De opkomst van artificial intelligence in de gezondheidszorg
De voorstanders van AI technologie zien het al voor zich: een toekomst waarin alle moderne medische kennis kan worden geraadpleegd door iedere arts en het AI-systeem dient als second opinion.
Maar voordat dit werkelijkheid wordt, krijgen we eerst te maken met complexe, moeilijk te begrijpen onderlinge verbanden.
Een groep dokters gaat transparant te werk door te handelen binnen gestelde regels en op basis van eigen kennis. Maar dat wil niet zeggen dat ze ook patronen in bijvoorbeeld verschillende röntgenfoto’s herkennen. Bovendien leren ze niet zo snel als AI.
Minder transparant
AI-toepassingen daarentegen maken gebruik van neurale netwerken; de kern van machine learning (ML). De informatieverwerking in neurale netwerken lijkt sterk op hersenactiviteit. Foto’s, teksten, getallen, video’s of audiobestanden worden gebruikt als data-input. Al deze input helpt het AI-model onafhankelijk patronen te herkennen, betere resultaten te genereren en uiteindelijk ook onbekende data te beoordelen. Tijdens het leerproces verandert de prioritering van de parameters en dus ook die van de verbindingen in het systeem. Daardoor is uiteindelijk niet meer te controleren hoe het resultaat tot stand is gekomen. Minder transparant, maar niet per se negatief. Zo lang de kwaliteit gegarandeerd kan worden.
Overwegingsfase
De medische branche staat daarnaast aan het front als het op het overwegen van AI-projecten aankomt; 37 procent van de bedrijven bevindt zich in deze fase. Aldus het onderzoek van Datamangementspecialist NetApp uit augustus 2018. Daarentegen loopt de branche achter als het aankomt op planning, testen en implementatie.
Veel medische bedrijven richten zich met AI op het moment voornamelijk op betere diagnoses: vroege opsporing van epidemieën/ziektes (63 procent) ligt hoger dan voorspellend onderhoud van medische apparatuur (60 procent) en de zorg voor patiënten door robots (40 procent).
Critici hoeven zich overigens geen zorgen te maken: AI wordt op zijn hoogst een arts-assistent, de eindverantwoordelijkheid blijft bij het gespecialiseerde personeel liggen.
Dit is een ingezonden artikel door Peter Wüst, Sr. Director Cloud Data Services & Cloud Infrastructure bij NetApp. Via deze link vind je meer informatie over de mogelijkheden van het bedrijf.
PS. Heeft het artikel u nieuwsgierig gemaakt naar de mogelijkheden van AI voor uw organisatie? En wilt u weten wat het juiste startpunt voor u is? Bekijk dan onze training AI in Business.
Enkele reacties van deelnemers aan de training:
“Groot denken, klein beginnen.” – L. de Wildt – Domeinarchitect bij ASR
“Mooi om te zien wat mogelijk is vanuit breeduit denken en door samen te werken met diverse afdelingen.” – P. Drenth – Teammanager financial control bij Enexis Groep