Artificial intelligence (AI) begint in de zorg een steeds grotere rol te spelen. Het Nijmeegse Radboudumc is koploper in het benutten van de cloud voor de AI-toepassingen waarmee het actief is. Volgens Colin Jacobs (universitair docent Diagnostic Image Analysis Group) en Bram van Ginneken (hoogleraar medical imaging analysis Radboud Universiteit) is werken in de cloud de toekomst.
Professionele begeleiding
Steeds vaker betrekken zorgprofessionals of onderzoekers die met een AI-project aan de slag willen al aan de start van het proces een onafhankelijke partij hierbij. Dit heeft het belangrijke voordeel dat het project dan professioneel op gestructureerde wijze wordt aangepakt en gemanaged. Dit begint met een duidelijke beschrijving van het probleem en de beoogde (zelfbouw of commerciële) oplossing. Dan volgt een toets om te bepalen of de beoogde oplossing overeenkomt met de verwachte uitkomst, in het geval van bijvoorbeeld zelfbouw door zeer kortcyclisch een prototype op te leveren van het verwachte resultaat (Design Thinking methode).
Quick scan
Een quick scan van de organisatie maakt duidelijk welke professionals moeten worden betrokken in het verdere traject. In eerste instantie bestaat zo’n groep uit een data engineer (een lokale ict-er), een data scientist, en klinische experts. De ict-er speelt een cruciale rol om de beschikbare data – die de basis vormt voor het AI project – te ontsluiten en voor te bereiden voor de data scientist. Het kan zijn dat data nog moet worden opgeschoond of verrijkt. De quick scan brengt ook in beeld hoe de kwaliteit en toegankelijkheid van de data is, die moet worden gebruikt om het algoritme te laten leren. Hier komen aspecten als procesintegratie, interoperabiliteit en standaardisatie om de hoek kijken. Tevens wordt de vraag beantwoord of de juridische kaders zijn gewaarborgd. We spreken hier van integrated AI (iAI): immers de ontwikkeling of gebruik van een AI-toepassing raakt vele lagen, van technische infrastructuur, informatie, applicaties, processen tot aan veldnormen, leidraden en wet- en regelgeving.
Team AI
Of het nu een AI-toepassing is die door een leverancier is geproduceerd, dan wel zelf ontwikkeld is, de betrokkenheid van een of meerdere professionals van het bedrijf van belangrijke meerwaarde. Verderop in het ontwikkelproces kunnen aan het team mensen met een medisch-ethisch of medisch-juridisch achtergrond worden toegevoegd. Afhankelijk van de applicatie (denk bijvoorbeeld aan een chatbot), kan ook de toevoeging van een gedragswetenschapper of een taalkundige aan het team nuttig zijn. De praktijk wijst uit dat een onafhankelijk consultant of projectmanager altijd nodig is. Die heeft de ervaring waarmee hij het hele proces kan overzien en dus in goede banen kan leiden. Bovendien kan hij de liaison rol vervullen tussen alle leden van het data science team en de andere belanghebbende partijen, zoals de raad van bestuur of directie.
Vervolgstappen
Is dit voorbereidende werk gedaan, dan kan in samenspraak met de opdrachtgever de projectgroep worden samengesteld. Die kan dan worden geleid door een ervaren projectleider, die de andere projectleden veel procedureel werk uit handen neemt en de vinger aan de pols houdt wat betreft de voortgang.
Nazorg
Zorgmedewerkers die met de toepassing aan de slag gaan, zullen moeten worden bijgeschoold in het gebruik. Ook zal na verloop van tijd de applicatie een AIPK keuring moeten ondergaan: doet de toepassing het nog steeds goed? Zijn er nieuwe inzichten of is er nieuwe data die meegenomen moeten worden? Waar ging het helemaal fout? Deze en nog veel meer andere vragen zijn van belang voor het duurzaam en goed functioneren en inregelen van de applicatie. Maar als dat eenmaal gebeurd is zal de zorg er veel baat bij hebben.