De zorgsector leent zich bij uitstek voor het toepassen van kunstmatige intelligente (AI, artifical intelligence), onder andere vanwege de grote hoeveelheden data. Maar wat is AI nou eigenlijk en welke (ethische) vraagstukken roept het toepassen ervan op? Hier gaat kennisinstituut Nictiz op in met het rapport ‘Artificial intelligence in de zorg’: wat is AI, wat zijn toepassingen in de praktijk en welke vraagstukken roepen deze toepassingen op.

AI is geen nieuw concept, stelt Nictiz. Al decennialang wordt nagedacht over robots en computers die denken als mensen. De afgelopen jaren zijn AI-ontwikkelingen echter in een stoomversnelling geraakt. Zelfrijdende auto’s en gezichtsherkenning zijn bekende voorbeelden. De gezondheidszorg biedt echter ook een rijke voedingsbodem voor AI-methoden zoals machine learning en deep learning.

Definities van AI zijn niet eenduidig beschreven en ook niet in één zin uit te leggen. Nick Bostrom, een Zweeds filosoof die verbonden is aan de Universiteit van Oxford, gebruikt een indeling in relatie tot menselijke intelligentie. Artifical narrow intelligenge; artifical general intelligence (te verwachten circa 2040); artifical super intelligence (rond 2060). In het laatste geval gaat het om AI die de menselijke intelligentie ver voorbij streeft.

Gespecialiseerd in één toepassing

Vrijwel alle huidige AI-toepassingen vallen in de categorie Artificial Narrow Intelligence (zwakke AI). Deze categorie van is gespecialiseerd in één specifieke toepassing of toepassingsgebied. In de zorg gaat het dan onder meer om bijvoorbeeld vroege detectie van dementie, voorspellen van longkanker, voorspellen van de uitkomsten van een patiënt op de Intensive Care, detectie van afwijkende cellen bij pathologie en het herkennen van dermatologische afwijkingen.

Deze toepassingen worden nog niet op grote schaal toegepast. De potentie is echter groot, meent Nictiz, omdat AI op dit niveau de kwaliteit van zorg verhoogt en tijdswinst oplevert voor de zorgverlener en de patiënt. De huidige AI-toepassingen in de zorg maken vrijwel allemaal gebruik van de machine learning. Een specifieke vorm van deze techniek is deep learning.
– Machine Learning is een methode waarbij systemen automatisch leren en de opgedane te verbeteren zonder hiervoor uitdrukkelijk geprogrammeerd te zijn. Het systeem wordt gevoed met grote datasets (zoals beelden die al dan niet symptomen van een ziekte tonen) en kan deze kennis toepassen op nieuwe situaties. De nauwkeurigheid van het systeem verbetert naarmate het wordt blootgesteld aan meer gegevens.
– Deep Learning is een specifieke Machine Learning-aanpak, losjes gemodelleerd 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.

Oplossen vraagstukken

AI is een veelbelovende ontwikkeling, maar om AI veilig en verantwoord op grote schaal in de zorg toe te kunnen passen, moeten vraagstukken opgelost worden. Zo moeten data van voldoende kwantitatief en kwalitatief niveau zijn voor betrouwbare resultaten, ook als die afkomstig zijn uit verschillende bronnen. ook liggen er volgens Nictiz liggen op ethisch vlak uitdagingen: wie is er eindverantwoordelijk voor een besluit wanneer een algoritme het niet bij het juiste eind heeft?

Nieuwe inzichten

Kennisinstituut Nivel schreef afgelopen november al dat het toepassen van machine learning op zorgdata van Nivel Zorgregistraties eerste lijn leidt tot nieuwe inzichten die met standaardtechnieken niet aan het licht kwamen. Dat bleek uit drie big data-pilots die het kennisinstituut heeft uitgevoerd met met datascientists van verschillende universiteiten.

Henk Valk, CEO van Philips Benelux, betoogde in augustus vorig jaar dat AI instrumenteel wordt voor het verbeteren van de kwaliteit van de gezondheidszorg en het beteugelen van de kosten ervan. Alleen zo blijft zorg toegankelijk voor iedereen, aldus Valk in een blog. Om alle aspecten van van de technologie goed te laten werken, is volgens Valk uitgebreide samenwerking vereist tussen clinici, datawetenschappers, interactieontwerpers en andere experts.

Bron: ICT&health