Is het mogelijk om in de zorg gebruik te maken van de mogelijkheden die AI biedt zonder in de cloud te werken? Ja dat kan natuurlijk wel, stellen Jacobs en Van Ginneken, maar een ziekenhuis maakt het zich dan niet bepaald gemakkelijk. “Het gaat immers om grote hoeveelheden data en die vereisen een forse rekenkracht”, zegt Jacobs.
Van Ginneken vult aan: “Toen wij stappen gingen zetten op het gebied van deep learning, zo rond 2013, zijn we GPU kaarten gaan aanschaffen, omdat op dat moment nog geen cloudoplossingen bestonden voor deep learning. Toen die er in 2016 wel kwamen, concludeerden we al heel snel dat een eigen infrastructuur onderhouden heel veel ruimte, elektriciteit en koeling vergt. Theoretisch kon het allemaal wel, maar bij verdere groei was het niet realistisch om op die grondslag te blijven werken. Dus zijn we steeds meer naar de cloud gaan verplaatsen.”
De juiste stap, stelt Jacobs: “Je ziet dat steeds meer rekenkracht en datastorage nodig is. Een ziekenhuis is daar niet in gespecialiseerd. Een aantal bedrijven is dit wel, en die kunnen het bovendien veel energie-efficiënter en meer schaalbaar aanbieden. Die expertise heb je niet in huis, zeker op termijn niet meer want daar wordt het veel te groot voor als je de AI-mogelijkheden breder gaat toepassen.”
Werken in de cloud voor AI
Aan werken in de cloud voor AI zijn wel eisen gesteld. “De basis is natuurlijk een contract dat de zaken op het gebied van veiligheid en privacy heel goed regelt”, zegt Jacobs. “Daarop moet je bovendien auditen en monitoren. Het tweede is goede kostenafspraken maken.”
Toen Van Ginneken 25 jaar geleden promoveerde, moest hij de duizend beelden die hij voor zijn proefschrift nodig had allemaal stuk voor stuk zelf inscannen. “Nu gebruiken we er voor sommige papers wel honderdduizend”, zegt hij, “en dat is ook nodig om het soort onderzoek te kunnen doen dat we tegenwoordig willen doen. Dan kan het niet anders of je komt uit bij de grote cloud providers. Die zijn daar het best in en hebben de certificaten om met medische data om te gaan. Het is dus belangrijk dat je daar in het offertestadium partijen op bevraagt.”
Vanzelfsprekend neemt dit niet weg dat het ziekenhuis nog steeds zelf de verantwoordelijkheid heeft om de processen goed in te richten. “Dit betekent dat je je kennis moet bijhouden”, zegt Van Ginneken. “Door in de cloud te werken kunnen we onderzoekswerk doen dat we anders niet zouden kunnen doen, daardoor verandert ons werk. De cloud zelf is ook ingewikkelde technologie, het is echt een andere manier van software opzetten.
Grote providers
In antwoord op de vraag of de complexiteit ook afhankelijkheid van de gekozen cloud provider met zich meebrengt, reageren beiden bevestigend. “Toch is hiermee ook iets vreemds aan de hand”, zegt Van Ginneken. “Iedereen begrijpt dat een ziekenhuis niet zelf een MRI-apparaat of een hybride OK ontwikkelt. Maar als het om data gaat ligt het toch ineens anders.” Jacobs vult aan: “Vendor lock-in ligt tot op zekere hoogte altijd op de loer. Maar er blijft altijd ruimte om op een andere provider over te stappen. Natuurlijk engineering effort, vergelijk het maar met overstappen van Apple naar Android, maar het kan dus wel. Er is ook diversiteit aan spelers.” De angst om overgeleverd te worden aan een marktpartij is dus niet terecht, stelt Van Ginneken. “En het is ook weer goed dat er geen dertig partijen zijn om uit te kiezen, want dat maakt het keuzeproces alleen maar lastig,”
De twee grootste cloud-aanbieders zijn AWS van Amazon en Azure van Microsoft. De Nijmeegse onderzoeksgroep gebruikt AWS. “Google is voor een aantal zaken ook interessant maar is nog wel eens geneigd van de ene dag op de andere een dienst of service af te sluiten”, zegt Van Ginneken.
Nu investeren
Investeren in de cloud dus, om de ontwikkelingen in AI te kunnen bijbenen? Ja, ziekenhuizen moeten dat beslist doen, vinden beiden, alle ziekenhuizen. “Tegelijkertijd moet ook worden geïnvesteerd in de opleiding voor cloud engineers”, zegt Jacobs. “Zie nu maar eens zulke mensen te vinden. En ze zijn echt hard nodig, want over tien jaar is werken in de cloud de norm. We moeten dus ook in gesprek met de opleidingsinstituten.”
Het Radboudumc ziet een actieve rol voor zichzelf om de kennis in huis te halen. Het heeft het initiatief genomen om professionals cursussen op het gebied van AI aan te bieden. Ook biedt het stageplekken aan studenten AI. “In de hoop natuurlijk dat we ze daarmee ook in ons kunnen interesseren als werkgever”, zegt Van Ginneken. Verder is een master medical data science in ontwikkeling. “We denken dat daarin ruimte bestaat voor data science die zich specifiek op de zorg richt”, zegt hij.
Op 14 december organiseert MedicalPHIT een middagseminar rondom werken in de cloud. Tijdens dit seminar wordt een overzicht gegeven van de voordelen van werken in de Cloud en ontrafelt de mythes rondom de transformatie naar de Cloud.
