Volgens prof. Frank Rademakers, directeur Medische Technologie en Innovatie bij UZ Leuven, kan AI de efficiëntie en kwaliteit binnen de gezondheidssector sterk verbeteren.
Tekst: Joris Hendrickx
Hoe belangrijk is het om zorgverleners op te leiden over de mogelijkheden, werking en risico’s van AI?
“Machine learning en deep learning geven geen zwart-wit antwoorden. Ze tonen een of meerdere mogelijke uitkomsten met een percentage dat de waarschijnlijkheid weergeeft. Het buikgevoel van mensen om die statistische informatie op de juiste manier te interpreteren is echter niet goed.”
“Het is daarom belangrijk dat we onze mensen opleiden over de technologie én over hoe ze de uitkomsten daarvan moeten vertalen naar beslissingen. Men mag immers niet zomaar het hoogste percentage kiezen, maar moet ook rekening houden met eventuele nadelen en neveneffecten.”
“AI is bovendien gebaseerd op data. Vandaag bestaat 80% van het werk van AI uit het ‘opkuisen’ van de datasets. Alles begint bij het creëren van kwalitatieve en gestructureerde data. Ook daarna kunnen nog vertekeningen van resultaten voorkomen. Het is dus cruciaal dat zorgverleners worden opgeleid over de risico’s en valkuilen van het gebruik van AI op datasets. Momenteel is daar nog te weinig aandacht voor in de opleidingen.”
Welk potentieel biedt AI binnen het domein van de beeldverwerking en -analyse?
“In UZ Leuven maken we zeer veel beelden (MR, CT, echo, weefselcoupes,…). AI laat reeds toe om deze automatisch te segmenteren (het herkennen van structuren) en zelfs te interpreteren (afwijkende beelden herkennen en identificeren over welke afwijking het gaat). Zo kan AI heel wat taken overnemen die nu nog door onze artsen moeten worden uitgevoerd. De impact hiervan op de sector zal groot zijn.”
“Toch is dat nog niet voor morgen. We beschikken in de medische wereld voorlopig immers nog niet over de vereiste datasets met de juiste interpretaties die nodig zijn om de software adequaat te kunnen trainen.”
Op welke manier kan AI beslissingsondersteunend werken?
“Gezien de enorme toename van de kennis in de gezondheidssector wordt AI een absolute must. De zorgverlener beschikt daarbij steeds over een tool die bij een specifieke klacht of onderzoeksresultaten op basis van alle beschikbare en meest recente kennis daarover concrete voorstellen en richtlijnen geeft.”
“Het is aan de zorgverlener om deze voorstellen wel of niet te volgen. Op die manier helpt AI ons vandaag al in de stroomlijning en standaardisatie van het zorgverleningsproces en bevordert het een kwalitatieve zorgverlening. Een andere meerwaarde is er bij het voorschrijven van medicatie. Sommige medicatie kan neveneffecten veroorzaken in combinatie met andere medicatie die reeds wordt ingenomen, met bepaalde aandoeningen of bij zwangerschap.”
AI kan heel wat taken overnemen die nu nog door onze artsen moeten worden uitgevoerd.
“Veel van zulke interacties komen niet frequent voor, waardoor zorgverleners niet kunnen putten uit hun ervaring. Software zoals ons zelfontwikkelde elektronisch patiëntendossier meldt preventief wanneer er een risico op neveneffecten is.”
Kan AI ook voor de patiënt zelf een rechtstreekse meerwaarde bieden?
“Naar patiënten toe zijn er heel wat toepassingen die hen helpen om hun eigen gezondheid beter en preventief op te nemen. Hierbij denk ik bijvoorbeeld aan apps die patiënten op een effectieve en efficiënte manier stimuleren om gezond te eten, meer te bewegen, niet te roken, hun gewicht in het oog te houden, enz.”
“Virtual reality en augmented reality kunnen dan weer een grote meerwaarde zijn in de opleiding van zorgverleners. Zo kunnen zij bepaalde handelingen oefenen en ervaring opdoen die vroeger enkel in een praktijksetting kon gebeuren.”
“Maar deze technologieën kunnen ook een therapeutisch nut hebben, bijvoorbeeld bij de behandeling van fobieën. Zo kunnen we hen gecontroleerd en gedoseerd laten gewennen aan bepaalde angsten.”
In welke zin kan AI bepaalde taken overnemen die niet door zorgverleners kunnen worden uitgevoerd?
“Voor het stellen van diagnoses bestaan er vandaag gegevenssets die zo groot en complex zijn dat een mens deze niet meer kan interpreteren en analyseren. Een typisch voorbeeld daarvan is het humaan genoom. Een volledige sequencing daarvan levert een hoeveelheid data op die enkel nog door algoritmes kan worden geïnterpreteerd via statistische bewerkingen.”
Voor de patiënten zelf zijn er heel wat toepassingen die hen helpen om hun eigen gezondheid beter en preventief op te nemen.
“Zo kan het vervolgens worden gepresenteerd in een vorm die wel behapbaar en interpreteerbaar is voor zorgverleners. Hier gaat de technologie dus verder dan enkel ‘helpen’. Dankzij AI wordt het bijvoorbeeld ook mogelijk om te voorspellen welke factoren mee bepalend zijn voor hoe een patiënt zal reageren op een specifieke behandeling. Vroeger werden die factoren vaak gewoon niet opgemerkt.”
“Bij bepaalde ingrepen maken we reeds gebruik van robots die bediend worden door mensen die daarvoor zijn opgeleid. Momenteel loopt er heel wat onderzoek naar de mogelijkheden om die sturing volledig te laten overnemen door programma’s. Dat is nog verre toekomst, maar op termijn zullen we wel in die richting evolueren.”