Al jarenlang wordt er gesproken over het dreigende ‘zorginfarct’. Rapporten wijzen erop dat we tegen de grenzen van het huidige systeem aanlopen. De vraag is: hoe kunnen we het systeem verbeteren? Zijn de doelstellingen helder? Liggen de prikkels op de juiste plekken? Gebruiken we voldoende iteratie om te leren wat wel en niet werkt? En hoe vinden we de balans tussen kosten, veiligheid, innovatie en uitkomsten?
Misschien is het tijd om naar een verrassende bron van inspiratie te kijken: AI. Wat kunnen we leren van systemen zoals AlphaFold, dat een van de grootste wetenschappelijke uitdagingen heeft opgelost? Zijn de principes toepasbaar in de gezondheidszorg?
Wat AlphaFold ons leert
AlphaFold, ontwikkeld door DeepMind, is een AI-systeem dat een van de meest complexe problemen in de wetenschap heeft opgelost: het voorspellen van de 3D-structuur van eiwitten op basis van hun aminozuurvolgorde. Dit probleem was decennialang een enorme uitdaging voor de wetenschap, essentieel voor het begrijpen van ziekten en het ontwikkelen van nieuwe therapieën.
Wat AlphaFold zo succesvol maakt, is dat het systeem duidelijke doelstellingen had, effectief beloningssystemen gebruikte en binnen strikte beperkingen werkte. Net zoals AI de complexe natuur van eiwitvouwing heeft doorgrond, kunnen we soortgelijke principes toepassen in de zorg om systemische problemen aan te pakken.
Drie belangrijke lessen voor de zorg
Duidelijke doelstellingen: het doel van AlphaFold was helder - het accuraat voorspellen van eiwitstructuren. In de zorg is het doel ook duidelijk: de beste uitkomsten leveren tegen de laagst mogelijke kosten. Echter, net als in de wetenschap voor AlphaFold, meten we de zorguitkomsten vaak niet consistent of transparant genoeg. Als we uitkomsten systematisch en transparant zouden meten, kunnen we de voortgang en impact beter beoordelen.
Beloningssysteem: AlphaFold werd getraind met een systeem van beloningen voor correcte voorspellingen. Dit hielp het model om snel te leren en te verbeteren. In de zorg zouden we ook een beloningssysteem kunnen ontwerpen dat zorgverleners stimuleert om de beste uitkomsten te leveren binnen beperkingen. Nu worden zorgverleners vaak beloond op basis van productie, wat niet altijd tot betere uitkomsten leidt.
Beperkingen en afwegingen: net zoals AlphaFold beperkte middelen had, zoals rekenkracht en data, moet de zorg werken binnen beperkingen van tijd, budget, middelen en regelgeving. AI-systemen zoals AlphaFold maken voortdurend afwegingen tussen nauwkeurigheid en snelheid. In de zorg moeten we soortgelijke afwegingen maken: hoe vinden we de balans tussen kosten, risico’s en uitkomsten? Door de beschikbare data optimaal te gebruiken, kunnen we deze afwegingen verbeteren.
Deze principes toepassen in de zorg
Uitkomsten meten en belonen: net zoals AlphaFold succes behaalde door consequent zijn resultaten te verbeteren, zouden zorginstellingen systematisch hun zorguitkomsten moeten publiceren. Dit zou innovatie bevorderen door best practices te delen en te leren van resultaten.
Simulatie en optimalisatie: AlphaFold simuleerde talloze eiwitstructuren om patronen te begrijpen en beter te voorspellen. De zorg kan een vergelijkbare aanpak volgen door simulaties te gebruiken om verschillende behandelopties te testen. Denk aan digitale tweelingen: virtuele kopieën van patiënten of zorgsystemen die het mogelijk maken om veilig behandelopties te simuleren en optimaliseren voordat ze in de praktijk worden gebracht. We kunnen ook modellen maken van zorgverleners met de geassocieerde patiëntenstroom.
Persoonlijke risicoanalyse en preventie: net zoals AlphaFold gebruik maakte van gedetailleerde data om eiwitstructuren te voorspellen, kunnen we in de zorg data gebruiken om gepersonaliseerde risicoanalyses te maken. Dit kan dienen als basis voor een preventieve aanpak, zoals regelmatige monitoring en vroege interventies voor patiënten met een verhoogd risico op gezondheidsproblemen.
Beloningssystemen binnen beperkingen
In AI werken beloningssystemen optimaal binnen de grenzen (constraints) die aan het systeem worden gesteld. In de zorg ligt de nadruk vaak op productie en kostenbeheersing, in plaats van op het optimaliseren van uitkomsten binnen de beschikbare middelen. Zouden we zorgverleners kunnen belonen voor hun vermogen om binnen de beperkingen van tijd, middelen en veiligheid de beste zorg te leveren?
Daarnaast moeten we accepteren dat niet alles geoptimaliseerd kan worden zonder concessies. Dit vraagt om zorgvuldige afwegingen tussen middelen en de best mogelijke uitkomsten. AlphaFold laat zien dat het succesvol omgaan met beperkingen, juist door ze te omarmen, kan leiden tot innovatie en verbetering.
AI als inspiratiebron voor de zorg
AI biedt ons een nieuw perspectief op hoe we complexe problemen kunnen aanpakken. Als we dezelfde principes van duidelijke doelstellingen, effectieve beloningssystemen en iteratief leren toepassen in de zorg, kunnen we het systeem stap voor stap verbeteren. Het leren omgaan met de beperkingen en het maken van de juiste afwegingen is daarbij essentieel. De vraag is niet langer of AI ons kan helpen, maar hoe we deze inzichten het best kunnen gebruiken om betere zorg voor iedereen te garanderen.
Innovatieleider Jeroen Tas is spreker tijdens de ICT&health World Conference op 28-30 januari 2025 in Maastricht. Tas geeft zowel een keynote als diverse breakout sessies.
