Eerder deze maand organiseerde het Jeroen Bosch Ziekenhuis (JBZ) een symposium getiteld ‘Artificial Intelligence’. Dit evenement was speciaal bedoeld voor de medewerkers van het ziekenhuis om hen bewust te maken van de mogelijkheden van Artificial Intelligence (AI) en de impact ervan op hun dagelijkse werk en regionale samenwerking.
De dag begon met een inspirerende presentatie door Lisa Aukema, Projectleider Innovatie & Strategie en Technisch Geneeskundige. Aukema benadrukte het belang van AI in de huidige zorgomgeving: “De zorgvraag neemt toe, terwijl we juist kritieke zorg afnemen. Hoe kunnen we dat aanpakken? Onder andere door digitale transformatie en AI.”
Ze gaf voorbeelden van lopende AI-projecten binnen het JBZ. Zo wordt er bijvoorbeeld een traject voor oogchirurgie geïmplementeerd. Daarnaast wordt er getest of spraakherkenning in de vergaderruimte met patiënten mogelijk is. Aukema vertelde enthousiast: “In radiologie zien we echt dat AI-tools niet alleen in productie zijn, maar ook in het dagelijks leven worden gebruikt.”
Een van de concrete voorbeelden die Aukema noemde, was het ontwikkelen van een algoritme om ‘no shows’ te voorspellen, dat wil zeggen patiënten die niet komen opdagen voor hun afspraak. “We zijn nu een algoritme aan het ontwikkelen voor no shows, zodat we beter kunnen anticiperen op het niet verschijnen van patiënten,” legde ze uit. Dit soort innovaties kunnen de efficiëntie van het ziekenhuis aanzienlijk verbeteren.
Aukema benadrukte ook het belang van bewustwording en kennisdeling binnen het ziekenhuis: “Bijna 50 procent van de aanwezigen wist niet precies wat AI is, dus we moeten meer bewustwording creëren en kennis delen.” Ze wees erop dat veel medewerkers al onbewust met AI werken, bijvoorbeeld in de vorm van geautomatiseerde laboratoriumsystemen die bloedcellen categoriseren.
Egge van der Poel, expert in data en technologie, vervolgde het programma met een keynote speech getiteld “Data, complexiteit en leren – #geheelmeesters gezocht”. Hij deelde zijn inzichten over de rol van data en de noodzaak van reflectiviteit in onze benadering van grote maatschappelijke vraagstukken.
Van der Poel begon met een persoonlijk verhaal: “Ik ben nu al 13 jaar verdwaald in de wereld van gezondheidszorg. En ik probeer ervoor te zorgen dat we met elkaar sneller gaan leren. Dat is eigenlijk de samenvatting.” Hij legde uit dat ondanks de vele mogelijkheden die data en technologie bieden, er nog veel is wat we als mens moeten leren en toevoegen. “We kunnen heel veel met data en technologie, maar er is ook nog heel veel wat we moeten leren. En wat we als mens nog heel veel kunnen toevoegen.”
Hij illustreerde het belang van samenwerking met een anekdote over de ontdekking van de kosmische achtergrondstraling. Twee wetenschappers, Robert Wilson en Arno Penzias, ontdekten per ongeluk de straling die het bewijs leverde voor de oerknaltheorie. “De ene zijn ruis is de ander zijn signaal. En je ontdekt het echt alleen door samenwerking,” benadrukte hij.
Een ander fascinerend voorbeeld dat Van der Poel aanhaalde, was zijn werk aan de Large Hadron Collider in Genève. Hij vertelde hoe deze gigantische deeltjesversneller enorme hoeveelheden data produceert die continu geanalyseerd moeten worden: “Dit is het apparaat waar ik aan heb gewerkt. De Large Hadron Collider in de buurt van Genève. Heel veel data, heel veel analyse, heel veel algoritmes. Maar vooral 24/7 samenwerking met iedereen in de wereld.” Dit voorbeeld benadrukt de kracht van samenwerking op wereldschaal en de noodzaak van gedeelde data en kennis.
Van der Poel besprak de ethische aspecten van AI en de noodzaak om technologie op een verantwoorde manier te gebruiken. Hij waarschuwde voor de gevaren van grote techbedrijven die de controle over data en AI naar zich toe trekken, en pleitte voor datasolidariteit: “Zijn we nu een wereld aan het creëren waarin alleen de grote bedrijven toegang hebben tot data? We moeten de macht van deze bedrijven breken en technologieën vanuit de gemeenschap vormgeven.”
Een opvallend deel van Van der Poel’s presentatie was zijn discussie over het al dan niet opleiden van radiologen in het licht van AI-ontwikkelingen. Hij refereerde aan een uitspraak van Geoffrey Hinton uit 2016: “Het is volstrekt duidelijk dat binnen vijf jaar computers beter in staat zijn dan mensen om plekken te vinden op foto’s. Dus stop maar met het opleiden van radiologen.” Van der Poel reflecteerde op deze uitspraak en benadrukte: “We moeten ze anders opleiden, hen meenemen in de mogelijkheden en onmogelijkheden van technologie.” Hij beklemtoonde dat radiologen nog steeds nodig zijn, vooral vanwege hun creativiteit en vermogen om nieuwe ontwikkelingen en contexten te interpreteren: “We kunnen een computer wel heel veel leren, maar niet alles. Er is meer dan wat naar een computer overdraagbaar is.”
