De grensverleggende gezondheids-AI: nieuwe kansen voor innovatie in de gezondheidszorgsector

Nu de gezondheidszorg onder druk staat om de resultaten voor patiënten te verbeteren en tegelijkertijd de kosten te beheersen, worden kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning (ML) in snel tempo onmisbare hulpmiddelen. Deze technologieën zijn veelbelovend voor het ondersteunen van besluitvorming, het verbeteren van de zorgverlening en het personaliseren van geneeskunde. Bovendien hebben AI- en ML-innovaties het potentieel om een revolutie teweeg te brengen in medisch onderzoek door onderzoekers toegang te geven tot ongekende hoeveelheden gegevens die kunnen leiden tot nieuwe behandelingen of geneesmiddelen voor ziekten. Deze blogserie onderzoekt de mogelijkheden voor zorginstellingen die AI-gebaseerde oplossingen implementeren.

AI / ML in de gezondheidszorg

AI en ML (dat kan worden beschouwd als een tak van AI) verwijzen naar machinegestuurde simulaties van menselijke intelligentie, met als doel het nabootsen van de denkprocessen en besluitvormingscapaciteiten van mensen. Het heeft potentiële toepassingen op vele gebieden, met name in de gezondheidszorg, waar het kan worden gebruikt om medische professionals te helpen bij diagnostiek en, meer in het algemeen, bij gezondheidsevaluaties. Door bijvoorbeeld medische gegevens en digitale beelden zoals MRI-scans en CT-scans te evalueren, kunnen machine learning-algoritmen subtiele afwijkingen identificeren die indicatoren voor ziekten kunnen zijn. Naast ondersteuning bij de besluitvorming kunnen AI-aangedreven oplossingen zorgverleners ook helpen om betere zorg te leveren en patiënten te helpen beter voor zichzelf te zorgen. Aangezien deze toepassingen zich snel uitbreiden in gezondheidszorgsystemen over de hele wereld, is het geen verrassing dat deze door machines gesimuleerde intelligentietools een essentiële hulpbron worden voor medische professionals. Naarmate de ontwikkeling van deze technologieën voortgaat, zal het gebruik ervan in de gezondheidszorg steeds gangbaarder worden, waardoor zorg efficiënter kan worden verleend.

Kansen en mogelijkheden van AI in de gezondheidszorg

Ziekenhuizen en medische praktijken maken steeds vaker gebruik van AI-systemen om classificatie- en diagnosetaken te automatiseren, zodat clinici zich kunnen concentreren op het bieden van gepersonaliseerde zorg aan hun patiënten. AI biedt ook de mogelijkheid om toegang te krijgen tot grotere datasets dan ooit tevoren, waardoor clinici patronen kunnen ontdekken die anders onopgemerkt zouden blijven. Dit kan helpen bij het verkrijgen van nieuwe inzichten in de gezondheid van patiënten, waarop vervolgens direct kan worden gereageerd met gerichte behandelingen die zijn afgestemd op de individuele omstandigheden van de patiënt. Daarnaast worden er momenteel op AI gebaseerde medische hulpmiddelen zoals pacemakers en insulinepompen ontwikkeld om de onafhankelijkheid en het comfort van veel patiënten met chronische ziekten te vergroten. Hoewel deze voordelen soms gepaard gaan met verfijning en optimalisatie van bestaande modellen, zijn de potentiële nieuwe mogelijkheden voor het verbeteren van de patiëntenzorg door middel van AI vrijwel onbegrensd.

Gepersonaliseerde geneeskunde

AI heeft het potentieel om gepersonaliseerde geneeskunde en gezondheidszorgresultaten radicaal te veranderen, waardoor de samenleving sneller op maat gemaakte benaderingen voor individuele patiënten kan ontwikkelen. Door enorme hoeveelheden patiëntgegevens te analyseren, kunnen deze AI-systemen realtime inzichten bieden in gepersonaliseerde behandelingen, voortgangsregistratie en diagnoses met een grotere nauwkeurigheid dan ooit tevoren. Zorgverleners krijgen bovendien betere toegang tot patiëntinformatie en kunnen op basis van empirische analyses sneller weloverwogen beslissingen nemen, wat leidt tot de ontwikkeling van gepersonaliseerde behandelplannen zodra een patiënt zich met een aandoening of symptoom meldt, inclusief voorspellende modellen voor voorgestelde behandelingen. Dit is een ongelooflijk waardevol hulpmiddel om betere resultaten voor patiënten te behalen, aangezien behandelingen vrijwel onmiddellijk kunnen worden gepersonaliseerd op basis van jarenlange klinische gegevens. Dergelijke geïndividualiseerde gezondheidszorg kan bijwerkingen bij patiënten voorkomen en de resultaten verbeteren in minder tijd en tegen lagere kosten.

