Mee met het idee | AI in de gezondheidszorg

In een notendop

Artificiële Intelligentie vindt ingang in verschillende domeinen van ons leven en niet in het minst ook in de gezondheidszorg.

Hoe veelbelovend ook, AI genereert antwoorden op basis van informatie die ontwikkelaars en gebruikers in het systeem hebben gebracht. Kritisch met de resultaten omspringen is bij AI net zo belangrijk als bij andere informatiebronnen.

In de gezondheidszorg zien we toepassingen die heel voordelig kunnen zijn. Tegelijk wordt duidelijk dat een menselijke inschatting en maatwerk voor elke patiënt noodzakelijk blijven.

Als de zorg dankzij AI beter en betrouwbaarder wordt, dan doet een patiënt daar in de praktijk zijn voordeel mee. Toch is AI verplichten geen goed idee. 

AI zit nu al dieper in ons dagelijks leven dan we beseffen. Een duidelijk voorbeeld om de principes van AI te tonen is Waze. De app maakt voorspellingen over een autorit op basis van jouw gegevens (je woonplaats, waar je eerder naartoe reed, waar je vaker komt, …) en de gegevens die andere weggebruikers delen. Kan Waze een hulp zijn in het verkeer? Jazeker! Toch doet een chauffeur er goed aan om ook zelf oren, ogen en brein open te houden aan het stuur.    

AI in de gezondheidszorg, waar staan we vandaag?

Ook in de gezondheidszorg zien we toepassingen. We gebruiken AI al lang en veel in onze laboratoria. Bij het analyseren van urinestalen bijvoorbeeld. Daar gebruiken AI-algoritmen beelden om automatisch cellen, bacteriën, kristallen of andere elementen in het urinestaal te herkennen en te tellen. De AI-modellen worden vooraf getraind met duizenden beelden van verschillende celtypen en structuren. Zo leren ze kenmerken te herkennen, zoals vorm, grootte en textuur, en kunnen daarmee een classificatie maken. Er zijn meerdere voordelen: we hebben snellere resultaten, wat belangrijk is bij dringende diagnoses. Daarnaast zijn er minder menselijke fouten en hebben klinisch biologen meer tijd om complexe gevallen te beoordelen.

Een ander voorbeeld vinden we in de nucleaire geneeskunde*. Daar wordt AI gebruikt om vroegtijdig onderhoud van toestellen te voorspellen. Ook hier zijn de voordelen groot: door tijdig onderhoud te plannen, blijft de apparatuur operationeel en kan men storingen te snel af zijn. Het voorkomt onverwachte en dure reparaties of vervanging van onderdelen, het zorgt voor een betere patiëntenzorg, de apparatuur is altijd beschikbaar en nauwkeurig, en het vermindert onverwachte vertragingen in patiëntonderzoeken.

AI is ijzersterk in het opsporen van een afwijkend beeld, maar niet elke afwijking is relevant voor de praktijk.

De toepassingen in de medische beeldvorming nemen enorm toe. Of het nu gaat om longtumoren, huidvlekjes of botbreuken. De AI-gestuurde technologie kan soms afwijkingen detecteren, die in eerste instantie ontsnappen aan het menselijk oog. Het menselijk oog geraakt immers vermoeid, de AI-toepassing niet. AI als het tweede paar ogen van de arts, zeg maar.

Je hebt weliswaar mensen nodig om de relevante zaken te onderscheiden, eventueel gegevens van een bepaalde patiënt samen te voegen, een passende behandeling op maat van de patiënt uit te werken. AI is nu al ijzersterk in het opsporen van een afwijkend beeld, maar niet elke afwijking is relevant voor de praktijk. Het blijft aan de arts om daar een lijn in te trekken. Als men enkel AI haar gang zou laten gaan, zou men vaak belanden in overdiagnose en dus ook overbehandeling. Niet elke afwijking vormt in de praktijk ook een probleem.

Een kritische blik is een must 

AI kan enkel optimaal functioneren als men een juiste vraag stelt. Chatgpt kan het verschil tussen broccoli en bloemkool uitleggen, maar enkel als de vraagsteller de correcte vraag stelt en de concepten broccoli en bloemkool al kent. De gebruiker moet beschikken over een grondige basiskennis. In dat opzicht is AI niet slimmer dan de mens, het systeem draait op zinnige vragen en gebruikt bij het antwoorden enkel informatie die iemand eerder in het systeem heeft gestoken.

