Werken in de zorg-ICT: "De beste AI ontwikkel je samen met de arts"

Artificial intelligence kun je op veel manieren omschrijven, maar het meest tastbaar wordt het door voorbeelden die iedereen kent, zoals de iPhone die opengaat met gezichtsherkenning, de Tesla-auto die uit zichzelf rijdt en Spotify dat muziekaanbevelingen doet op basis van eerdere keuzes.

Als ik AI betrek op werken in de zorg-ICT, praat ik liever over data science. Daarbij laat je iets wat nog niet intelligent is – over het algemeen een computer – intelligente beslissingen maken. In de zorgpraktijk zetten we AI vooral in om voorspellingen te doen over processen, zodat zorginstellingen daarop kunnen anticiperen.

Om goede voorspellingen te doen, is de beschikbaarheid van data essentieel. Met ons team willen wij zowel de gestructureerde data als de ongestructureerde data gebruiken die binnen ons elektronisch patiëntendossier (EPD) HiX aanwezig is. Met gestructureerde data bedoel ik, simpel gezegd, de registraties die de zorgprofessional aanvinkt of op andere wijze selecteert. Met ongestructureerde data bedoel ik de tekstvelden waar de zorgverleners zelf iets noteren.

Om tot juiste medische beslissingen te komen, is duidelijkheid cruciaal. Daarom willen wij de ongestructureerde data eerste structureren. Wanneer een arts in een tekstveld een nevendiagnose of iets dergelijks noteert – categoriseren wij die, zodat we dergelijke registraties makkelijker in patronen kunnen opnemen. Die patronen hebben wij weer nodig om de juiste voorspellingen te kunnen doen. Dat kunnen voorspellingen zijn over vragen als: zien we bij mensen met een complicatie een bepaald patroon in hun andere gegevens?

Bij het toepassen van AI binnen de zorg-ICT werken we heel nauw samen met artsen. Zij zijn ons referentiekader en met hen bespreken we naar welke gegevens het algoritme moet kijken om een patroon te vinden. Bij de voorspelling van complicaties kijken we bijvoorbeeld naar alle beschikbare meetwaarden, de voorgeschiedenis van de patiënt noem maar op. Die informatie is allemaal op te zoeken door de arts, maar dat is tijdrovend. Met onze AI geven we beslisondersteuning door het patroon van al die informatie terug te geven waardoor we de extra risico's aan kunnen duiden, met onderbouwing.

Het is ontzettend leuk om samen met zorgverleners te werken aan oplossingen en modellen die hen helpen. Daarbij is hun medische expertise leidend. Zij geven aan welke informatie relevant is – dat kunnen zij veel beter inschatten dan ik – en wij vertalen die input naar de beste AI-modellen.

De artsen die ik spreek staan heel positief tegenover de inzet van AI. Dat komt mede omdat wij hen ermee willen ondersteunen. Je kúnt artsen niet vervangen door AI en het is de vraag of je dat moet willen. Wij kunnen artsen wél hulp bieden om beslissingen beter en sneller te nemen. Daarbij ontwikkelen wij wat de arts vraagt. Het leuke is ook dat artsen bij ons aankloppen met input. Daarnaast worden in diverse gebruikersgroepen nieuwe ideeën opgeworpen.

Na mijn studie was ik vooral op zoek naar een baan waarin ik uitgedaagd zou worden. Een baan met interessante puzzels. Die heb ik hier gevonden. Met zorg en ICT werk ik op een snijvlak van twee sectoren die ik interessant vind. Mijn werk is van maatschappelijke waarde, want ik help de zorg verbeteren, en het is heel afwisselend. In deze tak gaat zo veel data om en zijn zoveel verschillende algoritmes inzetbaar, voor AI is dat heel interessant.

Waar je vanuit de studie misschien eerder denkt aan werken bij consultancybedrijven of in de financiële wereld, is de zorg bij uitstek een sector waarin je het verschil kunt maken. Je kunt artsen écht helpen hun werk nóg beter te doen. Iedere keer dat een arts blij wordt van mijn oplossing, ontstaat er een soort vuurtje in me. Het geeft zo'n kick om te zien dat werken aan zorg-ICT bijdraagt aan betere zorg. Het is een fijn idee dat het mensen helpt en dat je impact maakt. En dat kun je doen met veelzijdige technieken. Des te leuker!

Wil jij net als Maarten developer worden in de zorg? Bekijk dan onze vacatures.