Betere resultaten

AI maakt ook een nauwkeurigere diagnose mogelijk, waardoor de monitoring van patiënten en de gezondheidsresultaten worden verbeterd, administratieve processen worden gestroomlijnd en mogelijkheden voor preventieve zorg worden gecreëerd.

Ten eerste kunnen door machine learning-algoritmen toe te passen op gegevens uit medische dossiers gezondheidsrisico's worden opgespoord die anders misschien over het hoofd zouden worden gezien, waardoor levensreddende ingrepen mogelijk worden dankzij vroegtijdige opsporing van ziekten zoals kanker. Dit kan gepaard gaan met het helpen van artsen bij het identificeren van mogelijke interacties tussen verschillende geneesmiddelen of behandelingen en mogelijke medische complicaties.

Ten tweede heeft AI het potentieel om de kosten in de gezondheidszorg te verlagen door veel taken te automatiseren die normaal gesproken tijdrovende veranderingen door mensen vereisen.

Ten derde kan het fouten verminderen en zorgverleners helpen voorspellen wanneer een patiënt risico loopt op het ontwikkelen van bepaalde ziekten of gezondheidscomplicaties, nog voordat er symptomen zichtbaar worden. Dit alles kan bijdragen aan het verbeteren van het algehele welzijn van patiënten wereldwijd, wat uiteindelijk leidt tot betere resultaten voor hen, zowel fysiek als financieel.

Ontdekking van geneesmiddelen

De ontwikkeling van geneesmiddelen met behulp van AI heeft een groot potentieel, omdat het in staat is om in korte tijd enorme hoeveelheden gegevens te evalueren voor de analyse van nieuwe geneesmiddelen en geneesmiddelentrajecten. Deze processen kunnen zichtbare moleculaire eigenschappen beoordelen die voorheen onbekende geneesmiddelencombinaties vertegenwoordigen, wat kan leiden tot zeer effectieve behandelingen met minder bijwerkingen. Deze behandelingen die voortkomen uit het gebruik van AI kunnen een echt verschil maken bij het bereiken van betere resultaten voor patiënten, met meer veiligheid en nauwkeurigheid.

Medisch onderzoek

Op het gebied van onderzoek kan AI worden gebruikt om snel patronen te herkennen in grote hoeveelheden medische informatie. Deze patronen kunnen vervolgens aangeven welke behandelingen in het verleden effectief zijn geweest, zodat medische professionals vergelijkbare behandelplannen kunnen gebruiken voor andere patiënten met hetzelfde medische probleem. Wanneer informatie sneller beschikbaar is, zijn medische professionals beter in staat om hun patiënten nauwkeurigere diagnoses en behandelingen te bieden. AI heeft ook het vermogen om te anticiperen op mogelijke medische problemen voordat deze verergeren, waardoor proactief kan worden ingegrepen voordat een probleem ernstig of zelfs levensbedreigend wordt. De potentiële voordelen van AI voor het stimuleren van medisch onderzoek zijn veelbelovend voor het verbeteren van de resultaten voor patiënten.

Belanghebbenden en overwegingen met betrekking tot gegevens

Het gebruik van AI in de gezondheidszorg neemt snel toe, en daarmee komt ook een reeks personeelsleden die door de implementatie ervan worden beïnvloed. Vanwege de complexiteit van deze technologie zijn er veel belanghebbenden betrokken bij het overwegen van de invoering ervan, waaronder patiënten, artsen, verpleegkundigen en andere medische professionals; datawetenschappers; softwareontwikkelaars; regelgevende instanties; verzekeraars en andere betalers; IT-afdelingen; en overheidsorganisaties die verantwoordelijk zijn voor het opstellen van beleidsrichtlijnen voor de beveiliging van gezondheidsinformatie.

Een rode draad als het gaat om de impact en complexiteit van AI-systemen betreft data. Data is de levensader van AI en ML in de gezondheidszorg. Aangezien AI een steeds integraler onderdeel van de gezondheidszorg wordt, is het essentieel dat we de waarde van data begrijpen als het gaat om het benutten van deze technologieën voor betere patiëntenzorg. Van het mogelijk maken van precisiegeneeskunde en ondersteuning bij klinische beslissingen tot het automatiseren van alledaagse taken en het vrijmaken van tijd voor artsen – data hebben het potentieel om een revolutie teweeg te brengen in de manier waarop gezondheidszorg wordt verleend. Het is dan ook geen verrassing dat gegevensprivacy een belangrijk aandachtspunt is bij AI in de gezondheidszorg. Aangezien patiëntgegevens worden verzameld uit verschillende bronnen, zoals medische dossiers, draagbare apparaten of genetische tests, bestaat het risico dat deze waardevolle informatie in handen komt van kwaadwillende personen of wordt gebruikt voor onethische doeleinden als deze niet goed wordt beveiligd. Veel zorginstellingen hebben meerdere databases die moeten worden beveiligd tegen indringers, omdat lekken de gevoelige informatie van patiënten in gevaar kunnen brengen.

