De gezondheidszorg is altijd een gebied geweest waar innovatie wordt gewaardeerd en cruciaal is voor het redden van levens. Ondanks de technologische vooruitgang wordt de gezondheidszorgsector nog steeds geconfronteerd met aanhoudende uitdagingen.
PwC verwacht dat de zorgkosten zullen stijgen 7% in 2024. Dit komt door een burn-out van het personeel, onvoldoende personeel, betalingsproblemen en stijgende prijzen. De industrie kijkt naar nieuwe technologie om goede zorg te kunnen bieden zonder hoge kosten. Een belangrijk gebied is generatieve AI in de gezondheidszorg.
generatieve AI voegt snelheid toe, verbetert de nauwkeurigheid en opent deuren voor innovaties die we ons nog niet hadden voorgesteld.
In dit artikel bespreken we de kracht van generatieve AI in de gezondheidszorg, de toepassingen ervan en enkele ethische overwegingen.
Toepassingen van generatieve AI in de gezondheidszorg
Generatieve AI biedt oplossingen voor training, diagnose, medicijnontwikkeling en meer in de gezondheidszorg. Laten we eens kijken naar de belangrijkste gebieden waar deze technologie belangrijker is.
Medische training en simulaties
Generatieve AI creëert realistische gezondheidsscenario's voor training. In tegenstelling tot traditionele methoden met vaste scenario’s past AI zich in realtime aan. Dit verrijkt de leerervaring. De Universiteit van Michigan gebruikt bijvoorbeeld AI om de behandeling van sepsis te simuleren, terwijl de Universiteit van Pennsylvania bestudeert de verspreiding van COVID-19.
Medische diagnose
Generatieve AI helpt op twee manieren: het verbeteren van medische beelden en het diagnosticeren van ziekten. AI kan scans van lage kwaliteit omzetten in afbeeldingen met een hoge resolutie. Het maakt ook gebruik van patiëntgegevens om vroege tekenen van aandoeningen zoals huidkanker of de ziekte van Alzheimer te detecteren. Google's MedPalm 2, getraind in medische gegevens, behaalde een nauwkeurigheidspercentage van 85% bij het beantwoorden van medische vragen.
Drug ontwikkeling
De ontwikkeling van nieuwe geneesmiddelen is een kostbare aangelegenheid, die vaak veel bereikt miljarden dollars. Generatieve AI kan de kosten aanzienlijk verlagen. Het kan nieuwe moleculen ontwerpen en de eigenschappen van nieuwe medicijnen voorspellen. Onlangs, Recursion Pharmaceuticals heeft Valence overgenomen, een AI-startup, om kandidaat-geneesmiddelen te ontwerpen met behulp van AI.
Administratieve taken
Artsen worden geconfronteerd met een hoog burn-outpercentage, deels als gevolg van administratief werk. Generatieve AI kan helpen bij het automatiseren van taken zoals het invullen van elektronische medische dossiers (EPD’s) en het plannen van afspraken. Navina, een AI-startup, heeft een tool gebouwd om artsen bij deze taken te helpen en heeft al 44 miljoen dollar aan financiering binnengehaald.
Synthetische medische gegevens
Gegevens voor medisch onderzoek zijn moeilijk te verkrijgen, vooral voor zeldzame ziekten. Generatieve AI kan synthetische datamonsters produceren, waarbij privacyproblemen worden omzeild. Duitse onderzoekers ontwikkelden zich GANerAid, een AI-model dat synthetische patiëntgegevens genereert voor klinische onderzoeken.
Voordelen en uitdagingen van generatieve AI in de gezondheidszorg
voordelen
- Speed: Een van de meest overtuigende voordelen is hoe snel taken worden uitgevoerd. AI kan bijvoorbeeld binnen enkele seconden uitgebreide medische dossiers doorzoeken, wat een mens veel langer zou kosten.
- Nauwkeurigheid: Generatieve AI blinkt uit in het verbeteren van de diagnosekwaliteit. Het kan ziekten in een vroeg stadium identificeren met een grotere nauwkeurigheid vergeleken met traditionele methoden. AI-algoritmen zijn bijvoorbeeld veelbelovend gebleken bij de vroege detectie van kanker.
- Toegankelijkheid: Generatieve AI kan de gezondheidszorg beter beschikbaar maken. Denk aan plattelandsgebieden waar gespecialiseerde zorg beperkt is. Door AI aangedreven telegeneeskundeplatforms kunnen op afstand advies- en diagnosediensten aanbieden.
