Artificiële intelligentie (ai) verandert alles aan de manier waarop we vrijwel alles doen. Daarop vormt de medische sector geen uitzondering. Zo breiden de manieren waarop medische professionals concepten als machine learning toepassen, zich voortdurend uit. Vier voorbeelden hoe ai het verschil maakt in de gezondheidszorg.
Een van de grootste voordelen van ai is het vermogen om grote hoeveelheden data te verwerken en te analyseren, abnormale patronen op te sporen en te leren van eerdere ervaringen. Dit zou kunnen leiden tot slimmere besluitvorming, betere kwaliteit van zorg en betere resultaten voor de patiënt.
Naarmate de medische technologie verbetert, kan het voor professionals moeilijker worden het tempo bij te houden. Het duurde bijvoorbeeld dertien jaar – van 1990 tot 2003 – voor meerdere teams van twintig universiteiten en onderzoekscentra in zes landen om het menselijk genoom in één keer in kaart te brengen. Tegen 2019 waren technologie en ai ver genoeg gevorderd om wetenschappers in staat te stellen om op dezelfde dag het volledige genoom in kaart te brengen om genetische ziekten bij zieke baby’s vast te stellen. Dergelijke doorbraken zijn alleen te bereiken met ai. Immers, het menselijk brein kan de informatie niet snel genoeg verwerken.
Revolutie
Hieronder zijn vier manieren waarop ai een revolutie in de gezondheidszorg teweegbrengt:
- AI kan medische diagnoses verbeteren
Vanaf het moment dat gezondheidszorgorganisaties ai voor het eerst gingen gebruiken, was het altijd een hulpmiddel om clinici en technici te helpen. Ai kon snel data verwerken, correlaties vinden en inzichten bieden. Echter, een mens moest uiteindelijk naar de informatie kijken om een diagnose te stellen.
De technologie maakte echter een grote sprong voorwaarts in 2018, toen de Amerikaanse voedsel en warenautoriteit (FDA) de IDx-DR goedkeurde. Dit was het eerste stand-alone, op ai gebaseerde systeem dat autonoom diagnoses van diabetische retinopathie kon stellen zonder toezicht van een arts. Met de IDx-DR legt een camera beelden van het oog van een patiënt vast en uploadt deze naar de cloud, waar software ze vervolgens analyseert. De ai vergelijkt deze beelden met een databank van opgeslagen beelden die eerder zijn geanalyseerd en gelabeld door menselijke professionals, en geeft vervolgens een negatieve of positieve diagnose. De klinische studie die werd gebruikt om goedkeuring van de FDA te verkrijgen, toonde aan dat de IDx-DR matige tot ernstige diabetische retinopathie met meer dan 87 procent nauwkeurigheid kon detecteren.
Het deeplearning convolutional neural network (cnn) is een ander voorbeeld van hoe ai een krachtig hulpmiddel kan zijn bij medische diagnose. Volgens Science Daily is een cnn ‘een kunstmatig neuraal netwerk dat is geïnspireerd op de biologische processen die plaatsvinden wanneer zenuwcellen (neuronen) in de hersenen met elkaar zijn verbonden en reageren op wat het oog ziet’. Het kan snel duizenden beelden verwerken, of ‘bekijken’, en zichzelf aanleren om patronen te herkennen.
In 2018 trainden onderzoekers in Duitsland, Frankrijk en de VS een cnn om huidkanker op te sporen. Ze deden dit door het meer dan honderdduizend afbeeldingen van kwaadaardige melanomen en goedaardige moedervlekken te laten zien en het systeem te leren deze te classificeren op basis van waarneembare patronen. Na de trainingsperiode testte het team de cnn tegen een groep ervaren dermatologen. De cnn ving 95 procent van de melanomen op, vergeleken met een menselijke nauwkeurigheid van 86,6 procent. Het boeiende van het verbeteren van medische diagnosemethoden en nauwkeurigheid is dat het leidt tot een meer gepersonaliseerde en effectieve behandelingen in het algemeen.
- Ai kan de patiëntervaring verbeteren
De gezondheidszorg kan ook profiteren van ai doordat de patiëntervaring gestroomlijnd en gepersonaliseerd wordt. Hoe efficiënter organisaties kunnen zijn, hoe meer patiënten ze per dag kunnen helpen.
Een voorbeeld is het Amerikaanse Babylon Health, dat interactieve en gepersonaliseerde patiëntenzorg biedt door middel van zijn ai-gestuurde chatbot. De tool analyseert de symptomen van een patiënt en beveelt vervolgens een van twee opties aan: een virtuele check-in met artsen of een persoonlijk bezoek aan een ziekenhuis.
