Professor Andre Dekker (Maastricht University) sprak eerder deze maand tijdens de Healthcare Insights Talk van de MOA over het inzetten van AI. Over het waarom, de mogelijkheden en de ontwikkelingen. Hij schreef er een bijdrage over.
We willen voorspellingen doen aan de hand van meer variabelen dan het menselijk brein kan. Hiervoor moeten we data delen, maar delen is moeilijk. Het kost tijd en geld, en verder spelen zaken als privacy en politiek een rol. Voor AI is FAIR data nodig (Findable, Accessible, Interoperable en Reusable). Het is van belang dat alle gegevens universeel gemaakt zijn om ze naar datastations te kunnen sturen. Alleen goed gecontroleerde datatreinen worden doorgelaten naar een datastation. We spreken over ‘the personal health train’. AI is net zo goed als de data die het leest.
Black box
Trends in AI zijn dat we van klassieke machine learning naar deep learning gaan, waarbij de menselijke tussenstap niet meer nodig is. Denk aan gezichtsherkenning of beoordelen van een mammogram. Dit zien we veel bij beelddisciplines, maar ook bij vrije tekstanalyse, zoals dat voor marktonderzoek interessant is voor bijvoorbeeld het analyseren van antwoorden op open vragen. Er is nog een negatieve kant bij deep learning. Je kunt niet vragen waarom AI iets besloten heeft. Daardoor is de begrijpelijkheid nog laag. Je moet transparant kunnen zijn over hoe je tot een afweging of besluit gekomen bent. Nu is dat nog vaak een black box.
Medical device
We kunnen AI inzetten om te automatiseren, zowel processen als uitkomsten. Zo kan AI beter een tumor intekenen dan een radioloog. AI kan maar één ding heel goed, alleen maar subtaken toepassen of losse trucjes op een specifieke usecase uitvoeren. Het is heel belangrijk dat je vooraf goed bepaalt wat het doel is en wat AI moet opleveren. Zie AI als een medical device, zoals een infuuspomp. Alleen zal de AI continu veranderen en moet je AI continu controleren, want als de patiënt, de data of de behandeling verandert, dan heeft dit gevolgen voor AI.
Uiteindelijk is het doel om objectief te voorspellen wat de uitkomsten zijn en dan het gesprek aangaan met de patiënt over de vraag wat hij of zij wil.