Uitdagingen
- Vooroordeel: AI-modellen kunnen vooroordelen overnemen die aanwezig zijn in hun trainingsgegevens. Dit is een zorg in de gezondheidszorg, waar bevooroordeelde algoritmen kunnen leiden tot ongelijke behandeling van verschillende demografische groepen. Uit een onderzoek bleek bijvoorbeeld dat een AI die in de gezondheidszorg wordt gebruikt, was minder nauwkeurig bij het diagnosticeren van huidaandoeningen bij mensen met een donkere huidskleur.
- Data Privacy: Een van de grootste zorgen in de gezondheidszorg is de beveiliging van gevoelige gegevens. Omdat AI afhankelijk is van grote datasets, bestaat altijd het risico op datalekken. Uit een onderzoek uit 2023 blijkt echter dat AI ook een deel van de oplossing kan zijn. Het kan besparen organisaties bijna $1.8 miljoen aan kosten voor datalekken en versnel de identificatie van inbreuken met meer dan 100 dagen.
- Implementatiekosten: Het opzetten van AI-tools kan duur zijn. De initiële kosten omvatten de ontwikkeling van de software, het instellen van de hardware en het opleiden van personeel om de nieuwe systemen te gebruiken.
- Regulatie: De medische toepassingen van AI vormen nog steeds een grijs gebied op regelgevingsgebied. Er zijn vragen over de aansprakelijkheid in geval van een verkeerde diagnose of verkeerd gebruik van gegevens. De De VS en de EU maken plannen om nieuwe regelgeving te introduceren, maar dit zal niet snel gebeuren.
Toekomstvisies en nieuwe trends in GenAI in de gezondheidszorg
Terwijl generatieve AI steeds meer terrein wint, zien we nieuwe opkomende trends die de komende jaren vorm zullen geven aan de gezondheidszorg. Hier is een overzicht van deze trends:
Betere diagnose en aangepaste geneeskunde
GenAI zal de diagnose van ziekten verbeteren en medische behandelingen op maat mogelijk maken. Toekomstige modellen zullen gedetailleerde medische beelden produceren en ziekten met hoge nauwkeurigheid identificeren.
AI en menselijk teamwerk
GenAI zal omgevingen promoten waarin mensen en AI samenwerken. Effectieve interactie tussen gezondheidswerkers en AI is noodzakelijk om de voordelen te maximaliseren.
Big Data en EPD's
Het samenvoegen van GenAI met big data en elektronische medische dossiers is veelbelovend. Deze AI-modellen kunnen diverse patiëntgegevens analyseren om nuttige inzichten te verschaffen. Ze kunnen EPD's gebruiken om trends te vinden, voorspellingen te doen en behandelingen te verfijnen.
Lopend leren
GenAI moet blijven leren om nuttig te blijven. Het moet zich aanpassen aan nieuwe gegevens, ziekten en verschuivingen in de gezondheidszorg. Toekomstige modellen zullen waarschijnlijk voortdurend kunnen leren, waardoor ze nauwkeuriger en bruikbaarder worden.
Rol van generatieve AI-gegevens in de gezondheidszorg
Data spelen een belangrijke rol bij het aandrijven van generatieve AI voor de gezondheidszorg. Hier is hoe:
Trainingsmodellen
Gegevens van hoge kwaliteit zijn cruciaal voor het trainen van AI-algoritmen. Deze modellen leren van eerdere patiëntgeschiedenissen, medische beelden en zelfs genetische informatie om slimmer te worden.
Nauwkeurigheid verbeteren
Hoe diverser en uitgebreider de dataset, hoe beter het AI-model kan voorspellen en diagnosticeren. Een AI die is getraind op een breed scala aan röntgenfoto’s kan bijvoorbeeld longproblemen nauwkeuriger identificeren.
Gepersonaliseerde geneeskunde
Met data kan AI behandelingen afstemmen op individuele behoeften. AI kan bijvoorbeeld gegevens uit meerdere bronnen analyseren om de meest effectieve medicatie voor een patiënt aan te bevelen.
Predictive Analytics
Met voldoende gegevens kan AI de behoeften van patiënten en trends in de gezondheidszorg voorspellen. Het kan uitbraken van ziekten voorspellen of anticiperen op de middelen die een ziekenhuis nodig heeft.
Ethische en wettelijke naleving
Gegevens helpen ervoor te zorgen dat AI-modellen voldoen aan de gezondheidszorgregelgeving. Goede gegevens kunnen helpen eventuele vooroordelen of onnauwkeurigheden te identificeren die tot ongelijke behandeling zouden kunnen leiden.
