Nieuws en agenda

AI in de zorg: de nuchtere aanpak van het HagaZiekenhuis

Wie oppervlakkig alle berichten over Artificial Intelligence (AI, kunstmatige intelligentie) in de zorg volgt, denkt misschien dat AI als wondermiddel alle problemen gaat oplossen. In het HagaZiekenhuis kijken ze daar wat nuchterder tegenaan.

Anesthesioloog Joris Broeren is samen met Jan Pronk, manager Business Intelligence & Artificial Intelligence (BI&AI) wegbereider voor AI in het HagaZiekenhuis. Ze zijn enthousiast over de mogelijkheden, maar waarschuwend voor overhaaste implementaties en blind achter de hype aanlopen. Beiden kennen al veel mooie voorbeelden van toepassingen waar patiënten en het ziekenhuis veel voordeel van (gaan) hebben. Joris: "Zo onderzoeken we of we met een AI-chatbot de website kunnen verbeteren. Als je nu als patiënt het zoekscherm gebruikt, krijg je linkjes naar pagina's met mogelijke antwoorden. Maar een goed geïnstrueerde chatbot kan samenvattingen geven, bijvoorbeeld op de vraag hoe een bepaalde operatie verloopt. De informatie wordt zo toegankelijker en kan op verzoek snel vertaald of verder verduidelijkt worden."

Een beter gesprek

Een belangrijke mogelijke verbetering in de spreekkamer is het gebruik van auto-transcriptie bij gesprekken tussen de dokter en de patiënt. Nu legt een specialist tijdens het gesprek met een patiënt vaak al typend de belangrijkste informatie vast in het elektronisch patiëntendossier (EPD). Daardoor is er minder aandacht voor het gesprek zelf en de non-verbale communicatie van de patiënt. Met de auto-transcriptie maakt AI zelfstandig een verslag van het gesprek. “Dit kan veel tijd besparen en levert een beter gesprek op. Maar we moeten wel kritisch blijven over de nauwkeurigheid van het verslag.”

Jan vertelt ook over de afdeling Radiologie, waar collega’s AI gebruiken voor het beoordelen van mammografieën. “Normaal bekijken twee radiologen de foto’s. Nu bekijkt een radioloog de beelden en is AI de ‘tweede beoordelaar’. Als de beoordelingen afwijken, kijkt een tweede radioloog mee.” Deze combinatie van AI en de radioloog kan de kwaliteit van screening en beeldvormende diagnostiek verbeteren en de werklast voor radiologen verlagen, zo zegt de Nederlandse Vereniging van Radiologie ook. 

Veel toepassingen verbeteren de zorg, maar ook voor de inkomsten van het ziekenhuis biedt AI mogelijkheden. Jan Pronk: "Als Team AI van afdeling BI&AI analyseren we samen met de cardiologen en met de hulp van AI of een ingevoerde Diagnose Behandeling Combinatie (DBC, een code van negen cijfers die iets zegt over de inhoud van de zorgactiviteiten) in het EPD wel exact de juiste is. Als het AI model een andere DBC voorstelt, kan dat een positief effect hebben op de inkomsten van het ziekenhuis. Als dit project slaagt, kunnen we dit model ook voor andere specialismen inzetten.”

Medewerkers betrekken

Sinds 1 januari 2024 is er een formeel team AI op de afdeling BI. Op dat moment kreeg de afdeling de naam BI&AI. Jan: “Collega’s weten ons steeds beter te vinden met ideeën. Van de HagaAcademie horen we dat er steeds meer onderzoek op het gebied van AI wordt gedaan, bijvoorbeeld naar machine learning.” Om collega’s te enthousiasmeren en te informeren over AI plaatst Jan regelmatig berichten op JouwHaga, het sociale intranet van het HagaZiekenhuis.

Daarnaast investeert het ziekenhuis in de scholing van medewerkers. “We gaan in overleg en samen met de HagaAcademie masterclasses opzetten, minimaal één keer per maand, over data- en AI-onderwerpen. Ook stimuleren we dat professionals zichzelf bijscholen. Goed kunnen omgaan met AI is een gezamenlijke verantwoordelijkheid: wij bieden de middelen, maar verwachten ook initiatief van onze collega’s.”

Joris vult aan: "Vanaf 1 januari 2025 moeten medewerkers een eerste training hebben gedaan over AI. We gebruiken hiervoor de e-learning van de Nederlandse AI-coalitie.” In die coalitie (www.nlaic.com) zitten bijna 500 organisaties die hun kennis en expertise hebben gebundeld. “Die cursus gaat niet alleen over technische aspecten, maar ook over ethiek, juridische kwesties en de risico's van AI."

Potentiële risico’s

Wie over AI spreekt, ontkomt er niet aan ook stil te staan bij de risico’s. “We hebben een grote maatschappelijke verantwoordelijkheid als ziekenhuis. Bij de aanschaf en ontwikkeling van AI-toepassingen moeten privacy en databeveiliging voorop staan,” zegt Joris. Een ander aspect is de ‘bias’, de (on)bewuste vooringenomenheid van AI-modellen. “Een taalmodel dat getraind is met data uit West-Europa of Amerika, is mogelijk niet voldoende geschikt voor de specifieke multiculturele patiëntenpopulatie van het HagaZiekenhuis. We moeten ons bewust zijn van deze beperkingen en voor representatieve datasets zorgen.”

Voor Jan en Joris is het belangrijk te focussen op uitdagingen en problemen die spelen in het HagaZiekenhuis en de mogelijkheden van AI om deze op te lossen. Ze hebben veel te maken met zogenaamde 'vendor push' uit de markt. Joris legt het uit: "Er zijn veel leveranciers die ons benaderen met nieuwe AI-oplossingen waar ze een markt voor zoeken. Maar wij kijken liever eerst zorgvuldig naar de situatie in ons ziekenhuis: wat willen we verbeteren? Welke AI-functionaliteit hebben we daarvoor nodig? Daarna gaan we zelf gericht op zoek naar een passende oplossing."

Opnieuw komt de nuchtere aanpak naar voren. "Niet alles wat technisch mogelijk is, is ook zinvol of kosteneffectief”, zegt Joris. “AI zal zeker ondersteuning bieden en de productiviteit verhogen, maar we moeten het inzetten waar het echt meerwaarde heeft voor de patiëntenzorg." Jan beaamt dit: "We moeten voorkomen dat we over 5 jaar denken: we hebben nu miljoenen gespendeerd aan allerlei AI-toepassingen en het is gewoon niet geworden wat we dachten. We willen geen geld en energie steken in zaken die niet nuttig zijn, alleen maar omdat iemand zegt dat het nuttig is."

Samenwerking

Omdat de ontwikkelingen rond AI snel gaan, is samenwerken met anderen belangrijk. Jan: “We nemen deel aan het AI-kennisnetwerk van academische en topklinische ziekenhuizen. Ook hebben we nauwe banden met de TU Delft en de Haagse Hogeschool.” Joris: “We wisselen informatie uit met andere ziekenhuizen die ook met AI bezig zijn, zoals het Catharina Ziekenhuis in Eindhoven en het Erasmus MC. Zo leren we van elkaars ervaringen.”