Van Artificial Intelligence (AI) in de zorg wordt veel verwacht. Maar AI kan niets zonder goede data. Expert Pim Volkert pleit daarom voor veel meer standaardisering bij het verzamelen van data en het gebruik van protocollen en middelen die data op een gestandaardiseerde manier vastleggen.
Pim Volkert is strategisch adviseur registratiestandaarden bij DHD. Daarnaast is hij betrokken bij de opleiding klinische informatica aan de TU Eindhoven. Hij is al een groot deel van zijn loopbaan bezig met klinische data en standaardisatie. Volgens Volkert zijn SNOMED en de Diagnose- en Verrichtingenthesaurus belangrijke middelen om dit goede klinische data op een gestandaardiseerde manier vast te leggen. Dat zegt de specialist in een interview met de NVZ (Nederlandse Vereniging van Ziekenhuizen).
Echte winst is effectiviteit
AI wordt vaak gepresenteerd als een middel om tijd te besparen. Denk aan spraakgestuurd rapporteren met automatische samenvattingen van patiëntgesprekken. Volgens Volkert zit de echte winst echter in effectiviteit. “AI kan artsen gaan ondersteunen bij beslissingen, bijvoorbeeld door behandelopties voor te stellen op basis van patiëntkenmerken en medische kennis. Dat leidt tot betere behandelkeuzes en kortere ligduur.” Zover zijn we nog niet, want daarvoor is goede data nodig om de AI te voeden.
Lerend zorgsysteem
Een lerend zorgsysteem kan alleen bestaan bij de gratie van kwalitatief hoogwaardige data. Zonder hoogwaardige data is betrouwbare analyse en hergebruik van gegevens ondoenlijk. “AI kan het beste functioneren als de data waarop het werkt, zo eenduidig en gestructureerd mogelijk is vastgelegd. Op een manier die voor software begrijpelijk is. Vrije tekst in elektronische patiëntendossiers (epd’s) is voor artsen vaak duidelijk, maar voor AI lastig te interpreteren. Dat brengt risico’s met zich mee, denk aan medicatievoorschriften.”
Tools voor standaardisering
In het interview geeft Volkert meerdere tools om eenheid van taal te bereiken en kwalitatief goede data te verzamelen. Daaronder meerdere ‘praatplaten’, SNOMED en de Diagnose- en Verrichtingenthesaurus. “Het huidige model, waarbij AI-leveranciers per ziekenhuis of zelfs per afdeling pilots uitvoeren, is inefficiënt. Niet in de laatste plaats voor de betrokken zorgverleners.”
Gedrag ook belangrijk
Maar, het verbeteren van de data waarmee AI gevoed wordt, is niet alleen een technische kwestie. “Het is ook een gedragsvraagstuk. Artsen moeten overtuigd worden om data gestructureerd vast te leggen. Interfaces moeten zo gebruiksvriendelijk zijn dat werken met DT, VT en daarmee ook SNOMED vanzelfsprekend wordt. Kwalitatief hoogwaardige data is geen detail, maar een randvoorwaarde voor betrouwbare AI in de zorg.”
Bron: NVZ / FMT
