“Voor opschaling AI heb je een ecosysteem nodig”

Bart Geerts, oprichter van Healthplus.ai:

Het aantal Nederlandse ziekenhuizen dat met AI experimenteert, groeit snel. Maar ze hebben moeite om een succesvol experiment naar productie te brengen, dat wil zeggen: dagelijks toe te passen in de klinische praktijk. Wat moet er gebeuren om AI sneller op te schalen?

De zorgkosten in Nederland stijgen al meer dan twee decennia. Doordat de vergrijzing voorlopig nog wel even doorzet, zullen de kosten blijven stijgen. Een ander probleem is het nijpende personeelstekort. Er staan nu meer dan 100.000 vacatures open en dat aantal groeit waarschijnlijk in de komende jaren. Velen zien wel dat AI een bijdrage kan leveren aan de oplossing van beide problemen, maar opschaling van kleinschalige initiatieven gaat traag. Dat geldt overigens niet alleen voor AI, maar voor alle zorginnovaties. Op dit moment duurt het gemiddeld zeventien jaar voordat een nieuwe ontdekking zijn weg vindt naar de patiënt. “Dat betekent dat je zeventien jaar lang mensen een betere behandeling onthoudt”, zegt anesthesioloog-intensivist en onderzoeker Bart Geerts.

Dat is waarom hij bijna twee jaar geleden met drie partners Healthplus.ai startte. “Ons doel is om innovatie te versnellen, en dan met name de toepassing van AI. Wij ontwikkelen algoritmen die FDA-goedgekeurd zijn en die gebruikmaken van bestaande data in EPD’s en image systemen. Die systemen ontsluiten we via API’s, we analyseren de data opdat we een voorspelling kunnen doen van de meest effectieve behandeling, en geven uitkomsten via het EPD weer terug aan artsen en verpleegkundigen.”

 

Postoperatieve infecties voorspellen

Hij is begonnen met een probleem dat hij als intensivist goed kent: postoperatieve infecties. Geerts: “De operaties zelf zijn over het algemeen heel veilig. Maar de kans dat je na de operatie een infectie krijgt, is maar liefst 20 procent. Als een infectie te lang blijft bestaan, gaat deze over in sepsis; één op de drie patiënten overlijdt hier zelfs aan. Naast het persoonlijke drama is dit ook een hoge kostenpost voor ziekenhuizen en verzekeraars. En het heeft uiteraard een enorme impact op niet alleen de patiënt en zijn familie, maar ook op betrokken artsen en verpleegkundigen. Alle stakeholders hebben er veel bij te winnen als je infecties in een eerder stadium kunt ontdekken of voorspellen, waardoor je eerder kunt ingrijpen en de gevolgen kunt beperken.”

In het LUMC ontwikkelde Healthplus.ai een algoritme dat op basis van data in het EPD vijf dagen voordat de sepsis zich uit met 90 procent zekerheid kan voorspellen dat een patiënt een infectie gaat krijgen. Het is niets meer of minder dan een filter dat uit een veelvoud van signalen de voorspellende signalen haalt. Het is een zeer tijdig alarm, een rode vlag die aangeeft: let op bij deze patiënt. De volgende stap is om ook te voorspellen welke bacterie een patiënt heeft en welke antibiotica daartegen het best werkt. Daar werkt het team nu hard aan. Momenteel wordt het algoritme in meer dan twintig ziekenhuizen getest om het model nog robuuster te maken. “Het moet geen Leids of Nederlands algoritme zijn, maar iets dat ook in bijvoorbeeld India werkt”, zegt Geerts.

Want dat is zijn eigenlijke doel: met dergelijke tools grootschalige impact verzorgen waarbij uitkomst, kosten en ervaringen in de zorg verbeteren. “Tot nu toe zijn medische centra met name individueel bezig met het ontwikkelen van algoritmes, waardoor een wiel misschien op meerdere plaatsen wordt uitgevonden. Wat je wilt is dat een goed functionerend wiel (lees: zo min mogelijk bias) grootschalig wordt getest zodat het daarna wereldwijd kan worden uitgerold. Artsen moeten niet zelf een algoritme willen ontwikkelen, ze moeten gebruik kunnen maken van algoritmen die door leveranciers zijn ontwikkeld en die CE/FDA-goedgekeurd en gevalideerd zijn. Daarom richten wij ons met name op het vereenvoudigen van de klinische uitrol en het opschalen van AI.”

 

Ecosysteem noodzakelijk

Daarvoor is een ecosysteem nodig, vindt Geerts. “Je kunt dit niet alleen. Wij werken samen met partners die al in de werkprocessen in ziekenhuizen zitten. Dan moet je denken aan partijen als Cerner, wereldwijd de grootste leverancier van EPD-software, en SAS, een van de leidende partijen als het gaat om data science in de zorg. Zij helpen ons om de successen die we boeken in de eerste ziekenhuizen eenvoudiger te repliceren in andere.”

Daarbij komen verschillende zaken kijken: technologie, werkprocessen, governance, cultuur. Geerts: “Het is in de regel uitdagend om professionals zoals artsen te overtuigen om op een andere manier te gaan werken. Ze maken lange werkdagen en er is, ook budgettair, vaak weinig ruimte voor innovaties.”

Dat is met een algoritme dat infecties voorspelt mogelijk anders, denkt Geerts. “Veel artsen zien het bijna als persoonlijk falen wanneer een patiënt een postoperatieve infectie oploopt, alhoewel dit bijna nooit aan hun handelen heeft gelegen. Je vraagt je altijd af: heb ik iets over het hoofd gezien? Artsen en verpleegkundigen hebben echt wat te winnen bij een algoritme dat infecties voorspelt. De zorgverzekeraar kan hier ook veel mee opschieten, omdat de potentiële besparingen hoog zijn. Als we waren begonnen met een algoritme dat een probleem in de marge oplost, dan was de kans groot dat artsen het links hadden laten liggen, omdat ze al zo druk zijn. Maar als je komt met een voorspelling die uitkomsten kan veranderen en actionable is, dan zijn alle stakeholders uiteindelijk enthousiast te maken.”

