De computer als bondgenoot in de zorg

Machine Learning is een methode waarbij systemen de mogelijkheid hebben om automatisch te leren en de opgedane ervaring te verbeteren zonder dat zij hiervoor uitdrukkelijk zijn geprogrammeerd. Het systeem wordt gevoed met grote datasets. En kan deze kennis toepassen op nieuwe situaties. 

Een voorbeeld: stel u voedt het systeem met een grote hoeveelheid medische beelden die al dan niet symptomen vertonen van een ziekte. Het systeem kan dan leren de beelden te herkennen die naar de ziekte wijzen. De nauwkeurigheid van het systeem verbetert in de tijd als het wordt blootgesteld aan meer gegevens.

Deep Learning is een specifieke Machine Learning aanpak die losjes gemodelleerd is op de neurale structuur van het menselijk brein. Net als een neuraal netwerk gebruikt het verschillende abstractieniveaus om over de wereld te leren - vandaar de term 'diep' leren. Diepe leeralgoritmen zijn geschikt voor taken als spraak-, tekst- en beeldinterpretatie, en in het bijzonder (visuele) patroonherkenning.

1. Operationele efficiëntie en prestaties verbeteren

Op afdelings- en ondernemingsniveau kan AI grote hoeveelheden gegevens filteren. Hiermee kunnen zorgprofessionals hun prestaties optimaliseren, de productiviteit verhogen, en het gebruik van bestaande middelen verbeteren, waardoor tijd en kosten worden bespaard. 

In een radiologieafdeling zou AI bijvoorbeeld een verschil kunnen maken in het beheer van doorverwijzingen, de planning van patiënten, en de behandelvoorbereiding. Verbeteringen op dit gebied kunnen helpen om de ervaring van de patiënt te verbeteren en zullen een effectiever en efficiënter gebruik van de faciliteiten mogelijk maken.

2. Ondersteuning van klinische besluitvorming

Met AI kunnen grote hoeveelheden klinische gegevens worden gecombineerd om een meer holistisch beeld van patiënten te krijgen. Dit ondersteunt zorgverleners bij hun besluitvorming, wat leidt tot betere resultaten voor de patiënt en een betere gezondheid van de bevolking. 

De behoefte aan inzichten en aan ondersteuning van klinische operaties door deze inzichten is enorm. Of dat nu de nauwkeurigheid van interventies is of het effectieve gebruik van mankracht, dit zijn zaken waar artsen mee worstelen.

3. Gezondheid van Nederland inzichtelijk maken

Door de combinatie van klinische beslissingsondersteunende systemen met zelfmanagement van de patiënt kan ook het beheer van de gezondheid van de bevolking baat hebben bij AI. Met behulp van voorspellende analyses met patiëntenpopulaties kunnen zorgverleners preventieve maatregelen nemen, gezondheidsrisico’s verminderen, en onnodige kosten besparen.

Naarmate de bevolking ouder wordt, groeit ook de wens om niet alleen de ziektebeheersing te maximaliseren, maar ook de kwaliteit van leven. De mogelijkheid om gezondheidsgegevens van miljoenen consumenten samen te brengen, te analyseren, en te activeren zal ziekenhuizen in staat stellen om te zien hoe sociaaleconomische, gedrags-, genetische en klinische factoren correleren en kan meer gerichte, preventieve gezondheidszorg bieden buiten de vier muren van het ziekenhuis.

4. Consumenten mondiger maken en de patiëntenzorg verbeteren

Nog steeds moeten röntgenfoto's, testresultaten, en andere kritieke gezondheidsgegevens fysiek van het ene kantoor van de zorgverlener naar het andere worden gebracht. De last van meervoudige verwijzingen, het uitleggen van symptomen aan nieuwe artsen, en het constateren van hiaten in de medische geschiedenis van patiënten zijn hier een gevolg van. Patiënten vragen meer gemak en een meer persoonlijke behandeling.