Vorige week hadden we het genoegen om een gevarieerde groep experts samen te brengen om zowel het enorme potentieel als de uitdagingen in de praktijk van het succesvol maken van AI-initiatieven in de gezondheidszorg te verkennen. De discussies waren rijk, openbarend en gebaseerd op praktische ervaring in klinische, technische en wereldwijde gezondheidszorgomgevingen.
Belangrijke inzichten in het potentieel van AI in de gezondheidszorg
- Anton Bouter (Centrum Wiskunde & Informatica) liet zien hoe AI nu in slechts 10 seconden optimale bestralingsplannen kan bepalen, een taak waar mensen normaal gesproken 30+ minuten over doen, en tegelijkertijd de veiligste balans kan vinden tussen de effectiviteit van de behandeling en het vermijden van overmatige blootstelling.
- Willem Grootjans (LUMC) liet zien hoe AI-ondersteunde pre-screening van röntgenfoto's van de borstkas direct kritieke gevallen markeert, zodat radiologen zich kunnen richten op patiënten die ze het meest nodig hebben.
- Niek Versteegde (Goal3) deelde praktijkvoorbeelden uit ontwikkelingslanden, waar technologie de werkdruk van overbelaste gezondheidswerkers aanzienlijk kan verlichten en de resultaten voor patiënten drastisch kan verbeteren.
- Marketa Ciharova (VU) herinnerde ons eraan dat AI weliswaar veelbelovend is voor het diagnosticeren en voorspellen van geestelijke gezondheidsproblemen, maar dat de huidige algoritmen nog steeds worstelen met taken zoals het voorspellen van zelfgerapporteerde stress, wat de noodzaak van voorzichtige interpretatie en voortdurende verbetering benadrukt.
- Wouter Kroese (PacMed) liet zien hoe hun klinisch geïmplementeerde AI-tools (in de top 0,1% van initiatieven die in ziekenhuizen worden opgeschaald!) helpen bij het voorspellen van remissierisico's, de IC-capaciteitsplanning ondersteunen en risicovolle gevallen identificeren die artsen over het hoofd zouden kunnen zien.
In het daaropvolgende paneldebat, gemodereerd door Marijn, bespraken de vijf experts de uitdagingen om AI-initiatieven te laten slagen, met uitstekende en tot nadenken stemmende input van Renate Baumgartner, socioloog en assistent-hoogleraar Participatory AI aan de VU. Hoewel de vooruitzichten over het algemeen vrij positief waren, zijn er genoeg uitdagingen:
- Ethische bezwaren wanneer AI beslissingen neemt (zoals bijvoorbeeld bij röntgenscans) of dezelfde behandeling toepast op alle patiënten - waardoor sommigen van hen mogelijk schade ondervinden.
- De noodzaak om je voortdurend aan te passen aan ontwikkelingen op het gebied van AI en regelgeving, waarbij een continue feedbackloop moet worden onderhouden
- Weerstand van het personeel, verergerd door een gebrek aan integratie tussen AI-tools waardoor zorgverleners gedwongen worden om tussen systemen te wisselen
- De noodzaak van goede trainingsgegevens, aangezien AI-algoritmen slechts zo goed zijn als de informatie waarop ze zijn getraind
- Krappe budgetten en een gebrek aan druk om te innoveren in publieke organisaties
- De behoefte aan een sterk, robuust AI-platform om de implementatie te ondersteunen
Hartelijk dank aan de organisatoren, Mark van Beta Faculty, Mohammad van KIN en Agnes van HERA en M&O.
En een nog grotere dank aan iedereen die deelnam aan het symposium voor het delen van jullie ervaringen, gedachten en vragen, en ons allemaal een stukje dichter bij het realiseren van het volledige potentieel van (onze) AI-initiatieven bracht. Laten we contact houden!