Geerts weet ook dat de kans van slagen het grootst is als de aanpassing in werkwijze klein is. “Daarom halen wij via een API de data die toch al is vastgelegd uit het EPD, analyseren die en geven de uitkomsten terug aan het EPD. Artsen en verpleegkundigen hoeven dus geen extra registraties te doen, ze hoeven geen extra onderzoeken aan te vragen. We maken gebruik van data die er al is en verrijken die data met een voorspelling die we in hun ‘workflow’ teruggeven en koppelen aan lokale protocollen.”

 

Privacy

Juridisch is het werken met privacygevoelige data die voor het ene doel is vastgelegd voor een ander doel te hergebruiken complexer geworden. Uiteindelijk maakt de PERISCOPE tool deel uit van de behandeling en wordt daar, net als voor alle andere onderdelen, toestemming voor gevraagd. Tijdens het doen van het onderzoek zijn de uitdagingen allicht nog wat groter. Geerts: “Je ziet gelukkig dat het na verloop van tijd voor iedereen duidelijker is wat wel en niet mag. Wij hebben de GDPR meegenomen in ons design.”

Een ander aspect is de techniek. Healthplus.ai neemt de verantwoordelijkheid op zich voor de veiligheid en gaat in gesprek met EPD-leveranciers om hun systemen open te stellen. “Cerner is onze eerste partner, zij hebben een API ontwikkeld waarmee wij de data uit hun EPD kunnen gebruiken. We zijn in gesprek met andere leveranciers. Dat de overheid aanstuurt op regels om deze openstelling te bevorderen is goed nieuws en zal de ziekenhuizen en hun patiënten ten goede komen. Dit moet gaan voorkomen dat wij voor alle niet-partner-EPD ziekenhuizen steeds opnieuw een duurdere verbinding op maat moeten bouwen om de data uit het EPD te halen.”

 

Efficiency toevoegen

De nieuwe inzichten op basis van bestaande data zijn hard nodig om de werkdruk te verlagen, zegt Geerts. “Neem het nieuwe bevolkingsonderzoek naar darmkanker. Dat komt allemaal bovenop het werk dat pathologen al hebben en het is alleen al door de aantallen niet het leukste werk. AI kan helpen bij het automatiseren van verslaglegging en bij de beoordeling. Als je AI kunt inzetten om repetitieve en saaie taken weg te halen bij mensen die eigenlijk veel te hoog zijn opgeleid voor dat werk, dan moeten we die kansen niet laten liggen. AI heeft een enorm mooie positie om zowel de kwaliteit van zorg te helpen verhogen als de kosten te verlagen. En dat is allicht uniek. In het verleden zijn we er weliswaar in geslaagd om sneller betere diagnoses te stellen en betere behandelingen in te zetten, maar dat had tot gevolg dat de kosten toenamen. Denk aan medicijnen of devices. Met AI hoeft dat niet zo te zijn.”

Maar dan moet het voor ziekenhuizen wel eenvoudig zijn om AI niet alleen in te zetten, maar ook te beheren. “Want governance wordt een behoorlijke uitdaging, zeker als een ziekenhuis op een gegeven moment gebruikmaakt van honderden algoritmen. Wij vinden het een taak van de AI-ontwikkelaars om ervoor te zorgen dat het algoritme up-to-date blijft en continu wordt aangepast op basis van de nieuwste inzichten.” Omdat governance niet hun kernspecialisme is, werkt Healthplus.ai ook op dat gebied graag samen met partners. “Een partij als SAS is hier heel goed in en ondersteunt ons daarbij. Dat is waarom ik zoveel nadruk leg op het ecosysteem. Als we echt vaart willen maken en de kwaliteit willen controleren, moeten we dit gezamenlijk oppakken: ziekenhuizen, AI-ontwikkelaars, softwareleveranciers. Je moet gaan samenwerken.”

 

Cultuurverandering

Hoewel Geerts kritisch is over waar de zorg nu staat – “We lopen ver achter bij andere sectoren” – is hij optimistisch over de cultuurverandering die plaatsvindt. “Artsen, verpleegkundigen en bestuurders staan meer open voor innovatie dan enkele jaren geleden. In het verleden is er veel energie gestoken in innovaties waar de patiënt niets van merkte. Maar nu die digitaliseringsslag heeft plaatsgevonden en ziekenhuizen op een hoger level op de HIMMS-schaal zitten, willen ze ook echt meerwaarde gaan creëren voor patiënten met hun data in het EPD. Ik heb het gevoel dat we op het tipping point zitten. Na een lange aanloop waarin we niet verder kwamen dan hier en daar wat pilots en PoC’s, komen we nu op het punt waar AI echt wordt ingezet in de dagelijkse klinische processen. Hoe eenvoudiger leveranciers dat voor ziekenhuizen maken, hoe sneller de acceptatie gaat. Nogmaals, daarvoor is het noodzakelijk dat alle partijen samenwerken in een ecosysteem en dat leveranciers hun software voorzien van API’s waarmee anderen data uit de systemen kunnen halen. Want alleen dan kunnen we echt snelheid maken. Daarnaast pleit ik voor een ander afrekenmodel, waarbij leveranciers betaald krijgen voor de waarde die ze genereren voor de patiënt. Want dan voelen de grote partijen ook de incentive om in actie te komen.”

 

 

Gerelateerde berichten...