Het (onvervulde) potentieel van AI in de gezondheidszorg

Wie zijn dagen spendeert in het huidige zorglandschap waar mens en technologie de handen in elkaar leren slaan, zal niet gauw zeggen dat AI-technologie al een big splash maakte. Dat er veel in de startblokken blijft hangen, kan je dan weer wel stellen. 

“De gezondheidszorg absorbeert de voordelen van deze innovaties veel te langzaam”, vat Dr. Dipak Kalra, voorzitter van i~HD (European Institute for Innovation through Health Data) en hoogleraar health data, aan. “Dat is jammer, want AI biedt zoveel mogelijkheden. Onder meer voor de zorgmedewerkers zelf, met meer gerichte behandelingen, betere voorspellingen, vlottere data-analyse… Maar ook voor de patiënt, en dan vooral de chronische zieken, en voor het zorgsysteem als organisatie. AI kan bijvoorbeeld afspraken, bedbezetting, workflow… verbeteren.”

Van onderzoek naar de praktijk

We hoeven daarvoor niet enkel in toekomstige tijd te spreken. Heel veel AI-oplossingen voor de zorg worden reeds ontwikkeld. Maar dan wel binnen een onderzoekssetting, zegt Alexander van Someren van CAIRElab, waar ze zich onder meer bezighouden met het implementeren en evalueren van AI-technologie in ziekenhuizen. “Het in de praktijk brengen, gebeurt jammer genoeg nog te weinig.” Al zijn er volgens hem toch al enkele mooie succesverhalen in ziekenhuizen wereldwijd. “Radiotherapie is een goed voorbeeld. Daarbij geef je een kwaadaardige tumor zoveel mogelijk straling en het weefsel daaromheen zo min mogelijk. Een heel ingewikkelde taak, waar AI een grote klinische rol speelt. Ook binnen radiologie – MRI’s, CAT-scans… – zijn er best wat voorbeelden. Zo gebruikt het LUMC AI-technologie om de scantijd van MRI’s te verkorten.”

Dit zijn voorbeelden binnen het primaire zorgproces, maar ook in de secundaire laag dipte AI zijn teen al in het water. “Er is technologie die patiënteninstroom en -uitstroom voorspelt, of helpt bij de administratie. Zorgmedewerkers zouden gemiddeld 40 procent van hun werktijd kwijtspelen aan administratieve taken, dus dat lost een groot probleem op. Maar rond die zorgprocessen liggen dus nog heel veel kansen.”

AI Act

Wie kansen zegt, zegt ook uitdagingen. “Datakwaliteit, uniformiteit, user experience, integratie met software, compliance”, somt Van Someren er enkele op. “Ook ethische uitdagingen proberen we met Europa het hoofd te bieden, met de allereerste AI Act”, vult Kalra aan. “Hiermee kijken we naar de risico’s, afhankelijk daarvan worden beslissingen genomen die AI-gebruikers moeten beschermen. Maar dat vraagt dus veel van de ontwikkelaar om goede ethische praktijken toe te passen.”

Transparantie is hierbij heel belangrijk: wat willen we bereiken met de AI en voor welke klinische beslissingen? Weten patiënten dat er AI werd gebruikt? Is er voldoende kwalitatieve data? Dan is er ook nog databescherming en het correct trainen van de AI. Kalra: “AI is als een slimmerik zonder hersenen, of gezond verstand. Het is alleszins geen vervanging, maar een hulpmiddel.”

Over een AI-tool beschikken is dus niet genoeg, men moet er ook verantwoord mee omspringen. “Om van wetenschappelijke bevindingen naar veranderingen in de gezondheidszorg te komen, volgen ziekenhuizen een bepaalde gang van zaken”, aldus van Someren. “Voor AI-ontwikkelingen is er nog geen standaardroute. Ondertussen hebben we een beter idee van hoe ons door het zorglandschap te manoeuvreren en een AI-project aan te pakken. Zo hebben wij een stappenplan bedacht die een zorginstelling of ontwikkelaar kan doorlopen om automatisch aan de medical advice regulation te voldoen.”

Steeds in evolutie

Dat AI een hele uitdaging is om te beoordelen, zegt ook Kalra. “Ieder land beschikt over Health Technology Assessment-organen, die beslissen of een innovatie veilig is voor de gezondheidszorg. Zij worstelen met AI omdat het niet statisch is – het evolueert voortdurend. Maar we zijn verheugd om via een nieuw Europees project, ASSESS-DHT, betere methoden te kunnen ontwikkelen om onder andere AI-innovaties te beoordelen.” En dan moet het vertrouwen nog volgen. Dat vraagt meer transparantie en opleiding. “En een robuustere kwaliteitsborging, om ervoor te zorgen dat de methoden om AI te beoordelen gelijke tred houden met ICT-innovaties. AI moet geen gevaar worden dat slechts sporadisch en onder controle mag losgelaten worden.”

“Tijd om verandering te omarmen en de gezondheidszorg anders aan te pakken. Zo houden we het ook betaalbaar”, sluit van Someren af.