Hoe AI de zorgsector transformeert

De zorgsector kent veel innovatieve bots en kunstmatige intelligentie infiltreert de geneeskunde. Hoe ziet het ziekenhuis van de toekomst eruit en wat doet AI in de geneeskunde in ontwikkelingslanden? 

Kunstmatige intelligentie biedt gebruikers niet alleen snelle toegang tot zelfdiagnose, ook helpt het zorgprofessionals wereldwijd om beter te worden in hun werk. Verder verandert AI de manier waarop ziekenhuizen worden geleid, van de administratie tot innovatie in medische procedures.

Het ziekenhuis van morgen

Door big data, clouddiensten en machine learning te combineren, bouwen AI-innovators oplossingen die helpen bij het verschaffen van deskundig inzicht en analyse op grote schaal tegen naar verwachting relatief lage kosten. Terwijl deze trends zich voortzetten, komt het idee van een ‘smart ziekenhuis’ steeds dichterbij. Sommige kenners zien een dergelijk ziekenhuis in 2020 zelfs al gerealiseerd worden.

Maar wat is dan een smart ziekenhuis?

Het begint met het IoT (Internet of Things), dat een overweldigende capaciteit heeft voor het verzamelen en analyseren van data. Die data kan bestaande procedures verbeteren en nieuwe mogelijkheden introduceren. Tech innovators kunnen IoT combineren met AI en zo een infrastructuur te creëren die nog responsiever is en die zelf kan leren en uitbreiden.

De hoge kosten van goede medische zorg zijn de katalysator voor de ontwikkelingen op dit gebied. Universele gezondheidszorg is een enigma waarbij veel patiënten in ontwikkelingslanden nog steeds sterven aan ziekten die in het Westen volledig geneesbaar zijn. In de huidige situatie, zonder de ontwikkeling van slimme AI om de medische zorg te helpen, kunnen steeds meer zieke mensen de zorg die ze nodig hebben niet meer betalen. Als we willen dat onze toekomstige generatie meer toegang heeft tot gezondheidszorg, in plaats van minder, zijn deze initiatieven absoluut noodzakelijk.

Machine learning, Blockchain en smart devices

Heb je vandaag stappen geteld? Of heb je een app die het aantal uren slaap bijhoudt? Meet je smartwatch je hartslag wanneer je rent? Al die gegevens zijn van onschatbare waarde. Ze kunnen zorgprofessionals helpen analyseren hoe je gezondheid zich ontwikkelde over een periode van tijd. Nooit eerder konden we onze individuele gezondheidsindicatoren zo vaak en nauwkeurig volgen als vandaag de dag. Het idee van een smart ziekenhuis met onderling verbonden systemen maakt het mogelijk om je gegevens over te dragen en analyseren. Artsen en hun ondersteunende AI-systemen kunnen kritieke veranderingen die bijdragen aan je gezondheidsprobleem herkennen.

Gebieden zoals radiologie, oncologie en dermatologie zijn slechts een aantal voorbeelden van waar machine learning kan bijdragen aan het verlagen van de zorgkosten. Maar liefst tachtig procent van het diagnoseproces voor deze zorggebieden zou kunnen worden vervangen en beheerd door computeralgoritmen. Hiermee bedoelen we niet dat het tijd is voor artsen om een nieuwe baan te vinden, maar dat de wereld verandert. Door machines delen van het medische proces over te laten nemen die gemakkelijk kunnen worden beheerd door de huidige technologie, kunnen artsen zelf innoveren. Want hoewel mensen technisch gezien nooit gezonder zijn geweest dan nu, worden virussen en bacteriën steeds ingenieuzer en moeilijker te genezen.

Ook interessant is dat een ander gebied van technologische innovatie het smart ziekenhuis voortstuwt: Blockchain-technologie. Met behulp van Blockchain worden patiëntgegevens opgeslagen als een ‘block’ om een uniek, compleet en onveranderbaar profiel samen te stellen dat veilig kan worden gedeeld met zorgaanbieders en onderzoeksorganisaties. Blockchain-technologie beschermt de privacy van patiënten en kan medische problemen sneller oplossen vanwege het veilig overdragen van patiëntgegevens tussen zorgverleners.

Hoe AI artsen in ontwikkelingslanden kan helpen

De drie factoren die van invloed zijn op de slechte gezondheid in ontwikkelingslanden zijn de toegang tot, de kosten van en het gebrek aan middelen voor zorg. De huidige ontwikkelingen op het gebied van AI en machine learning zijn van invloed op alle drie deze factoren. Meer zieke mensen hebben toegang tot pre-diagnose via bijvoorbeeld bots en apps. De technologie geeft toegang tot informatie die mensen kan aansporen om medische zorg te zoeken, sneller dan ze zouden doen als ze die informatie niet tot hun beschikking hadden.

Het gaat echter niet alleen om patiënten die geen of gebrekkige toegang tot zorginformatie hebben. Er zijn ook al een aantal lopende AI-projecten die artsen en andere zorgverleners helpen bij het diagnosticeren en behandelen van risicopatiënten in afgelegen of onderontwikkelde gebieden. Verschillende algoritmen verbeteren vroege detectie van ziekten, de ontwikkeling van behandelprotocollen en patiëntbewaking en -zorg.

Een initiatief als Project DataREACH, dat momenteel getest wordt in Kameroen, is veelbelovend. Vikash Singh, de oprichter van het project, maakt gebruik van machine learning en voorspellende analyses om verschillende gezondheidsrisico’s te beoordelen. Verder onderzoekt hij technieken om surveillancegegevens te gebruiken voor de vroege detectie van de uitbraak van infectieziekten.

Met de app kan medisch personeel patiëntgegevens verzamelen zoals lengte, gewicht, bloeddruk, cholesterol, familiegeschiedenis en locatie. Deze gegevens worden geanalyseerd via machine learning om artsen te helpen bij het evalueren van het risico op niet-overdraagbare ziekten, zoals diabetes en cardiovasculaire problemen.

Dergelijke toepassingen raken ook aan vragen over de kosten en het gebrek aan middelen. In Kenia rennen vrouwen massaal naar klinieken voor een ‘cervicale selfie’. Baarmoederhalskanker heeft namelijk één van de hoogste sterftecijfers van alle kankers en is tegelijkertijd makkelijk te genezen als het in een vroege fase wordt geconstateerd. Met behulp van een optisch accessoire op de lens van een Android-smartphone, kunnen artsen en verpleegkundigen screenen op cervicale afwijkingen. Deze oplossing kan niet alleen worden gebruikt voor vroege detectie, het plan is om de afbeeldingen in de cloud op te slaan voor verder medisch onderzoek. Voorheen waren de kosten voor grootschalig onderzoek te hoog, maar dit soort nieuwe tools verandert alles. Daar komt nog bij dat in gebieden waar weinig artsen zijn, de foto’s naar een ‘medisch centrum’ kunnen worden doorgestuurd zodat ze alsnog door gekwalificeerde artsen kunnen worden geanalyseerd.

Voorbeelden van hoe kunstmatige intelligentie de gezondheidszorg voor de armen gaat veranderen zijn er genoeg, we kunnen nog wel even doorgaan. Van RPA-technologie om medische codes voor verschillende ziektes en medicijnen toe te wijzen, tot robotica die artsen helpt bij het uitvoeren van operaties op afstand, dit is een gebied dat bijzonder spannend is voor iedereen die geïnteresseerd is in AI.

AI heeft de potentie om het ontwikkelingslandschap te veranderen. Het lijkt de eerste echte kans voor echte universele gezondheidszorg.