Sommige ziekenhuizen proberen patiëntenstromen efficiënter te maken doormiddel van AI en voorspellende analyses. Bij het Johns Hopkins-ziekenhuis heeft een bijgewerkt commandocentrum geleid tot een verbetering van zestig procent in het vermogen om patiënten op te nemen en een toename van 21 procent in het aantal patiënten dat vóór het middaguur wordt ontslagen. Dit resulteert in een snellere en meer bevredigende patiëntervaring.
- Ai kan medische resultaten verbeteren
Ondanks de enorme verbetering van de kwaliteit van de imaging-technologie moeten chirurgen nog vaak vertrouwen op 2d-beelden die uren, dagen of zelfs weken oud zijn. Hierdoor moeten ze tijdens de ingreep extra denkwerk verrichten en in een oogwenk aanpassingen doen om diepte, omvang en nauwkeurigheid in te schatten op basis van hun ervaring en de instrumenten waarover ze beschikken.
Ook hier zijn veranderingen op komst. Zo kan een chirurgisch navigatiesysteem van het bedrijf Proprio een realtime, verbeterd 3d-beeld geven van de anatomie van de patiënt. Het maakt gebruik van kunstmatige intelligentie, augmented reality voor een realtime visuele weergave van wat de chirurg ervaart. Een dergelijk systeem kan de operatietijd verkorten en fouten als gevolg van vermoeidheid van de chirurg verminderen. En dat alles terwijl de nauwkeurigheid toeneemt, het aantal fouten afneemt en het trauma van de directe omgeving tot een minimum wordt beperkt.
Doordat ai gezondheidszorgorganisaties helpt om ziektes eerder te diagnosticeren, chirurgische behandelingen verbetert en meer gepersonaliseerde behandelplannen opstelt, neemt de kans voor een positief resultaat significant toe.
- Ai kan medisch onderzoek verbeteren en versnellen
De FDA meldt dat van de medicijnen die worden getest in de preklinische fase, slechts vijf van de vijfduizend het halen tot testen op mensen. Slechts een van die vijf wordt ooit goedgekeurd voor menselijk gebruik. Met ai wordt het ontdekken en hergebruiken van medicijnen echter sterk versneld, waardoor nieuwe geneesmiddelen sneller op de markt kunnen worden gebracht.
AI-algoritmen, zoals die van Deep Genomics, kunnen ook helpen bij het identificeren en ontwikkelen van medicijnen voor de behandeling van genetische ziekten. Het platform voorspelt genetische veranderingen in eiwitbinding, wat de mogelijkheid van genetische ziekten voorspelt. Vervolgens kan het nieuwe manieren ontdekken om die mutaties te herstellen en een aangepaste behandeling creëren voor mensen die aan genetische ziekten lijden.
Dat het delen van data tussen onderzoeksorganisaties levens kan redden, is al langer bekend. Hoe meer data ai-platforms kunnen verwerken, hoe beter de inzichten. Nieuwe ai-ontwikkelingen hebben algoritmen mogelijk gemaakt die met elkaar kunnen praten en inzichten kunnen delen zonder zeer vertrouwelijke patiënteninformatie te delen. Dit zal robuust onderzoek mogelijk maken en toch de privacy van de patiënt beschermen.
Sciencefiction
Hoewel sciencefiction een toekomst van een dokterloze gezondheidszorg schetst, is dat niet hoe medische professionals ai in de gezondheidszorg zien werken. Er bestaat weinig twijfel over dat de rol van ai in de gezondheidszorg zal blijven groeien en zelfs verder zal reiken dan onderzoek en diagnostiek om sommige operaties over te nemen. Echter, dit zal gebeuren op een manier die de menselijke prestaties vergroot in plaats van ze te vervangen.
Patiënten zullen de hogere precisie van ai en machine learning waarderen. Toch is het moeilijk voor te stellen dat iemand liever een diagnose krijgt via een onpersoonlijke computer scherm of een brief dan een diepgaand consult met een empathische arts die hem kan helpen met de unieke menselijke aspecten van medische zorg.
Eric Topol, oprichter van het Scripps Research Translational Institute, is cardioloog, geneticus en onderzoeker op het gebied van digitale geneeskunde. Hij beschreef de impact die ai in de gezondheidszorg zal hebben op deze manier: ‘Het is leuk om knappe koppen te hebben, maar we moeten een nog hogere prioriteit geven aan de menselijke elementen, de essentie van de geneeskunde, namelijk een verbinding tussen patiënten en hun artsen.’ Topol voorziet dat ai de meer technische aspecten van onderzoek, diagnostiek en behandeling zal overnemen, zodat artsen de vrijheid krijgen om met patiënten samen te werken op een manier die de best mogelijke gezondheidsresultaten bevordert.