Gegevensbescherming

Om gegevensbescherming te bevorderen, moeten ziekenhuizen strikte protocollen implementeren om ervoor te zorgen dat de privacyrechten van patiënten worden gerespecteerd wanneer hun medische gegevens worden verzameld en opgeslagen. Dit kan maatregelen omvatten zoals veilige versleutelingsalgoritmen en veilige opslagpraktijken om ongeoorloofde toegang tot of misbruik van gevoelige gezondheidsgegevens te voorkomen. Daarnaast moeten organisaties governanceprocessen overwegen die ervoor zorgen dat potentiële risico's in verband met AI-technologie vroegtijdig worden geïdentificeerd, zodat ze effectief kunnen worden aangepakt. AI-oplossingen kunnen bijvoorbeeld worden geïmplementeerd met de juiste certificeringen om strenge normen voor gegevensbescherming te waarborgen. Een effectieve risicobeheerstrategie kan regelmatig onderhoud en updates van het systeem omvatten om eventuele tekortkomingen te identificeren en te verhelpen. Bovendien moeten processen voor een veilige omgang met gegevens worden geïntegreerd in de dagelijkse activiteiten van de organisatie om een veilige werkomgeving voor alle betrokkenen te garanderen. Deze inspanningen zullen ertoe bijdragen dat de HIPAA en andere relevante wet- en regelgeving niet worden overtreden. Door bij de invoering van AI-oplossingen rekening te houden met deze overwegingen, kunnen zorginstellingen de privégegevens van patiënten beveiligen en hun vertrouwen behouden.

Datakwaliteit

Datakwaliteit is een andere belangrijke overweging bij de integratie van AI in de gezondheidszorg. Hoe beter de data, hoe hoger de kwaliteit van voorspellende modellen en hoe bruikbaarder de voorspellingen van die modellen bij implementatie. Maar er zijn nog steeds obstakels: de data die bruikbaar zijn voor AI-integratie kunnen versnipperd zijn over verschillende locaties en afdelingen, kunnen verschillende standaarden hanteren en/of kunnen zijn opgeslagen in computersystemen die mogelijk niet interoperabel zijn. Bepaalde gegevens die anders nuttig zouden zijn, zijn misschien zelfs niet gedigitaliseerd. Hoewel meer gegevens over het algemeen extra voordelen opleveren, is de kwaliteit van die gegevens van belang. Door belanghebbenden te helpen het belang van kwaliteit in te zien, worden AI-oplossingen niet alleen nuttiger, maar leren ze ook hoe ze valkuilen kunnen vermijden, problemen kunnen oplossen wanneer iets niet volgens plan verloopt, en actieplannen kunnen ontwikkelen om de nodige aanpassingen voor de toekomst door te voeren.

Vooruitblik

AI en ML bieden een geweldige kans om de gezondheidszorg te revolutioneren en betere resultaten voor patiënten te behalen, onder meer door zorgprofessionals tijd te geven om zich te concentreren op wat het belangrijkst is: de zorg voor patiënten. Hoewel de implementatie van AI en ML in de gezondheidszorg uitdagingen met zich meebrengt, kunnen deze uitdagingen worden beheerst om ervoor te zorgen dat het volledige potentieel van AI kan worden benut zonder dat dit ten koste gaat van de veiligheid of het welzijn van patiënten. Met een zorgvuldige planning en samenwerking tussen belanghebbenden, zoals clinici, ziekenhuisbestuurders, softwareontwikkelaars en regelgevende instanties, kunnen zorginstellingen slimmere technologieën ontwikkelen die de gezondheidszorg efficiënter, effectiever en betaalbaarder maken voor iedereen. Een effectieve AI-strategie en een zorgvuldige implementatie zullen zorginstellingen helpen om innovatief te zijn en te floreren, nu en in de toekomst.

AI in de gezondheidszorg

Voor meer informatie over hoe kunstmatige intelligentie de wereld van de gezondheidszorg zal veranderen, klik hierom de andere artikelen in onze serie te lezen.

Referenties

Davenport, Thomas, Kalakota, Ravi. "Het potentieel van kunstmatige intelligentie in de gezondheidszorg." Future Healthcare Journal, vol. 6, 2019, pp. 94-98

AI en robotica zijn niet langer sciencefiction, maar veranderen de gezondheidszorg, PwC.