Op een goede manier AI implementeren in de praktijk. Vanuit haar PDEng-opleiding tot klinisch informaticus aan de TU/e verdiepte Sade Faneyte zich de afgelopen twee jaar in dit onderwerp. Dat deed ze in het Rotterdamse Maasstad Ziekenhuis. “Er wordt veel gepubliceerd over AI en er zijn veel modellen, maar hoe krijg je zo’n model nu in de praktijk?” Dat gebeurt nog veel te weinig, stelt de informaticus. “Internationaal, maar ook in ons land zie je gewoon dat heel weinig AI-toepassingen de klinische praktijk bereiken.”
Marktgedreven oplossingen
Er zijn allerlei uitdagingen die de implementatie in de weg zitten, vertelt Faneyte. “AI is bijvoorbeeld heel marktgedreven. De markt biedt oplossingen aan voor problemen in de zorg, die niet per se vanuit de zorg komen. Je ziet ook dat veel toepassingen die nu op de markt zijn of onderzocht worden, echt nog specifiek gericht zijn één specifiek probleem. Als je kijkt naar een zorgproces, kijk je naar de hele keten aan activiteiten. Als je grote impact wilt bereiken, zou je meer die hele keten moeten bekijken met de oplossing. Dat gebeurt nog niet veel.”
Ook zijn zorgprofessionals vaak nog huiverig omdat de effecten en impact in de klinische praktijk nog niet bewezen zijn. Faneyte: “Dat is juist de paradox. Want het is nieuw, je zit echt in de beginfase, de innovatie moet nog geïmplementeerd worden om zichzelf te bewijzen. Zorgverleners weten dan niet wat het dan oplevert, want er zijn nog geen of weinig studies naar gedaan.”
Daarnaast maakt het verschil waar je precies een AI-toepassing implementeert, gaat Faneyte verder. “Een zorgproces in een academisch centrum kan heel anders zijn ingericht dan in een streekziekenhuis. Ook al heb je een goede AI-oplossing die al op de markt is en is gecertificeerd, dan heeft die niet dezelfde effecten heeft in de verschillende omgevingen.”