ORTEC: Als het afgelopen anderhalf jaar ons iets heeft geleerd is het dat planning in de zorg van wezenlijk belang is, zeker in tijden van crisis. Maar data zijn niet altijd eenvoudig beschikbaar. Heeft de Algemene Verordening Gegevensbescherming een rem op de ontwikkelingen gezet?

“Covid is hét voorbeeld waarom we het in de zorg beter moeten regelen. Maar de bureaucratie en de stroperigheid beginnen alweer toe te nemen.” Folkert Asselbergs steekt zijn ongeduld niet onder stoelen of banken. “AI is nog niet breed toepasbaar in de zorg; men ziet vaak de meerwaarde nog niet. Dat komt ook omdat we in Nederland heel restrictief zijn als het gaat om het gebruiken en delen van data voor onderzoek. Je bent spekkoper als je data eerder beschikbaar stelt voor onderzoek: dan kun je beter en sneller nieuwe algoritmen ontwikkelen, en daardoor heb je meer innovatiekracht. De visie is er. De techniek is er, maar de evolutie ernaartoe gaat mij altijd te langzaam. De regelgeving moet snel worden aangepast, de minister moet nu doorpakken. Als overheid moet je de fundatie faciliteren vóór de volgende pandemie zich aandient.”

De menselijke maat

Asselbergs heeft vaak discussies met collega’s die iets minder in AI geloven. “Voor single sources van data, denk aan een echo, MRI- of CT-scan, is AI al best ver en gaan ontwikkelingen ongelooflijk snel. De integratie van verschillende databronnen – in het bijzonder de vrije tekst die zit opgesloten in de elektronische patiëntendossiers – gaat wel wat langer duren. AI is nu nog ondersteunend aan de zorg. Maar ik denk oprecht dat over tien jaar AI leidend is en wij als artsen ondersteunend zijn. We zullen uiteindelijk nog wel samen met de patiënt beslissen over de suggesties die AI doet. Maar ik zie voor me dat mensen binnenkomen in een ‘wasstraatje’ met imaging en biomarkers en wearable data, waarna ze een top-5 van diagnoses krijgen. Die worden dan gemapt op bestaande wetenschappelijk kennis over wat de therapie naar keuze moet zijn voor dit soort patiënten. Ik denk dat je daar als arts als een soort consultant bij staat.

ORTEC: Zullen patiënten dat zo gemakkelijk accepteren? Of zijn ze huiverig voor een algoritme dat bepaalt wat het beste voor hun gezondheid is?

“In discussies wordt vaak gerept van ‘de menselijke maat’, maar de vraag is of AI ook niet beter is in de menselijke maat. Je hebt natuurlijk horken van dokters. Alle klachten die we krijgen gaan over communicatie. De vraag is of wij als mens empathischer zijn dan de computer.” Dat patiënten – en collega’s – sceptisch kunnen zijn over het gebruik van AI heeft ook te maken met het vertrouwen in data, signaleert hij. “Het gevoel: klopt het wel? Een voorbeeld is een studie met deep learning van thorax-röntgenfoto’s op de spoedafdeling. Daar werd uiteindelijk gekeken naar wat het voorspelmodel – dat heel preventief was – nou dreef. Bleek dat het type apparaat dat de foto’s nam het meest voorspellend te zijn. Omdat Siemens werd gebruikt voor mensen die in bed lagen en Philips voor mensen die nog konden lopen en staan. Dat zijn natuurlijk valkuilen. Vandaar de roep om explainable AI: je wilt weten wat er onder de motorkap zit.”

“Dat patiënten – en collega’s – sceptisch kunnen zijn over het gebruik van AI heeft ook te maken met het vertrouwen in data"

Haarvaten van de samenleving

Als het vertrouwen er eenmaal is kan het hard gaan, zeker op het gebied van persoonsgerichte behandelingen: “Ik denk dat mensen als patiënt straks met Amazon of Microsoft of ORTEC hun eigen platform hebben, waarbij alles automatisch wordt ingeladen als je daar toestemming voor geeft. Die informatie kun je zelf eventueel verrijken met DNA, of biomarkers, of een scan. Daar gaan algoritmes overheen: waar liggen de risico’s? De resultaten deel je met een arts: wat vind je hiervan? Waarschijnlijk ook nog een arts waarvan AI heeft bepaald dat die het meest geschikt is.” Bij al deze nieuwe technologische mogelijkheden voorziet Asselbergs wel problemen met betrekking tot de polarisatie van de maatschappij: “Mensen uit de laagste sociale klasse zitten niet in algoritmes – en daar worden ze wel het meest voor gebruikt. Dat wordt de lastigste uitdaging: om tot in de haarvaten van de samenleving komen. Wij zijn nu aan het nadenken over het idee om naar een soort donorregistratie voor data te gaan. Anders is inclusiviteit onhaalbaar.”

ORTEC: Wat zijn de ontwikkelingen op de kortere termijn? En in hoeverre werpt de Medical Device Regulation nog praktische problemen op bij dit soort AI-toepassingen?

