Herbruikbaarheid van zorgdata

Het Healthcare Innovation Platform is een initiatief van Pfizer Nederland en techbedrijven Google Cloud en ML6. Het platform is in het leven geroepen om doorbraken en innovaties op het gebied van datagedreven gezondheidszorg sneller bij de patiënt te krijgen via een community van experts in de gezondheidszorg die kennis en ervaringen uitwisselen.

De titel - tevens thema - van het webinar ‘Herbruikbaarheid zorgdata’ is zeer actueel, stelt moderator Linda van der Veer aan het begin van de bijeenkomst. ’’De herbruikbaarheid van zorgdata speelt een prominente rol in de transitie waar de zorg momenteel voor staat.’’ 
Deze transitie van volumegedreven naar uitkomst- en datagedreven zorg is noodzakelijk om de zorg ook in de toekomst betaalbaar en duurzaam te houden. ’’Als we zo doorgaan gaat in 2040 veertig procent van ons bruto-inkomen naar gezondheidszorgkosten. En zal een kwart van de mensen in de zorg moeten werken.’’

Eén oplossing om dit te voorkomen wordt aangedragen door Jens Bontinck, Head of Labs van ML6: het gebruik van ‘artificial intelligence’ en in het bijzonder ‘machine learning’ in de zorg. 

‘Als mens moeten we durven samenwerken met machines’  

Artificiële intelligentie (AI) ontwikkelt zich razendsnel. ’’Als mens moeten we durven samenwerken met machines die sneller denken en werken dan wij zelf’’’, stelt Jens Bontinck.

Machine learning kan in de zorgsector worden gebruikt om de grote hoeveelheid ongestructureerde data die er is om te zetten naar gestructureerde inzichten. ’’Als mensen zijn we niet in staat om de enorme hoeveelheid aan data zelf te behappen, te interpreteren, inzichtelijk te maken en te markeren. Dat kan machine learning wel. Er zijn heel veel documenten die we daarvoor kunnen gebruiken. Denk aan het elektronisch patiëntendossier.’’

Jens Bontick geeft voorbeelden van toepassingen van machine learning en vormen daarvan, zoals ‘computer vision’ (analyseren van beelden) en ‘natural language processing’ (analyseren van taal). De Head of Labs gelooft sterk in het concept ‘human in the loop’. Daarbij werken mensen en machines samen. ’’Het is dus niet alleen een machine die zegt: ik doe het wel even. Maar een machine die een huidspecialist kan adviseren over een bepaald type melanoom. Human in the loop kan de komende jaren een heel sterk concept zijn in de zorgsector.’’
 

Datagedreven samenwerken binnen een ziekenhuisgroep 

’’Do not only ask what data can do for you, but what you can do for your data’’. Jos Hendrikx, clinical data scientist en epidemioloog van Santeon, doet deze uitspraak tijdens zijn presentatie. ’’Ga actief op zoek naar wie bezig is met gegevensuitwisseling binnen je organisatie,’’ wil hij daarmee zeggen. ’’Dat geldt zowel voor zorgmanagers, IT’ers, zorgprofessionals als zorgbestuurders.’’

Elk Santeon-ziekenhuis heeft een eigen dataverzamel-, dataverwerking-, en verbeterprogramma. ’’Al die data brengen we ook samen over die zeven ziekenhuizen om van elkaar te leren. Dat doen we met multidisciplinaire teams van medische experts en ervaringsexperts,’’ legt hij uit. ’’Dan kun je denken aan patiënten, medisch specialisten, apothekers en verpleegkundigen. Zij geven aan waar mogelijk verbeterpotentieel zit. Alleen door op verschillende lagen actief en multidisciplinair samen te werken en afspraken te maken kunnen we duurzaam hergebruik maken van onze rijke zorgdata.’’ 
 

Natural language processing

Een techniek die al veel gebruikt wordt bij het structureren van zorgdata is die van natural language processing. Marieke van Buchem, PhD-kandidaat bij het onderzoeksproject ‘Responsible AI’ van het Clinical Artificial Intelligence and Research Lab (CAIRElab) van het LUMC vertelt hierover.
Zij creëert, implementeert en onderzoekt AI-modellen in de zorg om zorgmedewerkers te ondersteunen en te ontlasten. En kijkt daar bij vooral hoe natural language processing hierbij kan worden gebruikt. 

Spraakherkenning in de spreekkamer 

Marieke van Buchem vertelt over een project waarmee ze bezig is rond spraakherkenning in de spreekkamer. Gesprekken tussen artsen en patiënten worden opgenomen en automatisch omgezet in een geschreven samenvatting. Hierdoor hoeft de arts niet mee te schrijven tijdens gesprekken en kan hij/zij zich volledig op de patiënt en zijn verhaal richten.

Het eerste model is af, maar voor verbetering vatbaar. Uiteindelijk moet er een programma komen dat data verzamelt dat in het elektronisch patiëntendossier (EPD) kan worden ingevoerd. Daarmee ontstaat een bruggetje naar de presentatie van de laatste spreker van het HIP-webinar: Marc Somberg. 

Somberg is lid van het strategisch innovatieteam en productspecialist bij ChipSoft, leverancier van het elektronisch patiëntendossier (EPD) voor een groot aantal ziekenhuizen in Nederland. (hyperlink naar website ChipSoft) Hij vertelt over ontsluiting van data uit het elektronisch patiëntendossier (EPD) en hoe je het EPD kunt inzetten als platform voor kunstmatige intelligentie.

Oproep aan iedereen 

Liefst ook in andere ziekenhuizen, vervolgt hij later. ’’Hoe fijn het ook is om een algoritme te hebben dat aansluit bij jouw eigen ziekenhuis, uiteindelijk wil je dat oplossingen breed geïmplementeerd kunnen worden in andere ziekenhuizen.’’  

Hij heeft een boodschap voor alle deelnemers van het HIP-webinar. ’’Ik zou iedereen willen oproepen om op basis van deze bijeenkomst van het Healthcare Innovation Platform (HIP) de samenwerking op te zoeken en actief aan de slag te gaan. En te zoeken naar praktisch toepasbare oplossingen die ervoor zorgen dat de potentie van kunstmatige intelligentie werkelijkheid wordt.’’ 
 

Nascholing en volgende HIP-webinar  

Van het webinar ‘Herbruikbaarheid zorg’ is een video-verslag gemaakt dat te volgen is als nascholing. Hiervoor zijn accreditatiepunten aangevraagd. Het videoverslag eindigt met een vraag- en antwoordsessie. Op de website van Pfizer vindt u daarnaast onder het kopje zorgthema’s boekjes en verslagen van de eerdere HIP-bijeenkomsten. Ook deze zijn als nascholing te volgen via deze link. Het volgende HIP-webinar is op donderdag 15 april. Meer informatie over het programma volgt te zijner tijd.