Hoe AI diagnostiek en behandeling kan verbeteren
AI heeft de potentie om diagnostiek en behandeling in de zorg ingrijpend te veranderen. Niet alleen voor artsen, maar juist ook voor patiënten: de kwaliteit van zorg kan flink verbeteren. Waar liggen de kansen voor kunstmatige intelligentie op het gebied van diagnostiek en behandeling dan precies? En: welke best practices zijn er al in Nederland?
Zoals in veel sectoren maakt AI ook in sneltreinvaart zijn opwachting in de zorg. Voor diagnostiek en behandeling kan deze ontwikkeling een ware revolutie betekenen. Met geavanceerde algoritmen en machine learning-technieken kan AI namelijk helpen bij:
1. Snellere en nauwkeurigere diagnostiek
Eén van de veelbelovende voordelen van AI in de gezondheidszorg is de mogelijkheid om snellere en nauwkeurigere diagnoses te stellen. Door gebruik te maken van gegevens uit medische beeldvorming, genetische informatie en klinische gegevens helpt AI artsen om ziekten in een veel vroeger stadium te identificeren. Ook kan AI enorme hoeveelheden medische literatuur en wetenschappelijke onderzoeken analyseren in een korte tijd, waardoor artsen altijd gemakkelijk en snel de actueelste informatie hebben over diagnostische criteria en behandelrichtlijnen.
2. Risicovoorspelling en preventie
Ook kan AI een grote rol spelen in vroegsignalering en risicovoorspelling. Door verschillende factoren zoals genetica, levensstijl en omgevingsinvloeden te analyseren, kunnen AI-systemen mensen opsporen die een verhoogd risico lopen op bepaalde aandoeningen. Denk aan hartziekten, kanker of diabetes. Met deze risicovoorspellingen kunnen artsen proactieve interventies opstarten om de ontwikkeling van ziekten te voorkomen of vertragen. Veranderingen in dieet en leefstijl bijvoorbeeld, of het voorschrijven van regelmatige screeningtests of preventieve medicatie.
3. Gepersonaliseerde behandelingen
Meer maatwerk leveren in de behandeling van patiënten: ook die potentie heeft AI in de zorg. Door het analyseren van genetische informatie, medische geschiedenis en reacties op eerdere behandelingen, kunnen AI-systemen voorspellen welke behandelingen het effectiefst zullen zijn voor een bepaalde patiënt. Dit kan zorgen voor een meer gepersonaliseerde en doeltreffende behandeling, met minder bijwerkingen, minder complicaties en een betere uitkomst voor de patiënt.
4. Betere klinische besluitvorming
Alle bovenstaande voordelen van werken met AI in diagnostiek en behandeling dragen bij een betere en efficiëntere klinische besluitvorming. Door het analyseren van patiëntendossiers, laboratoriumresultaten, beeldvormingsstudies en andere klinische gegevens, kunnen AI-systemen artsen niet alleen helpen bij het stellen van diagnoses, naar ook bij het plannen van behandelingen en het monitoren van de voortgang. Dit levert meer consistente en evidence based beslissingen op, met een betere kwaliteit van zorg en een kleinere kans op medische fouten als gevolg.
Best practices AI in diagnostiek en behandeling
In Nederland zijn er al enkele succesvolle toepassingen van AI in diagnostiek en behandeling. Twee best practices uitgelicht:
Type baarmoederkanker voorspellen
Pathologen van het Leids Universitair Medisch Centrum (LUMC) hebben de hulp in van AI ingeroepen om de diagnostiek en behandeling van baarmoederkanker te verbeteren. Met het menselijke oog kun je op microscopiebeelden van een tumor niet zien welke DNA-veranderingen er in een tumor zitten. Daardoor is het niet goed mogelijk te voorspellen om welk type baarmoederkanker het gaat. Op basis een verzameling unieke beelden van 2000 vrouwen uit het onderzoek maakten pathologen een AI-model dat dit wél kan. Als volgende stap gaat het team nu een AI-model ontwikkelen dat de kans op uitzaaiingen kan voorspellen.
Longschade na corona meten
Een andere best practice komt uit het Rotterdamse Maasstad Ziekenhuis. Hier zetten artsen AI in bij de beoordeling van coronaschade in longen op CT-scans. Een AI-applicatie analyseert CT-scans van de longen en geeft op basis daarvan een indicatieve score van de hoeveelheid aangetast longweefsel bij mensen die corona hebben gehad. Uit eerdere studies bleek dat deze score prognostische waarde heeft; zo kan AI artsen vervolgens ondersteunen bij de behandelkeuze. Het ziekenhuis doet nog verder klinisch onderzoek naar deze AI-applicatie en werkwijze.