minimumnormen die bepalen wanneer door patiënten gegenereerde beelden van voldoende kwaliteit zijn voor klinische besluitvorming. Er zijn maar weinig gezondheidszorgsystemen die gestructureerde training bieden in het herkennen van door technologie veroorzaakte vervorming. Er is weinig begeleiding over wanneer er vanwege visuele onzekerheid moet worden overgegaan op een persoonlijke beoordeling.
Bovendien belemmeren praktische barrières het onderzoek. Videoconsulten worden vaak niet routinematig opgeslagen vanwege beperkingen in de bestandsgrootte, wat retrospectieve veiligheidsanalyses bemoeilijkt. Interdisciplinaire samenwerking tussen clinici en computerwetenschappers blijft eerder uitzondering dan regel. De digitale adoptie is sneller gegaan dan de digitale governance.
Risicobeperkende maatregelen
Sommige risicobeperkende maatregelen zijn eenvoudig. Patiënten kunnen worden aangemoedigd om natuurlijk daglicht te gebruiken, gemengde verlichting te vermijden, camera's stabiel te plaatsen en ervoor te zorgen dat het relevante lichaamsdeel duidelijk zichtbaar is. Expliciete prompts om beauty-modi en filters uit te schakelen voordat beelden worden vastgelegd of videoconsulten worden bijgewoond, zouden routine kunnen worden. Een eenvoudige mondelinge of elektronische bevestiging dat er geen filters actief zijn, kan helpen om het bewustzijn te vergroten.
Clinici moeten op hun beurt door patiënten gegenereerde beelden benaderen als potentieel vertekende weergaven in plaats van objectief bewijs. Door prompts in triagesjablonen in te bouwen, waarin wordt gevraagd naar de lichtomstandigheden of het gebruik van filters, kan dit bewustzijn worden genormaliseerd. Door bevindingen rechtstreeks bij patiënten te bevestigen ('Lijkt dit op uw gebruikelijke huidskleur?') wordt een gezamenlijke veiligheidscontrole geïntroduceerd. Wanneer de beeldkwaliteit suboptimaal is of subtiele kleurafhankelijke tekenen klinisch belangrijk zijn, moet de drempel voor persoonlijke beoordeling laag blijven.
Op systeemniveau zijn ingrijpender veranderingen nodig. Er is onderzoek nodig om te kwantificeren hoe beeldvormingspijplijnen van consumenten de zichtbaarheid van specifieke klinische tekenen beïnvloeden. Platforms die in de gezondheidszorg worden gebruikt, zouden realtime waarschuwingen kunnen geven over slechte belichting of overmatige compressie. Smartphonefabrikanten zouden een speciale “gezondheidszorgmodus” kunnen ontwikkelen die verbeteringen minimaliseert en kleurnauwkeurigheid vooropstelt. Minimumnormen voor klinische beeldschermen en transparantie in beeldverwerking zouden deel kunnen uitmaken van toekomstige regelgevingskaders.
Naarmate generatieve AI steeds dieper in consumentenapparaten wordt geïntegreerd, kunnen telezorgsystemen ook tools voor inhoudsauthenticatie nodig hebben om de integriteit van klinische observaties te waarborgen.
Digitale zorg opnieuw ijken
Smartphones zijn alomtegenwoordige hulpmiddelen geworden in de eerstelijnszorg op afstand, maar ze blijven ongekalibreerde diagnostische instrumenten. De aanname dat visuele informatie die via consumententechnologie wordt overgedragen inherent betrouwbaar is, is niet langer verdedigbaar.
Visuele getrouwheid moet een erkend patiëntveiligheidsprobleem worden. Dat betekent dat clinici en patiënten bewust moeten worden gemaakt, dat er pragmatische waarborgen in workflows moeten worden ingebouwd, dat er moet worden geïnvesteerd in interdisciplinair onderzoek en dat er regelgevingsnormen moeten worden ontwikkeld die zijn afgestemd op de realiteit van AI-verbeterde beeldvorming.
Digitale zorg heeft op grote schaal toegankelijkheid en gemak opgeleverd. Ervoor zorgen dat wat clinici zien echt een weerspiegeling is van wat er klinisch aanwezig is, is de volgende stap om gezondheidszorg op afstand niet alleen efficiënt, maar ook veilig te maken.
