Bijna alle bevraagden (95%) beschouwt AI als een belangrijke kwestie en meer dan 50% als een zeer belangrijke kwestie, zeggen de Belgische cijfers (infografie 1). Maar tussen droom en daad staan nog veel (praktische) bezwaren.

De meningen hierover verschillen nauwelijks per regio. Dat geldt eveneens voor de komst van AI die 9/10 respondenten als (zeer) positief beschouwen. De sterkste aanhangers zijn wel een stuk talrijker in Vlaanderen. Ook de impact van AI wordt door het leeuwendeel van wie de enquête invulde, als sterk tot zeer sterk beschouwd.

Wordt het iets concreter (positieve effecten op de beroepspraktijk), dan lopen de meningen per taalgroep wel uiteen. Vlaanderen haalt een bijna stalinistische score (93%), de Franstaligen zijn ook behoorlijk positief maar iets gereserveerder (75%).

Eerst stappen, dan lopen
Tot zover het goede nieuws, zou je denken. Want de helft in Vlaanderen en zelfs twee op de drie Franstaligen geven aan dat AI geen prioriteit is in het eigen ziekenhuis. En hooguit 1/7 Vlamingen antwoordt dat de strategie in het eigen ziekenhuis hoog prioritair inzet op AI. Een discrepantie? “Neen, niet echt”, meent prof. dr. Pascal Verdonck, vicevoorzitter van de Belgische Vereniging van Ziekenhuisbestuurders, CEO MedTech Flanders. “We willen naar geïntegreerde zorg, maar we staan er nog ver van af. Een informatiesnelweg moet die evolutie onderbouwen. Eens wanneer de data veilig bijeengebracht zijn, kun je er je algoritme op loslaten voor die individuele patiënt. Gevalideerde AI-algoritmes die echt diagnostische en therapeutische beslissingen ondersteunen kennen we nog niet veel. De FDA heeft er nu een achttal gecleard in de VS.”

“Een gelijkaardige validatiepiramide als voor m-health moeten we installeren voor AI-algoritmes. Maar eerst dienen we dus ons medisch dossier gestructureerd te koppelen met een datalaag die toegang verschaft en een andere die inzicht geeft zodat je ermee kunt werken. Een andere vereiste is dat de data ‘fair’ worden. Een letterwoord dat staat voor findable, accessible, interoperable, reusable. Dat proces vergt tijd.”

Overigens menen de meeste respondenten dat een duidelijke AI-strategie een must is voor hun ziekenhuis.

Dr. Ilke Montag, medisch directeur Jan Ypermanziekenhuis, verdedigt dan ook dat AI een vaste topic moet worden op het directiecomité en de Raad van Bestuur om te komen tot een vlotte doorstroom van bestaande en op stapel staande projecten naar alle medewerkers. Zo kun je het vertrouwen laten groeien binnen de organisatie, op alle vlakken.

Pascal Verdonck ziet ziekenhuizen zich ontwikkelen tot controletorens die patiënten opvolgen binnen het ziekenhuis en transmuraal. In de cockpit zitten mensen die inzicht zullen halen uit de opgevolgde data: de zogenaamde bollebozen met machine learning en deep learning algoritmes. Algoritmes die worden ingehuurd van bedrijven. “De bollebozen kunnen, maar moeten niet allemaal in het ziekenhuis zitten. Ze zijn wel betrokken bij die cockpit.”

Dreigt ontmenselijking op de werkvloer?
Bijna 6/10 respondenten, zowel in Vlaanderen als Wallonië, melden de mogelijke ontmenselijking van de werkvloer en het verlies aan sociale relaties. Andere negatieve gevolgen zoals nieuwe psychosociale risicofactoren, verlies van betrouwbaarheid en kans op fouten, en jobverlies stipt men een stuk minder aan als risico’s (infografie 2).

Ilke Montag beklemtoont dat je als werkgever voldoende variatie moet blijven bewaken in het takenpakket van de zorgverleners. Dat persoonlijke contacten wegvallen (denk aan CT-scans die radiologen aan de andere kant van de wereld bekijken waarbij ze geen toegang hebben tot het volledige patiëntendossier) bestempelt ze als negatief.

Professor Verdonck “overstijgt” het risico van de ontmenselijking op de werkvloer: “Er kan sowieso een wisselwerking ontstaan.” De uitdagingen liggen uiteraard in alles wat te maken heeft met die faire data, luidt het.

“Er is ook een groot probleem met het legale kader en innovatie. Het aspect maatschappelijke aanvaarding speelt zeker, zowel voor digitale geletterdheid als voor wie welke data en welk algoritme wanneer mag gebruiken. Maar AI zal net faciliteren. Zomaar al het menselijke eruit halen, leidt tot slechte zorg. Iemand die echt ziek is, wil menselijk contact en geen gesprek met een chatbot. Voor bijvoorbeeld oncologische aandoeningen blijven menselijke woordvoerders nodig”, legt hij uit.

Voordelen
Overigens staat tegenover dat mogelijk negatieve aspect een rist voordelen. Vooral dat AI de snelheid en betrouwbaarheid van besluitvorming verhoogt, wat 7/10 Nederlands- en Franstaligen aanstippen. AI beperkt het ook het risico op fouten, vinden iets meer Franstaligen dan Nederlandstaligen (62% vs 49%). Een ruime helft denkt dat AI tijd vrijmaakt voor taken met (meer) toegevoegde waarde en 1/2 dat het een meer persoonlijke en gepaste opvolging van de patiënt mogelijk maakt. Ilke Montag beaamt dat de mogelijkheid om ziekenhuisactiviteit buiten het ziekenhuis te ontplooien positief is. “Toch moeten we aandacht blijven hebben voor de holistische benadering van een patiënt. En dan is het opletten geblazen met super/subspecialisatie.”

Dat het ziekenhuis met AI verbetert qua efficiëntie ziet men een stuk minder, net zomin als een verbetering van de gezondheid en het welzijn op het werk. Beslissers zullen vooral die gebieden moeten identificeren en prioriteren waar AI het meeste voordeel oplevert, meent driekwart van de Nederlandstalige deelnemers. Andere prioriteiten: anticiperen op veranderingen in de organisatie en taakverdeling, en op veranderingen in de jobontwikkeling en gewenste vaardigheden.

Lees ook:
> Welke plaats verovert AI in ziekenhuizen?
> AI intelligent ontwikkelen in ziekenhuizen doe je zo
> Wie zal dat betalen en hoe vatten we de koe bij de horens?
> Het speelveld waarop AI een hattrick kan scoren
> Valideren binnen ethische grenzen