Een van de meest vooraanstaande ziekenhuizen ter wereld test hoe AI een revolutie in de gezondheidszorg kan teweegbrengen

Rochester, Minnesota. —

Voor de voorbereiding op een ontmoeting met een patiënt kan het nodig zijn dat internist Dr. Alexander Ryu van de Mayo Clinic tientallen of zelfs honderden pagina’s met medische dossiers moet doorzoeken.

Veel patiënten bezoeken de gerenommeerde kliniek op zoek naar een derde of vierde mening, waarbij ze ongesorteerde documenten van externe gezondheidszorgsystemen met zich meedragen. Een nieuwe tool voor kunstmatige intelligentie helpt artsen om dossiers sneller te doorzoeken, waardoor relevante patiëntensamenvattingen worden gegenereerd, documenten in chronologische volgorde worden geordend en ze gemakkelijker te doorzoeken worden.

Ryu zei dat de tool, Record Time genaamd, hem tussen de vijf en dertig minuten voorbereiding per bezoek kan besparen, afhankelijk van de complexiteit van de zaak. Die tijd kan hij in plaats daarvan face-to-face met de patiënt doorbrengen. En Record Time zorgt ervoor dat hij geen belangrijke details mist die mogelijk in het dossier zijn verborgen en die tot behandel- en testaanbevelingen zouden kunnen leiden.

“We ontvangen een enorme hoeveelheid van deze gegevens, tientallen miljoenen pagina’s per jaar, en we hadden een manier nodig om daarin belangrijke informatie te vinden”, zegt Ryu, die tevens vice-voorzitter innovatie is voor de Mayo Clinic Department of Medicine.

Gezondheidsgerelateerde toepassingen worden tot de meesten gerekend veelbelovende gebieden van innovatie voor AI. Google, OpenAI, Anthropic en anderen hebben chatbotfuncties voor gezondheidsassistenten geïntroduceerd – en tientallen miljoenen mensen wenden zich tot AI voor medisch-gerelateerde vragen. Leiders in Silicon Valley maken dat ook vaak gedurfde beloften over AI die kanker geneest en andere ziekten, hoewel deze uitspraken vaak meer als marketingpraatjes klinken, aangezien de grote spelers in de industrie zich grotendeels richten op andere consumenten- en zakelijke toepassingen.

Maar Record Time is slechts één manier waarop Mayo Clinic, een van de bekendste ziekenhuissystemen ter wereld, AI gebruikt in de hoop de patiëntenzorg te verbeteren en uiteindelijk levens te redden. Het ziekenhuis werkt samen met bedrijven als Microsoft en Schaal AI om zijn enorme hoeveelheid patiëntendossiers en onderzoek te gebruiken om AI-tools te ontwikkelen.

Er zijn nu ongeveer 150 AI-modellen ingezet in het ziekenhuis, volgens Dr. Matthew Callstrom, radioloog en medisch directeur van het generatieve AI-programma van Mayo Clinic.

Het gebruik van AI in de gezondheidszorg is niet zonder controverse en roept grote vragen op over de nauwkeurigheid en de privacy van patiënten.

Traci Tamiko Eto, de voormalige directeur van Research Operations van Mayo Clinic, heeft het ziekenhuis eerder deze maand aangeklaagd, omdat er represailles tegen haar waren genomen vanwege het uiten van privacy- en toezichtsproblemen rond sommige Mayo AI-systemen.

Mayo Clinic-woordvoerder Andrea Kalmanovitz zei dat het ziekenhuis geen commentaar geeft op lopende rechtszaken, maar merkte op dat het “toegewijd is aan de verantwoorde ontwikkeling en inzet van AI, waarbij privacy, veiligheid, transparantie en compliance zijn ingebed in onze processen.”

“Ons onderzoek en onze klinische innovatie worden uitgevoerd in overeenstemming met de toepasselijke wet- en regelgeving en we blijven standvastig in het hooghouden van het vertrouwen dat patiënten in ons stellen en het respecteren van hun privacy”, aldus Kalmanovitz in een verklaring.