“De grote med-tech-reuzen zijn in aantocht. Die zullen vooral op preventie gaan zitten. Niet meteen in de curatieve sector; dat is te complex, onder meer vanwege de Medical Device Regulation, en daar valt ook niet snel veel te verdienen. We moeten met z’n allen ontdekken hoe het in ziekenhuizen in de praktijk gaat werken. We zitten nu al in een platform-economie. Wie de platforms met de meeste gebruikers heeft, wint. Het hoeft niet per se het betere product te zijn; het gaat om schaalgrootte. Dat vind ik soms jammer, omdat het toch een rem zet op innovatie.”

“Mensen uit de laagste sociale klasse zitten niet in algoritmes – en daar worden ze wel het meest voor gebruikt. Dat wordt de lastigste uitdaging: om tot in de haarvaten van de samenleving komen. Wij zijn nu aan het nadenken over het idee om naar een soort donorregistratie voor data te gaan. Anders is inclusiviteit onhaalbaar."

De hele patiënt

Het UCL in Londen, waar Asselbergs een parttime-aanstelling heeft als hoogleraar Precision Medicine, heeft inmiddels per divisie datamanagers in dienst. Datawetenschappers zitten vooral in de onderzoeksetting. Maar Asselbergs kan zich niet voorstellen dat hijzelf over tien jaar geen datawetenschapper in zijn afdeling heeft: “Iemand die bij het ochtendrapport, als we patiënten bespreken, bepaalt wat de beste weg is om te gaan op basis van data. Datawetenschappers hebben nog lang niet het laatste woord, maar AI-ondersteuning zal steeds meer geïntegreerd worden.” Het belangrijkste dat AI in de zorg gaat brengen is volgens hem de empowerment van patiënten, dankzij de democratisering van data. “Wij als artsen hebben een enorme voorsprong in ervaring en kennis. Ook datakennis. We hebben een eigen taal, we dragen een witte jas: dat alles creëert afstand. Die afstand is straks weg. Jij weet dan hetzelfde als wat ik weet. In Amerika zijn ze daar al veel verder in. In kennis van anatomie, naar welke dokter ze het best kunnen. Hier in Nederland is het toch meer: daar heb jij voor gestudeerd; jouw pakkie-an.”

ORTEC: Zijn dit soort inzichten over AI al ingebed in geneeskundige opleidingen?

“In de meeste niet. Daarom realiseert het DataClinics-programma een curriculum Data Science basics voor zorgprofessionals. We moeten zorgprofessionals voorbereiden op de toekomst. Maatschappen zijn nog altijd heel traditioneel ingericht, denkend vanuit organen. Dat gaat ook veranderen; de vraag is of we de traditionele specialismen gaan behouden. Ik denk dat technische geneeskunde hét vak van de toekomst is. Dat gaat essentieel worden. Er moet nog wel steeds iemand aan het bed staan en luisteren: artsen moeten communicatie-experts/consultants worden. En er moet meer geredeneerd worden vanuit de mens in plaats van vanuit de organen. Zo kun je een internist opnemen bij de afdeling chirurgie. Die kan helpen om patienten met multi-morbiditeit optimaal te behandelen, maar die kan bijvoorbeeld met U-Prevent ook aan preventie doen voor dingen die na de opname verder door de huisarts kunnen worden overgenomen. Die patiënt ligt er toch: haal ‘m even door de APK. Behandel ook z’n te hoge bloeddruk. Ziekenhuizen denken nog heel erg in schuttinkjes. Onze nieuwe strategie is dat je mensen vóór hun operatie veel meer in beeld krijgt. De hele patiënt: krijg je een nieuwe heup, dan behandelen we meteen je cholesterol. Dat is veel logischer.”

“Wij als artsen hebben een enorme voorsprong in ervaring en kennis. Ook datakennis. We hebben een eigen taal, we dragen een witte jas: dat alles creëert afstand. Die afstand is straks weg. Jij weet dan hetzelfde als wat ik weet."

Over de geïnterviewde

Prof. dr. Folkert W. Asselbergs is sinds 2010 werkzaam in het UMC Utrecht als cardioloog. Zijn klinische specialisatie betreft de diagnostiek van erfelijke hartspierziekten en hartfalen. Sinds 2013 heeft hij ook een parttime-aanstelling bij het Institute of Cardiovascular Science en Institute of Health Informatics, University College London als hoogleraar Precision Medicine. Asselbergs is nu twee jaar hoofd van het speerpunt Circulatory health van het UMC Utrecht en voorzitter van de pijler Data Infrastructuur van de Dutch CardioVascular Alliance. Daarnaast onderzoekt hij hoe niet alleen genetische informatie, maar ook andere vormen van data (her)gebruikt kunnen worden voor het individualiseren van diagnostiek, risico voorspellen en behandeling van hart- en vaatziekten.

Dit interview is afgenomen door Menno Brandjes, Director Health en Arjan Gras, interviewer.