Dat heeft iets conservatiefs: alle info die beschikbaar is, ligt in het verleden. Het gevaar is dat je nieuwe problemen oplost met oude modellen. Veronderstel dat er een pandemie uitbreekt en we bij AI te rade gaan over hoe we die gaan indijken. AI zal die nieuwe pandemie niet bestrijden, hooguit zal AI zeggen ‘in het verleden is er met een pandemie zo omgegaan ’. Je kan AI zelden betrappen op een vernieuwende en creatieve insteek: het brengt enkel informatie samen waartussen volgens het systeem een logisch verband bestaat.

Wanneer we het hebben over de analyse bij medische beeldvorming, is ook een kritische blik nodig. Al kan AI in theorie op zoek in de volledige medische literatuur, wat voor ons beperkte menselijke brein onmogelijk is, dan nog moeten we ons als gebruiker afvragen: op wie is het voorgaande onderzoek gebeurd? Verschilt die onderzoeksgroep van de patiënt die voor me zit? Kan ik de conclusies doortrekken of veralgemenen?

AI kan en mag de mens achter de knoppen niet vervangen, precies omdat die kritische blik zo cruciaal is.

We moeten steeds in het achterhoofd houden dat AI enkel beschikt over de informatie die iemand erin gestoken heeft, en dat is lang niet alle relevante info. Bijvoorbeeld: AI kan de luchtkwaliteit in jouw woonplaats niet aandragen als de oorzaak van een medisch probleem als het systeem jouw adres niet kent. AI kan en mag de mens achter de knoppen niet vervangen, precies omdat die kritische blik zo cruciaal is. Het kan natuurlijk wel een gids zijn die een mogelijke denkrichting aangeeft. AI registreert wel, maar dat geeft geen advies op maat. Mensen hoeven niet bang te zijn, maar een blind vertrouwen is ook onverstanding. Ook bij AI kan je de bronnen checken en daar kritisch mee omgaan, die reflex moeten we zeker behouden.

Kunnen (alle) patiënten mee? 

Als AI goed getraind wordt en deel gaat uitmaken van de klinische praktijk, zullen mensen daar waarschijnlijk niet op tegen zijn en de voordelen ervan ervaren. Uiteindelijk zijn de meeste patiënten vooral op zoek naar een correcte diagnose en behandeling wanneer ze een arts opzoeken. Als AI een gids voor, of een versterking van de arts is en de zorg verbetert, zullen veel patiënten daar geen bezwaar tegen hebben. Zoals mensen nu ook begrijpen als hun arts zegt “ik heb even een nieuw onderzoek geconsulteerd, ik heb even een collega gehoord” kan je je voorstellen dat mensen dat ook zullen doen als hun situatie door AI werd beoordeeld.

Lastiger wordt het als we gaan naar een situatie waarin je meer betaalt als je gegevens ook door AI moeten worden geanalyseerd, want dan krijgen we een geneeskunde op twee snelheden. Dat is een fundamenteel onrecht dat we moeten vermijden.

Daarnaast doen we er niet goed aan om mensen te verplichten AI te gebruiken. We hebben een hele tijd een complete revolutie verwacht met de opkomst van onder meer gezondheidsapps, die ook vaak AI-gestuurd zijn, maar die breekt voorlopig niet door. Dat komt omdat mensen er soms mooi genoeg van hebben: je blijft geen calorieën in een programma steken, je blijft geen herinneringen voor meer bewegen of een extra glaasje water verdragen.
Soms zijn mensen er klaar mee en dat is begrijpelijk. Het gebruik van AI mag dan ook geen verplichting zijn. Als we mensen dwingen om gezond te leven, keren ze zich daarvan af. Het zou jammer zijn dat we de mogelijkheden die AI kan bieden, verliezen door het op te dringen. Zoals zo vaak in het leven, blijft doseren de boodschap.

* Bij nucleair geneeskundige onderzoeken krijgen patiënten radioactieve stoffen toegediend. Die stoffen volgen een weg door het lichaam en stapelen op bepaalde plaatsen op. Met een scanner of camera wordt de verspreiding van de radioactieve stof in het lichaam of een orgaan nagegaan. De beelden geven informatie over de werking van de onderzochte organen of lichaamsdelen. (Bron: UZ Gent)