Dankzij artificiële intelligentie naar meer menselijke zorg

AI laat ons toe om grote hoeveelheden data te analyseren en daar de nodige patronen en inzichten uit te distilleren. Dat maakt het niet alleen mogelijk diagnoses en behandelingen te optimaliseren en preventiever te werken, maar ook om aan precision medicine – gepersonaliseerde zorg – te doen.

“Binnen heel wat Europese projecten wordt gewerkt rond precision medicine”, aldus Jens Declerck, die werkt voor UGent en voor I-HD, het European Institute for Innovation Through Health Data, dat zich voornamelijk bezighoudt met good practices en wetenschappelijk onderzoek rond (her)gebruik van medische data. “Eén grote uitdaging om met AI tot échte vernieuwing en innovatie te komen, is echter de kwaliteit van die data. AI-toepassingen werken technisch gezien eigenlijk altijd perfect, maar ze worden gevoed door data, en het is voornamelijk de kwaliteit van deze data die vaak een probleem vormt. Er is momenteel geen uniforme manier over hoe we data-kwaliteit definiëren en meten, alsook is er tot op heden nog te weinig awareness rond data-kwaliteit. Dus daar zitten we eigenlijk nog een beetje in een grijze zone.” 

Dat komt vooral omdat data-kwaliteit pas sinds kort een hot topic is. “We hebben nu mogelijkheden om data te delen, we hebben softwaretools, we hebben een GDPR-kader…”, gaat Declerck verder. “Bovendien komen we nu op dat punt dat we die data kunnen samenbrengen. Met als vaststelling dat de kwaliteit ervan niet goed genoeg is: er zitten fouten in, de data zijn niet representatief genoeg… Daar moeten we echt mee aan de slag, als we onder meer naar geneeskunde op maat willen.” 

Eén platform 

Met zijn bedrijf 4HEALTH brengt Brent Luyckx zoveel mogelijk databronnen samen door middel van datafusion en AI (met name machine learning). “Wat we eigenlijk doen, is DNA-data koppelen aan heel veel andere data: antwoorden uit questionnaires, objectieve data uit wearables, data vanuit bloed en vanaf volgend jaar ook het microbioom. Door dat te doen, halen we die data uit silo’s en bekijken we ze samen, op één platform, zodat we die data ook met elkaar kunnen laten communiceren.” 

Dat moet ertoe leiden dat artsen die data en de inzichten eruit kunnen gebruiken voor gepersonaliseerde longevity plans of nutrition plans, tot zelfs gepersonaliseerde skincare. “Maar het is niet zozeer de bedoeling om met die data tot producten en geneesmiddelen te komen die echt perfect op maat van de patiënt zijn”, zegt hij daarover. “Eerder om die data zo effectief mogelijk in te zetten, om mensen gezonder te maken. Door producten te personaliseren kan je natuurlijk meer impact maken, doordat je direct weet wat er werkt en wat niet, of waar bepaalde mensen meer of minder nood aan hebben. Maar door meer inzicht te krijgen in al die data, ga je gewoon betere adviezen rond lifestyle interventions kunnen geven.” 

200 per uur 

Ook preventie zal er op die manier met rasse schreden op vooruitgaan. “Als we al die data continu kunnen monitoren, kunnen we sommige zaken heel vroeg in kaart brengen en heel preventief inspelen op bepaalde zaken. Daar zit het grote voordeel. Kijk, we leven in een wereld waarin heel veel nieuwe data gegenereerd worden, maar vaak gefragmenteerd. De grootste impact die de komende jaren op healthcare zal gemaakt worden, is om data samen te bekijken aan de hand van AI. Dat zal ook alleen maar blijven beteren: met de evolutie van AI zitten we momenteel op een snelweg aan 200 kilometer per uur. De mogelijkheden zijn enorm – AI kan vandaag een ECG beter analyseren dan een dokter. Maar de systemen moeten wel op de juiste manier gebruikt en getraind worden.” 

AI, data-analyse, machine learning… Mensen zouden kunnen vrezen dat de zorg ontmenselijkt wordt. Volgens Jens Declerck van I-HD is niets minder waar. “Zorgverleners zullen minder tijd besteden aan documentatie en administratie, maar efficiënter kunnen werken en betere beslissingen zullen nemen omdat de inzichten gewoon veel beter zijn. Kijk, ik heb een achtergrond als kinesist: ik was een halfuur met een patiënt bezig en minstens de helft van de tijd met administratie. Met de tools die vandaag voorhanden zijn, had ik me veel meer met de patiënt kunnen bezighouden.” 

“Er zijn vandaag nog veel blindspots in patiëntendossiers”, vult Luyckx aan. “Hoe meer AI die blindspots kan invullen, des te persoonlijker de arts kan gaan in de behandeling en het contact, omdat hij meer weet over jou als patiënt.”