Hoe AI het zorgtraject van patiënten verbetert

Hoe verbetert AI het zorgtraject van patiënten?

In de afgelopen paar jaar zijn er AI-toepassingen verschenen in het hele ecosysteem van de gezondheidszorg, die processen stroomlijnen en patiëntresultaten verbeteren. Geavanceerde chatbots helpen hulpverleners bij het identificeren van een hartaanval. Chirurgische robots met AI voeren minimaal invasieve procedures uit. En op AI gebaseerde softwareplatforms automatiseren de meest repetitieve taken in de gezondheidszorg, waardoor drukke beheerders kostbare tijd besparen.

De exploderende markt voor AI-gezondheidszorg (die software, hardware & diensten, algoritmen, toepassingen en eindgebruikers omvat) zal tegen 2026 naar verwachting $44,5 miljard bereiken, met een verwachte gemiddelde jaarlijkse groei van meer dan 46% (MarketWatch-rapport, 3 januari 2022 “Healthcare Artificial Intelligence (AI) Market 2022 Industry Scenario, Strategies, Growth Factors and Forecast to 2026″).

Bij Artefact hebben we drie belangrijke gebieden geïdentificeerd waar AI de zorg voor patiënten aanzienlijk kan verbeteren: zelfdiagnose, ontwikkeling en bewaking van medicijnen en gepersonaliseerde gezondheid.

We hebben allemaal de draagbare apparaten gezien die AI de wereld heeft gegeven, zoals fitnesstrackers, smartwatches en zelfs hoorapparaten die achtergrondgeluiden verminderen. Ze helpen mensen in vorm te blijven, calorieën te tellen en het algemene welzijn te verbeteren.

Maar AI-technologie biedt ook hulpmiddelen voor zelfdiagnose die patiënten kunnen helpen om onnodige bezoekjes aan de dokter te vermijden. Virtuele verpleegassistenten kunnen empathisch met patiënten praten over hun aandoeningen, suggesties geven en hen indien nodig naar de meest effectieve zorgeenheid verwijzen en zorgverleners waarschuwen in geval van problemen.

Veel farmaceutische bedrijven gaan partnerschappen aan met techbedrijven om nieuwe toepassingen voor de gezondheidszorg te ontwikkelen. In 2020 werkte Sanofi samen met het Britse bedrijf Babylon om hun online symptomenchecker te gebruiken om patiënten met spijsverteringsproblemen te helpen.

AI kan worden gebruikt om de werkzaamheid en veiligheid van geneesmiddelen en bijwerkingen te controleren. Deze praktijk, farmacovigilantie (PV) genoemd, is een integraal onderdeel van de rol van farmaceutische bedrijven. Met behulp van op AI gebaseerde inzichten kunnen bijwerkingen worden geanalyseerd om snel opkomende trends te identificeren. Deze trends kunnen vervolgens helpen om te identificeren welke bevolkingssegmenten het meeste baat zouden hebben bij een bepaalde behandeling (of deze zouden kunnen vermijden) en kunnen helpen bij het vinden van nieuwe behandelingen en geneeswijzen.

Farmaceutische leider Bayer onderzoekt samen met zijn partners het gebruik van AI-technologie ter ondersteuning van gedecentraliseerde (virtuele) klinische proeven die mogelijk worden gemaakt door telegeneeskunde, thuisbezorging van klinische benodigdheden, e-consent, het gebruik van wearables en 24/7 live data monitoring.

AI is ook veelbelovend voor het versnellen van het ontdekkings- en ontwikkelingsproces van medicijnen: In april 2021 kondigden farmaceutisch bedrijf Exscientia en biotechnologisch expert Evotec een Fase I proef aan voor het eerste door AI ontworpen geneesmiddel voor de behandeling van geavanceerde tumoren. Het traditionele ontdekkingsproces zou tot vijf jaar geduurd hebben, maar dankzij AI werd de kandidaat-geneesmiddel in slechts acht maanden gevonden. Exscientia werkt nu samen met andere farmaceutische bedrijven, waaronder Sanofi, om oncologische en immunologische behandelingen te ontwikkelen.

Het derde onderzoeksgebied dat bestudeerd wordt, is hoe AI het gezondheidsgedrag van mensen kan verbeteren, bijvoorbeeld door mensen te helpen hun eetgewoonten te verbeteren.