Een deel van wat AI zo nuttig maakt in de gezondheidszorg en de geneeskunde is dat de technologie uitblinkt in het identificeren van trends in grote hoeveelheden gegevens, zegt Jason Droege, CEO van Scale AI, dat samenwerkte met Mayo Clinic om Record Time te ontwikkelen.

“AI kan tussenbeide komen en veel van het vervelende werk doen dat zeer gespecialiseerde artsen of medische professionals doen om dat proces te versnellen – sneller tot nauwkeurigere diagnoses komen, zodat je meer mensen kunt behandelen”, zei hij. “Dit is een sector waar veel van wat artsen, verpleegkundigen en anderen doen, patroonherkenning is.”

Callstrom vertelde CNN dat hij in 2016 overtuigd was van het potentieel van AI, toen hij zag hoe AI radiologen helpen subtiele, vroege waarschuwingssignalen voor kanker identificeren in beeldvorming.

Mayo Clinic voert nu een klinische proef uit om te testen of AI kan helpen bij het identificeren van patiënten die risico lopen op pancreaskanker in een vroeg stadium – een toepassing die het ziekenhuis gebruikt heeft gezegd zou de ziekte jaren eerder kunnen detecteren dan de typische diagnose. Momenteel worden patiënten vaak pas gediagnosticeerd met pancreaskanker als het regionaal verspreid of uitgezaaid is, terwijl het vijfjaarsoverlevingspercentage rond de 9% schommelt, zei Callstrom.

Het ziekenhuis heeft ook met succes AI gebruikt om de hartritmes van patiënten te analyseren om te bepalen of iemand atriale fibrillatie zou kunnen ontwikkelen, een aandoening die bloedstolsels en beroertes kan veroorzaken.

“Voor die patiënten waarbij je het daadwerkelijk vindt en identificeert, is het potentieel levensveranderend,” zei Callstrom.

Evenwicht tussen snelheid en vertrouwen

Om AI-tools te bouwen, koppelt Mayo Clinic technische experts aan artsen of clinici om te beslissen welke medische problemen moeten worden aangepakt. Een groot deel van Callstroms werk is ervoor te zorgen dat de AI-tools van Mayo Clinic accuraat zijn en vertrouwd worden door zowel patiënten als artsen.

AI-tools doorlopen hetzelfde proces als een klinische proef, zei hij. Ten eerste wordt het getest met een kleine groep patiënten onder toezicht van een arts. De prestaties worden gemeten en vervolgens wordt het testen uitgebreid naar een bredere populatie.

Zodra een tool breed wordt uitgerold, blijft Mayo Clinic monitoren hoe goed deze werkt.

“Aan de kant van de arts… zijn we erg sceptisch”, zei Callstrom. “We geven ze de mogelijkheid om (een nieuwe AI-tool) te proberen en als ze het leuk vinden, gebruiken ze het. Als ze het niet willen gebruiken, hoeven ze het niet te gebruiken. En de beste maatstaf voor hoe goed we het doen is de acceptatiegraad.”

Callstrom krijgt ook regelmatig vragen van medewerkers over wat AI-tools voor banen zullen betekenen. Tot nu toe, zegt hij, verdwijnen er geen banen. Maar ze zijn aan het veranderen.

Het verpleegkundig team van het ziekenhuis heeft bijvoorbeeld geholpen bij de ontwikkeling van een AI-systeem dat luistert en aantekeningen maakt tijdens patiëntenbezoeken. Dat vermindert mogelijk de helft van de meer dan een uur per dag die ze besteden aan het typen van die bezoeken.

“Wat het doet, is dat ze meer tijd kunnen besteden aan het praten met patiënten,” zei Callstrom.

Droege van Scale is van mening dat de gezondheidszorgsector nog maar aan het begin staat van het realiseren van het volledige potentieel van AI, maar dat de snelheid van adoptie niet noodzakelijkerwijs de topprioriteit hoeft te zijn.

“Deze voorspellingen waarin alles binnen een jaar of twee in orde zal zijn, vind ik enorm ambitieus,” zei hij. “Kwaliteit van de zorg is de lat, en dan snelheid… in de gezondheidszorg wil je het zo snel mogelijk goed doen.”