Merel Huisman, radioloog in het Radboudumc, is een ‘jonge klare’, maar zit al zo’n vijf jaar met haar neus bovenop de AI-ontwikkelingen. “In het begin was ik verbaasd dat workshops over AI geen volle zalen met radiologen trokken. Die nieuwe technieken vond ik vanaf het begin erg leuk. Op de IPhone kan alles, en vervolgens doen wij in het ziekenhuis alles nog met de hand. Ik wil meehelpen daar verandering in te brengen.”
Waar staan we wat jou betreft nu met AI?
“Als je de hype-cycle van Gartner bekijkt, dan zitten we met AI nu in het ‘dal van de desillusie’, oftewel de ‘implementation gap’. Veel studies vinden plaats in een soort van laboratoriumsetting, dus onder perfecte condities. In de praktijk valt het dan tegen. Dat is eigenlijk normaal, want dat geldt voor alle processen. AI wordt momenteel nog niet zo ontzettend veel gebruikt in de klinische praktijk. Er zijn wel algoritmen, maar vaak alleen voor heel smalle toepassingen.”
Wanneer zijn we uit deze fase?
“Dat is een heel moeilijke vraag. Je ziet nu de eerste papers verschijnen die grote fouten rapporteren. Terwijl er eerst alleen hallelujah-verhalen waren. In The Lancet Digital Health verschijnen papers van grote namen met foutrapportages. Ook de roep om transparantie daarover neemt toe. Daarnaast spelen er twee dingen."
"Ik denk dat de ingebruikname van algoritmes die de medische praktijk zo efficiënt mogelijk inrichten, eigenlijk sneller zal gaan dan we denken. Althans, dat hoop ik. Denk daarbij bijvoorbeeld aan de triage en de laag risico-categorieën, zoals verbeterde automatische hangings. Bij de diagnostische algoritmen verwacht ik de eerste grote binnen vijf jaar. Denk daarbij aan mammografieën of fractuurdetectie.”
Zijn radiologen bereid om kennis over AI tot zich te nemen, om daar iets over te leren?
“Jazeker. Een paar jaar terug heb ik met een bevriende collega uit Stanford een groot vragenlijstonderzoek gedaan onder meer dan 1.000 radiologen en aio’s, met name in Europa. We hebben gekeken naar de relatie tussen al aanwezige kennis en de neiging om een early adopter van AI te zijn. Uit onze survey vonden we een heel sterke relatie tussen een toenemende hoeveelheid kennis en een ‘open en pro-active attitude’ ten opzichte van AI. Heb je er eigenlijk alleen van gehoord, dan sta je er in principe positief tegenover. Heb je een klein beetje kennis, dan ben je geneigd negatief te zijn. Maar neemt die kennis toe, dan ben je toenemend positief.”
Zitten we nog in de fase waarin de radioloog vreest dat algoritmes baan, carrière of toekomst kost?
“Ik denk dat we nog wel met een paar tenen in die fase staan. We hebben met een survey gepeild in 2019. Toen had bijna 40 procent van de ondervraagden nog angst. Dus ik denk dat er zeker nog wel mensen zijn die gewoon denken: dat is me te veel, al die nieuwe dingen. Dus ik ben ertegen. Er wordt natuurlijk ook wel wat van je gevraagd. Je moet je actief laten herscholen, terwijl we het al druk hebben. Er heerst nog wel angst dat het algoritme het werk van de radioloog overneemt. Ik denk dat dat wel onterecht is. Maar daar moet je mensen over blijven informeren.”
Wat kan jij vertellen om die angst voor AI weg te nemen?
“Wat ik meestal zeg, is dat onze taken gewoon veranderen. Er is namelijk echt genoeg werk voor de radiologen, naast het immer toenemende verslagwerk. Denk aan het verfijnen van scanprotocollen. Op veel plekken is eigenlijk te weinig tijd voor de optimalisatie van de scanprotocollen. Ook zou je het aandeel patiëntcontact kunnen vergroten of meer een consulent rol op je kunnen nemen. Juist het automatiseerbarewerk, dat weinig interessant is voor radiologen, kun je laten wegvangen. En dan blijft er echt genoeg over. Ik zie een langzame shift die je niet waarneemt op dagelijkse basis. Maar opeens zal ons werk anders zijn.”
Lees ook dit recente artikel over de inzet van AI door het Radboudumc: Ai algoritme voor digitale pathologie bij Radboudumc.
Op 29 juni a.s. organiseert MedicalPHIT het congres PACS: beelden in de keten. Klik hier voor meer informatie.
