AI speelt een steeds grotere rol in de gezondheidszorg, waarbij betrouwbaarheid van essentieel belang is. Professor Diederik Gommers, gespecialiseerd in Intensive Care Medicine bij Erasmus MC, en Véronique Van Vlasselaer, SAS analytics & AI Lead, benadrukken in podcast De Dataloog de vele kansen en uitdagingen die gepaard gaan met het gebruik van data en AI in de zorg. Het waarborgen van datakwaliteit en een nauwe samenwerking tussen zorgprofessionals en technische experts is daarbij van cruciaal belang voor het succes van AI in de medische sector.
De gezondheidszorg staat voor verschillende uitdagingen bij de implementatie van AI, waaronder de integratie van data uit diverse bronnen en het begrijpen van de medische context. Tegelijkertijd biedt AI de mogelijkheid om de efficiëntie in patiëntenzorg te verbeteren, wat volgens Gommers, voorzitter van de redactieraad van ICT&health, een veelbelovende toekomst schetst voor AI in de zorg.
AI maakt het onder meer mogelijk om inzichten uit data te halen, waarmee zorgprofessionals het gevoel terugkrijgen dat ze in control zijn, stelt Gommers. "We hebben zoveel data van IC-patiënten: 130.000 datapunten per dag. Daarmee moeten we toch verpleegkundigen en dokters kunnen helpen, zodat ze in ieder geval een terugkoppeling kunnen krijgen of het goed gaat met de buurman van de patiënt waar ze bezig mee zijn, zodat ze die patiënt ook alle aandacht kunnen geven."
Integratie van data
Een belangrijke uitdaging, los van het garanderen van de kwaliteit van data, is echter de integratie van data uit verschillende systemen zoals elektronische patiëntendossiers (EPD’s), medische apparatuur en monitoren. Het gebruik van machine learning-technologie kan hierbij helpen door data veilig te delen en te integreren zonder dat de data fysiek verplaatst hoeft te worden.
Daarnaast vereist de interpretatie van medische data een diepgaand begrip van de medische context en terminologie. Nauwe samenwerking tussen zorgprofessionals en data scientists is onmisbaar om de medische context correct te interpreteren en integreren in AI-modellen. “Dingen die je ontwikkelt, moet je samen met de gebruikers ontwikkelen”, meent Gommers.
Het belang van data
Volgens Van Vlasselaer is de rol van data in de zorg cruciaal voor het succes van AI-toepassingen. Ze benadrukt dat data van hoge kwaliteit en nauwkeurigheid essentieel zijn voor het ontwikkelen van betrouwbare AI-systemen.
Variabiliteit in de kwaliteit van data kan leiden tot onnauwkeurige AI-modellen. Daarom is de implementatie van strikte datakwaliteitscontroles en continue monitoring van de prestaties van AI-modellen noodzakelijk. Dataveiligheid vormt een belangrijke uitdaging, vooral bij samenwerking tussen verschillende ziekenhuizen. Het gebruik van technieken zoals federated learning en encryptie kan helpen om de privacy-waarborging van data te garanderen.
Privacy en kwaliteit van zorg
Gommers vindt dat het waarborgen van privacy en het handhaven van de kwaliteit van zorg voor elke patiënt essentieel is. AI-systemen moeten niet alleen efficiënt zijn, maar ook betrouwbaar en ethisch verantwoord. Voorspellende modellen moeten zonder bias ontwikkeld worden, zodat alle patiënten dezelfde kwaliteit van zorg krijgen, ongeacht hun persoonlijke kenmerken. Het uiteindelijke doel is om meer patiëntgerichte behandelingen te bieden, gebaseerd op uitgebreide patiëntdata, wat kan leiden tot betere overlevingskansen en kortere opnameduur in het ziekenhuis.
AI vindt specifieke toepassingen in de radiologie, waarbij Gommers benadrukt dat de rol van artsen in de interpretatie van AI-resultaten van groot belang blijft. Volgens Van Vlasselaer vervangt AI de artsen niet, maar fungeert het als een waardevol hulpmiddel dat hen ondersteunt in hun werk. Voorspellende modellen kunnen daarnaast helpen om de zorg te verbeteren en om de juiste patiënten voor IC-behandelingen te selecteren, wat subjectiviteit vermindert en zorgverleners beter onderbouwde adviezen geeft.
Uitlegbaarheid en vertrouwen in AI
Zowel Gommers als Van Vlasselaer onderstrepen het belang van vertrouwen in AI-systemen. Het vertrouwen van zowel artsen als patiënten is cruciaal voor de succesvolle implementatie van AI. Denk aan het voorkomen van bias doordat een machine-learning model met eenzijdige gegevens gevoed wordt.
Van Vlasselaer: "Een van de pijlers die wij heel belangrijk vinden in het betrouwbaar maken van AI, is dat ongeacht wie of wat je bent, dat je dezelfde goede kwaliteit van zorg krijgt. Dat betekent overigens niet dezelfde zorg, want dat hangt af van veel karakteristieken. Mijn lichaam kan heel anders reageren op een bepaalde behandeling dan iemand anders."
Investeren in datageletterdheid
Van Vlasselaer vindt dat uitlegbaarheid en interpreteerbaarheid van AI-modellen van groot belang zijn, evenals het bovengenoemde vermijden van bias en het naleven van ethische normen. Ze benadrukt het belang van investeringen in datageletterdheid onder zorgprofessionals om AI effectief te kunnen gebruiken. Training en opleiding van zorgprofessionals in het gebruik en de interpretatie van AI-modellen zijn hierbij onmisbaar.
AI-modellen moeten begrijpelijk zijn voor zorgprofessionals om vertrouwen te winnen. Het is belangrijk om uitlegbare AI-technieken te ontwikkelen en tools te maken die zorgprofessionals helpen de beslissingen van AI-modellen te begrijpen. Bias in AI-modellen kan leiden tot ongelijke zorg. Implementatie van ethische richtlijnen en continue monitoring zijn nodig om fouten te identificeren en te corrigeren.
Vergroten van werkplezier
Gommers benadrukt ook het belang van werkplezier in de zorg en vindt dat het binden van mensen aan de zorgsector bijdraagt aan betere zorg. Hij ziet slimme AI-toepassingen als een middel om het werkplezier te vergroten, bijvoorbeeld door de administratieve lasten te verlichten. Generatieve AI kan gesprekken tussen artsen en patiënten omzetten in gestructureerde verslagen, wat bijdraagt aan een efficiëntere werkomgeving en het werkplezier zo kan verhogen.
Toekomst van AI in de zorg
De toekomst van de zorg richt zich volgens Gommers op het verbeteren van werkplezier en het efficiënter organiseren van zorg. Naast het gebruik van AI-toepassingen speelt ook het delen van inzichten binnen de gezondheidszorg in Europa een belangrijke rol in deze ontwikkeling. Betrouwbare AI-toepassingen bieden volgens zowel Gommers als Van Vlasselaer grote mogelijkheden, mits er zorgvuldig wordt omgegaan met de datakwaliteit of beheer van data, samenwerking tussen professionals en ethische overwegingen.
De Dataloog is een onafhankelijke Nederlandstalige podcast over data & kunstmatige intelligentie. Luister het hele verhaal via deze podcast op Spotify.
Diederik Gommers is spreker op de ICT&health World Conference, die van 28-30 januari 2025 in Maastricht plaatsvindt.
