AI innoveerde al vele sectoren. Toch loopt de zorg nog achter bij het toepassen van deze technologie. AI biedt echter de mogelijkheid om de zorg verder te optimaliseren en zo een efficiëntere zorgverlening en betere uitkomsten voor zowel zorgverleners als patiënten te voorzien. Marc Somberg, product specialist bij ChipSoft, vertelt welke uitdagingen we moeten overwinnen om het succes van AI in de zorg te garanderen.
Iedereen werkt op zijn eigen manier
"Het gebruik van artificiële intelligentie in de zorg neemt toe. Toch voorkomen enkele uitdagingen nog de wereldwijde toepassing van AI in de zorg. Vele ziekenhuizen maken reeds gebruik van gesofisticeerde technologieën, maar ieder met hun eigen methode. Ze meten en analyseren data elk op een andere wijze, waardoor het onderling delen van data niet mogelijk is. Voor de verdere adoptie van AI in de zorg is een gestandaardiseerde methode voor het meten en analyseren van data echter vereist. Deze gedeelde manier van werken is nodig om voorspellende analyses te kunnen opstellen en om trends en patronen te kunnen herkennen. Zo is het mogelijk om patiënten vroegtijdig te helpen."
Implementatie versus innovatie
"Een andere uitdaging is de adoptie van AI in de zorgsector verhogen. Technische ontwikkelingen evolueren namelijk langzamer dan in andere sectoren. Het tempo ligt lager wegens de zwaardere belangen in de zorg, omdat het gaat om leven en dood. Ziekenhuizen dragen patiëntveiligheid hoog in het vaandel waardoor ze dus best sceptisch zijn over het toepassen van artificiële intelligentie en de impact ervan op hun zorgverlening."
"Bovendien verkiezen ziekenhuizen en data scientists baanbrekende ideeën die vaak te complex zijn om uit te voeren boven simpele maar effectieve toepassingen. Ze prefereren ambitieuze projecten waar ze over kunnen publiceren, hoewel simpele en effectieve toepassingen de adoptie van AI in de zorg sterk kunnen stimuleren. Ook is een groot aandeel van de zorgverleners nog niet echt klaar voor complexe AI-toepassingen."
Verschillende inzichten voor de beste oplossing
"Verschillende inzichten en standpunten zijn van cruciaal belang voor het creëren van een AI-toepassing. Met enkel de input van een data scientist verkrijgt het ziekenhuis een mooie technische, maar medisch irrelevante oplossing. Wanneer een arts een medisch relevante toepassing ontwikkelt, is deze dan weer vaak technisch niet uitvoerbaar. Daarom is de samenwerking tussen mensen met verschillende visies cruciaal. De implementatie van een succesvol AI-model vereist input van een multidisciplinair team, minstens bestaande uit een arts, een data scientist en een werknemer van een andere afdeling met een verschillende visie. Door samen te werken, verkrijgt men de beste toepassing waarbij datascience een ondergeschikte rol speelt. Aangezien iedereen het eens is over het grotere belang, namelijk betere zorg.
De onduidelijke regulering van AI
"Ten slotte ontbreekt er specifieke wetgeving rondom AI. De wetgeving is nog in volle ontwikkeling en de juridische kaders zijn nog niet duidelijk gedefinieerd. Hierdoor blijven de juridische consequenties van het gebruik van AI nog onbekend. Bovendien werken ziekenhuizen met vertrouwelijke gegevens van patiënten. Er zijn duidelijke richtlijnen vereist over hoe ze deze informatie opslaan, verwerken en beschermen om de privacy van patiënten te garanderen. Momenteel vormt deze onduidelijkheid rond de wetgeving een remmende factor voor de acceptatie en implementatie in de zorgsector. Zorginstellingen blijven hierdoor terughoudend om AI toe te passen."
De mogelijkheden van AI
"Als deze uitdagingen overwonnen zijn, kan de technologie benut worden om een grote impact te maken in de zorg. Data is het nieuwe goud voor de zorg van de toekomst en de analyse van de vergaarde data vormt het fundament voor een betere kwaliteit van zorg. Toch heerst er nog steeds angst bij zorgverleners dat artificiële intelligentie hun jobs zal overnemen, terwijl het hun juist verder zal ondersteunen bij het uitvoeren van repetitieve taken. Daarnaast kan AI ingezet worden om de kennis en ervaring van medische professionals dieper toe te passen en op meer dan één patiënt tegelijk."
"Een andere toepassing is het creëren van een digitale kopie van het ziekenhuis. Door voorspellende methodes op het 3D-model toe te passen, kan de werking van het ziekenhuis bestudeerd worden, zoals de meest efficiënte wandelroutes tussen afdelingen. Dit concept valt ook toe te passen op de patiënt. Door beeldvormend onderzoek, labonderzoeken, DNA-analyses en medische literatuur te combineren, wordt er een digitale versie van de patiënt gecreëerd. Het AI-model combineert zijn ervaring met het specifieke patiëntprofiel om de risico's van een ingreep te voorspellen. Zo krijgt de arts tijdens de operatie feedback, bijvoorbeeld via een scalpel dat trilt wanneer de arts te veel druk zet bij een patiënt met dunner weefsel."
AI: de toekomst van de zorg
"AI is de toekomst, ook voor de zorg. Het biedt de mogelijkheid om de kwaliteit van de geleverde zorg te verbeteren. Echter moeten er nog enkele uitdagingen overwonnen worden om het succes te garanderen zoals de standaardisatie van data, de implementatie en de adoptie van AI, het belang van verschillende perspectieven bij de ontwikkeling van toepassingen en de regulering rond AI. Als we deze uitdagingen overwinnen en de volledige potentie van AI benutten, dan neemt de kwaliteit van de zorg toe. Zo realiseren we betere uitkomsten voor zowel de patiënt als de zorgverlener."