Een ander interessant onderdeel van Van der Poel’s presentatie was de metafoor van “Wie van de drie met AI”. Hij vroeg het publiek welke vorm van AI ze belangrijk vinden: artificiële intelligentie, augmented intelligence (waarbij technologie menselijke besluitvorming ondersteunt), of accelerated innovation (waarbij technologie innovatie versnelt). Hij stelde: “Slimme computers kunnen slimme dingen doen, maar slimme mensen kunnen geweldige dingen doen.” Dit benadrukte de noodzaak om AI te zien als een hulpmiddel dat professionals ondersteunt, in plaats van vervangt.
Steef Kurstjens, AIOS Klinische Chemie, en Anoeska Schipper, Data Scientist en PhD-kandidaat, presenteerden vervolgens hun ervaringen met AI-projecten binnen het ziekenhuis. Ze deelden voorbeelden van bestaande AI-toepassingen, zoals in de pathologie voor het herkennen van tumoren. “Op veel plekken wordt al AI gebruikt, zoals in de pathologie voor het herkennen van tumoren in coupes,” vertelde Kurstjens.
Schipper legde uit hoe AI beter kan omgaan met complexe analyses dan traditionele score-systemen: “AI kan veel beter omgaan met intercorrelatie tussen variabelen en complexere analyses uitvoeren dan traditionele score-systemen.” Ze benadrukte het belang van samenwerking en een goed begrip van de data voor succesvolle AI-implementaties: “Het is belangrijk om samen te werken met de juiste experts en data te verzamelen, opschonen en valideren.”
Een concreet voorbeeld van AI in de praktijk binnen het JBZ is het gebruik van een digitaal microscoop-systeem in het laboratorium, dat witte bloedcellen automatisch indeelt in verschillende categorieën zoals lymfocyten en neutrofielen. Kurstjens legde uit: “Dit systeem wordt al tien jaar gebruikt in ons laboratorium, dus AI is soms dichterbij dan je denkt.”
Daarnaast werken Kurstjens en Schipper aan een project om AI toe te passen bij het diagnosticeren van hemoglobinopathieën, genetische aandoeningen waarbij het hemoglobine in het bloed abnormaal is. “We hebben data van zeven verschillende laboratoria gecombineerd en een model getraind om hemoglobinopathieën te detecteren,” legde Schipper uit. Het model analyseert duizenden bloedbeelden per dag en helpt bij het identificeren van patiënten die mogelijk aan deze aandoening lijden.
Janet van Kuilenburg, Cardioloog en CMIO bij het JBZ, gaf een visie op de strategische integratie van AI binnen het ziekenhuis. Ze besprak de uitdagingen en vereisten voor een succesvolle AI-implementatie: “AI is een complexe uitdaging, een ‘wicked problem’, met ethische, juridische en organisatorische aspecten.”
Van Kuilenburg benadrukte de noodzaak van een collectieve inspanning en een strategische aanpak: “We willen dat AI bijdraagt aan arbeidsbesparing en dat de technologie breed toegankelijk is voor iedereen in de organisatie.” Ze onderstreepte ook het belang van samenwerking en data delen: “Het JBZ is te klein om zelfstandig algoritmen te ontwikkelen, dus we moeten samenwerken en data delen.”
Ze gaf voorbeelden van huidige en toekomstige AI-projecten binnen het JBZ, zoals een initiatief om de administratieve last voor zorgverleners te verminderen met behulp van AI-gestuurde documentatie-assistenten. “We werken aan een project waarbij AI spraak naar tekst omzet en automatisch medische notities genereert, inclusief empathische elementen zoals het refereren aan de vakantie van de patiënt,” vertelde ze.
Van Kuilenburg wees ook op de noodzaak van een cultuurverandering binnen het ziekenhuis om AI succesvol te integreren: “We moeten professionals meenemen in deze transformatie en zorgen dat ze de benodigde vaardigheden en vertrouwen ontwikkelen. Dit vereist training en voortdurende ondersteuning, evenals een duidelijke communicatie over de voordelen en beperkingen van AI.”
Een ander voorbeeld dat ze noemde, was het gebruik van AI voor het beoordelen van ECG’s. “Er worden veel ECG’s aangevraagd waarbij de gemiddelde medische professional zou moeten kunnen beoordelen, maar dit gebeurt niet altijd even goed. AI kan hier een ondersteunende rol spelen,” legde Van Kuilenburg uit.
Ze sloot af met een vooruitblik op de toekomst van AI binnen het JBZ: “We moeten ervoor zorgen dat AI breed wordt ingezet en dat de technologie de zorgprofessionals ondersteunt, zonder hen te vervangen. De professionals die niet met AI willen werken, zullen echter achterblijven.”
Van Kuilenburg besprak ook de ontwikkeling van een AI-scoretool binnen het JBZ, bedoeld om te bepalen welke AI-projecten prioriteit moeten krijgen. “Deze tool helpt ons te beoordelen of een voorstel in lijn is met onze strategie, of het de toegankelijkheid van zorg verbetert, en of het schaalbaar en haalbaar is,” legde ze uit. De tool is niet in beton gegoten, omdat het belangrijk is om flexibel te blijven en te leren van lopende projecten.
Het symposium ‘Artificial Intelligence’ in het Jeroen Bosch Ziekenhuis bood een uitgebreide verkenning van de mogelijkheden en uitdagingen van AI in de zorg. Samenwerking, kennisdeling en een cultuur van innovatie en vertrouwen zijn essentieel om de voordelen van AI volledig te benutten en de zorg te verbeteren.
[Fotocredits – ipopba © Adobe Stock]
