Samenwerking om AI in de zorg te versnellen

De potentie van kunstmatige intelligentie of artificial intelligence is groot voor de zorgsector, zeggen experts. Tegelijkertijd zijn er nog veel technische, juridische en financiële uitdagingen voor het op grote schaal inzetten van kunstmatige intelligentie. De voorlopers zijn vooral actief in ziekenhuizen, omdat de grote hoeveelheden (patiënten)data, innovatiebudgetten en aanwezigheid van een IT-afdeling de drempel om te kunnen starten met AI-experimenten aanzienlijk verlagen. Een aantal recent gelanceerde samenwerkingsverbanden en coalities werkt samen aan de ontwikkeling, validatie en implementatie van kunstmatige intelligentie in de zorg.

Het aantal ziekenhuizen met een specifiek IT-beleid voor AI groeit, bleek uit recent onderzoek. Er is nog geen sprake van grootschalige implementatie en adoptie, maar het aantal pilots en experimenten met kunstmatige intelligentie neemt toe, vooral bij medisch beeldverwerking en beeldherkenning (radiologie). Andere gebieden waar onderzoek en innovatie plaatsvinden zijn voorspellende algoritmes, bijvoorbeeld voor cardiologie, IC, neurologie en spoedeisende hulp, en inzet van AI om logistieke en administratieve processen te ondersteunen, zoals spraakherkenning voor het automatisch invullen van het EPD, capaciteitsmanagement algoritmes en no show modellen op de polikliniek.

Strategische samenwerking

Het Leids Universitair Medisch Centrum kondigde vorige week het Clinical Artificial Intelligence and Research Lab (CAIRELab) aan. In dit nieuwe kennis- expertisecentrum worden alle AI-werkstromen in het LUMC samengebracht, met als doel om de ontwikkeling en het onderzoek naar AI in de zorg te versnellen. Het LUMC wil hierbij ook samenwerken met externe partijen voor de ontwikkeling, validatie, implementatie en evaluatie van AI in de kliniek.

Onder de noemer Samenwerkende Algemene Ziekenhuizen (SAZ) bundelen 28 regionale ziekenhuizen hun krachten om samen te werken aan kwalitatief hoogwaardige zorg. Toepassen van data is opgenomen als integraal onderdeel van de SAZ-strategie. Ook kunstmatige intelligentie is een speerpunt. Meerdere SAZ-ziekenhuizen gaan in 2020 een pilot uitvoeren met de implementatie van een model dat heropname van patiënten voorspelt, oorspronkelijk ontwikkeld in het Ziekenhuis St Jansdal door internist-nefroloog Bart-Jan Verhoeff.

De samenwerkingsverbanden markeren niet alleen dat kunstmatige intelligentie als technologie ‘volwassener’ aan het worden is. Ook is het een strategisch slimme zet om meer samen te werken over instellingen heen. Niet alleen kunnen individuele zorginstellingen kennis en resources delen, ze staan ook in onderhandelingen met IT-leveranciers en bij inkoop van (data) consultancy diensten sterker als samenwerkingsverband, met een zekere schaalgrootte.

50.000 euro per licentie

“Door samenwerkingsverbanden kan de sector voorkomen dat de intellectuele eigendomsrechten (IP) en data bij de industrie komen te liggen” zegt Bart-Jan Verhoeff, internist-nefroloog in het Ziekenhuis St Jansdal. Hoewel de exacte prijzen voor licenties niet openbaar zijn, wordt gesproken over bedragen van 50.000 tot 70.000 euro per jaar voor de licentie van een commercieel ontwikkeld AI-model, bijvoorbeeld software voor de detectie van afwijkingen op CT-scans.

“Dat zijn de kosten per algoritme”, verduidelijkt Verhoeff. “Als je in een ziekenhuis dus meerdere algoritmes – op de IC, radiologie of neurologie – zou willen aanschaffen, loopt dat enorm op. Licentieprijzen kunnen lager zijn wanneer je als ziekenhuis data deelt met een softwareontwikkelaar.”

Data bewerken

Zorginstellingen zijn aan het experimenteren en implementeren met AI, maar de technologie bevindt zich nog wel in de pionier-fase: begin 2020 wordt er in Nederland nog geen grootschalig gebruik gemaakt van kunstmatige intelligentie. De meeste AI-algoritmes zijn heel bruikbaar voor één specifiek gebied of toepassing. Daarnaast moet er veel (handmatig) werk worden verzet om data gereed te maken voor toepassing in modellen, door labeling, annotatie en eenduidige registratie. Ook de schaalbaarheid van medische algoritmes is een kritiek punt.

De innovatiebudgetten en een sterke data-gedreven bedrijfsvoering maakt dat ziekenhuizen - of dat nou topklinische, algemene of universitaire ziekenhuizen zijn - gemakkelijker kunnen pionieren met kunstmatige intelligentie.