Er komt een patiënt bij de huisarts. “Dokter, ik heb klachten, maar ik heb even ge-googled, en ik weet wat ik heb, en wat eraan gedaan kan worden. Kunt u even een receptje uitschrijven voor dit medicijn? Dat schijnt goed te helpen volgens de reviews op Facebook.”
Dit schrikbeeld van elke huisarts is als anekdote bedoeld, maar soms ook gewoon realiteit. Particulieren raadplegen dokter Google, professionals raadplegen dokter Watson. Kennis die is samengebracht in een gigantische ‘database’ kan zeer behulpzaam zijn bij het stellen van diagnoses en het vergelijken van behandeluitkomsten.
Maar zelfs al zou alle kennis ter wereld zijn samengebracht op 1 plek, dan nog blijven menselijke (professionele) vaardigheden zoals interpretatie, combinatie en patroonherkenning van cruciaal belang om de juiste diagnose-behandelcombinatie te adviseren in de spreekkamer.
Patroonherkenning met behulp van AI (artificial intelligence) is wel met een opmars bezig, bijvoorbeeld bij het herkennen van afwijkingen in cel coupes voor pathologen, of het herkennen van patronen in röntgenbeelden voor radiologen. De computer is inmiddels sneller in het herkennen van (bekende) patronen dan de meest ervaren artsen. Maar nog steeds blijft de menselijke inbreng, de contextuele interpretatie, van cruciaal belang voor de juiste diagnose.
Dat betekent dat ‘de computer’ nog lang alles weet, en de mens kan vervangen in de spreekkamer. Wel kan ‘de computer’ het stellen van diagnoses ondersteunen. Door zijn onmetelijke ‘dossierkennis’ lijkt het alsof de computer een heel goed geheugen heeft. Zoals een ervaren arts soms een ziektebeeld kan herkennen, omdat zij ooit eerder dat ziektebeeld is tegengekomen, of er ergens over gelezen heeft, of op een congres over heeft gehoord van een collega, zo kan de computer graven in een bijna oneindige berg historie. Als het ooit ergens ter wereld is beschreven en vastgelegd op de computer, kan dokter Google het vinden.
In de nabije toekomst zal AI steeds verder doorbreken in de spreekkamer; computerondersteunde diagnoses zullen snel terrein winnen. De computer kan suggesties doen, patronen herkennen, historische data opzoeken en succesratio’s van behandelingen tonen, maar de arts beslist uiteindelijk, samen met de patiënt, welke behandeling er wordt gekozen.
We zullen nooit komen in de situatie van een volledig technocratische samenleving waarin de arts zegt “the computer says ‘no’.” Of denkt u als lezer daar anders over …
Over de auteur: Daniel Jolink is Portfoliomanager / Programmamanager bij het UMC Utrecht en actief betrokken bij de Stichting Projectmanagement in de Zorg. Hij heeft in die rol eerder gewerkt bij het Radboudumc, Erasmus MC en LUMC. Hij schrijft zijn blogs en artikelen op persoonlijke titel.