Met behulp van dieetplanning op basis van data zou AI voedingsprogramma's kunnen personaliseren en maaltijdplannen kunnen maken voor iemands specifieke metabolisme en spijsverteringsstelsel. Hoewel de eerste toepassing die in je opkomt gewichtscontrole is, zouden programma's als deze miljoenen levens kunnen redden door diabetes, hartaandoeningen en andere aandoeningen die veroorzaakt worden door slechte voeding te voorkomen.

Potentiële systemen zouden geïntegreerd kunnen worden met slimme wearables voor gemakkelijker te behalen resultaten en duurzame gezonde voordelen.

Hoewel AI de efficiëntie van de gezondheidszorg en de kwaliteit van de patiëntenzorg belooft te verbeteren, moeten de ethische risico's van de implementatie van AI tot een minimum worden beperkt, waaronder mogelijke bedreigingen voor de privacy en vertrouwelijkheid, geïnformeerde toestemming en de autonomie van de patiënt.

Dit zijn essentiële kwesties. Maar er is niet één bouwer van het eindproduct bij AI en machinaal leren. Er is een hele gemeenschap van mensen betrokken bij het leven van een algoritme, van data wetenschappers en anderen die eventuele verbeteringen aanbrengen, tot het softwarebedrijf dat het algoritme verkoopt en eindgebruikers. Bijgevolg is er een kwestie van verantwoording.

“Hoewel er geen eenvoudige oplossing is, is transparantie altijd het beste beleid. Dit betekent altijd toestemming vragen voor data gebruik, persoonlijke informatie anonimiseren en manieren vinden om data vertrouwelijkheid voor patiënten te garanderen”, aldus Vincent.

“Zelfs de medische opleiding zou moeten worden omgevormd van een focus op het terughalen van kennis naar een focus op het opleiden van toekomstige artsen om met AI-gestuurde machines om te gaan en ze te beheren”, voegt hij eraan toe. Deze herformulering zou ook zorgvuldige aandacht vereisen voor de ethische en klinische complexiteiten die zouden kunnen ontstaan tussen patiënten, zorgverleners en machines.

Hoewel de gezondheidszorg een wereld van potentiële nieuwe toepassingen voor data en AI opent, zijn er ook belemmeringen voor het succes ervan: gendervooroordelen tijdens de analyse van use cases is er één van. De symptomen van een hartaanval bij een man zijn heel anders dan bij een vrouw, en als er geen rekening wordt gehouden met die verschillen, zal elke analyse gebrekkig zijn. Vooroordelen over ras, etniciteit of religie zijn ook mogelijk. Om deze te vermijden, moet het concept van “inclusieve AI” een principe zijn bij de ontwikkeling van elke AI-toepassing.

Data governance is van het grootste belang: er moeten richtlijnen worden opgesteld en best practices worden gedefinieerd en consequent worden gevolgd. In 2020 heeft AstraZeneca experts van binnen en buiten het bedrijf aangetrokken om hen te helpen bij het ontwikkelen van een Data Governance Framework gebaseerd op de principes van eerlijkheid, verantwoordelijkheid, privacy & veiligheid, uitlegbaarheid & transparantie. Het Data Governance Framework zal deel uitmaken van hun wereldwijde Code of Ethics.

Andere betrokken bedrijven over de hele wereld ondernemen nieuwe inspanningen om een eerlijk en ethisch gebruik van AI te garanderen. Op 13 januari 2022 kondigden Microsoft en toonaangevende publieke, private, onderwijs- en onderzoeksorganisaties in de Amerikaanse gezondheidszorg en biowetenschappen de oprichting aan van de Artificial Intelligence Industry Innovation Coalition (AI3C) met als doel de technologie te maximaliseren om aanbevelingen, tools en best practices voor AI in de gezondheidszorg te bieden.

Hartelijk dank voor het lezen van ons artikel over “How AI is improving the patient care journey”! Aarzel niet om contact met ons op te nemen als u wilt bijdragen aan de ontwikkeling van het pakket of als u ideeën voor verbetering hebt. In de tussentijd kunt u de Artefact blog voor meer informatie over onze data projecten.