De bedenker van deal-site Groupon is een rijk man, die al diverse ideeën in goud heeft veranderd. Eric Lefkofsky’s nieuwe plan heet Tempus en het is kunstmatige intelligentie die patiënten moet gaan helpen. Hij kwam op het idee voor deze app toen zijn vrouw borstkanker had en hij data miste. “Ik vond het fascinerend hoe weinig data er werd gebruikt voor haar therapie, wat vooral kwam omdat ons systeem het moeilijk maakt voor doktoren om data te gebruiken als ze real-time klinische beslissingen nemen.”
Lefkosfky, die maar liefst 4 miljard euro waard schijnt te zijn, heeft een data-analysebedrijf gestart genaamd Tempus. Het bedrijf bestaat al lang: sinds 2015, maar hij wil er nu een IPO van maken. Tegen Forbes zei hij vorig jaar dat hij een kleine obsessie kreeg met het feit dat er zoveel technologie wordt gemaakt voor andere industrieën, terwijl dat prima op kankerzorg kan worden toegepast om medische specialisten datagedreven beslissingen te helpen maken.
Zoals we laatst al zagen bij Elon Musk die voor zijn AI-startup even 6 miljard dollar in het laatje bracht aan investeringen, zo trekt veel geld ook veel geld aan in het geval van Lefkofsky. Het bedrijf heeft al 1,42 miljard dollar aangetrokken in investeringsrondes en is nu 8,1 miljard dollar waard. Het is dus zeker niet gewoon een startup. Echter is het ook nog steeds niet dichtbij winstgevendheid. Er wordt veel geld gestoken in Tempus, dat zich inmiddels een AI-bedrijf noemt.
En dat is dan wel weer spannend. We schreven net nog over Google dat zelfs met zijn AI Overview last heeft van een soort hallucinaties, en je moet er toch niet aan denken dat een dokter straks ook denkt dat hij je wond wel even kan dichtpritten. Tegelijkertijd is AI natuurlijk veel meer dan dat: het is ook een tool die in één keer door gigantische aantallen data kan gaan op een manier die de mens nooit zou kunnen. Wat dat betreft kan AI ook in de medische wereld een enorm goed hulpmiddel zijn. Immers zal ook hier, net als bij eigenlijk alle AI-toepassingen benodigd is, nog een menselijke specialist kijken en het eindoordeel vellen.
Op dit moment werkt het bij Tempus als volgt. Doktoren kunnen bij Tempus een test aanvragen die kijkt naar het genoom. Vervolgens wordt het sample van de patiënt op 600 genen getest die worden geassocieerd met kanker en zo weet een dokter al gauw meer. Ook werkt het met medische centra om klinische data beter te organiseren. De data van patiënten wordt door de software van Tempus verwijderd, waardoor niemand de gegevens zoals geboortedatum en adres hoeft te weten. Het begon allemaal met kanker, maar daarna volgden depressies, diabetes, corona en hart- en vaatziekten. Dat klinkt op het eerste gezicht vreemd, maar in principe is er in elk ziektebeeld wel bepaalde data die door automatisering en misschien een vleugje AI veel sneller kan worden bekeken.
Wij zijn vooral benieuwd of een bedrijf als Tempus niet heel veel zou kunnen doen in combinatie met bijvoorbeeld een wearable. We gaan er uiteindelijk toch echt wel naartoe dat we steeds meer meten met onze smartwatches (en wie weet zelfs smart rings, al hebben die wat meer grenzen door hun kleine, harde uiterlijk). Je kunt nu eenmaal bepaalde data met elkaar in verband brengen om tot conclusies te komen: de technologie zoals die van Tempus zou misschien van betekenis kunnen zijn in de wereld van wearables. In ieder geval is het wel ambitieus: het wil immers de beurs op.
Tegelijkertijd is voorzichtigheid geboden bij medische ontdekkingen. Niet alleen met AI, maar in het algemeen met het data gebruiken. Eén van de grootste fouten met data science is dat de data soms niet oke is. Omdat er een vuiltje in het bloed is gekomen, omdat er geen rekening is gehouden met x of y, of omdat er simpelweg niet genoeg data is om een gedegen besluit te nemen. Zeker met zeldzame ziektes of vrij nieuwe ziektes, zoals we een paar jaar geleden allemaal hebben gemerkt met corona, is het moeilijk om op data te kunnen bouwen.
Echter zijn er ook genoeg ziektebeelden waarmee we al jaren kampen en waarin AI, mits enorm goed gecontroleerd en geanalyseerd, van betekenis kan zijn. Het zal nog jaren duren voordat we iets kunnen merken, want er wordt niet lichtzinnig gedaan over het in gebruik nemen van nieuwe medische toepassingen, naast dat we te maken hebben met een Amerikaanse uitvinding die vooral op de Amerikaanse zorgstelsels van toepassing is, die nu eenmaal heel anders zijn dan die van ons. Maar tegelijkertijd moeten we ons zo langzamerhand wel gaan opmaken voor een wereld waarin AI ook medische experts bereikt, en daardoor dus ook onszelf en dat wat ons kwetsbaar maakt: onze gezondheid.
