Dialoog
Stephanie Klein Nagelvoort-Schuit en Robin Toorneman
‘De snelheid waarmee AI het werk verandert overtreft alles’
Het huidige kabinet zet in op AI als remedie tegen de schaarste aan personeel in de zorg. Stephanie Klein Nagelvoort-Schuit van het UMCG en Robin Toorneman van Zorginstituut Nederland zien de kansen. Een dialoog over hoe we de zorg met deze nieuwe technologie kunnen redden.
Tekst: Joost Bijlsma ¦ Fotografie: Jeroen van Kooten
Stephanie Klein Nagelvoort-Schuit en Robin Toorneman delen een diepe interesse voor zorgtechnologie. Klein Nagelvoort-Schuit noemt zichzelf ‘een nerd die dagelijks probeert nieuwe AI-toepassingen te verzinnen’. Als vicevoorzitter van de Raad van Bestuur bij het UMCG en hoogleraar Zorg van de Toekomst kan ze dat ei ook kwijt. In het Groningse ziekenhuis timmeren ze aan de weg met toegepaste AI.
Toorneman zegt al vanaf zijn zestiende gefascineerd te zijn door technologie en gezondheid. Nadat hij op de middelbare school een opdracht maakte over de bionische mens heeft dit thema hem nooit meer losgelaten. Hij wijdde zijn carrière aan medische technologie en werkt nu als senioradviseur Zorginnovaties bij het Zorginstituut.
Exponentieel
We beginnen de dialoog met de constatering dat het snel gaat met AI. Klein Nagelvoort-Schuit spreekt van ‘een enorme transformatie’. ‘De snelheid waarmee generatieve AI het werk verandert overtreft alles. Deze transitie gaat vele malen sneller dan eerdere technologische transities.’‘Bij het UMCG werken we nu volop met die technologie die we in 2018 voorspelden’
Stephanie Klein Nagelvoort-Schuit
Toorneman: ‘Is er iets waarvan je zegt: dat voorspelden we tien jaar geleden en daar zijn we nu?’
Klein Nagelvoort-Schuit: ‘Wat we toen verwachtten, wordt nu al werkelijkheid. In een Delphi-studie van 2018 over ‘de spreekkamer van de toekomst’ gingen we er al van uit dat heel veel zorgwerk door kunstmatige intelligentie zou worden overgenomen. Bij het UMCG werken we nu volop met die technologie die we toen voorspelden. Dat is echte AI. Door de huidige hype rond dit thema lijkt soms of alles AI is. Zoals een digitaal zakkaartje met een algoritme dat ziekte voorspelt. Dat heet tegenwoordig ook al AI.’
Toorneman: ‘Zulke laagcomplexe beslismodellen zou ik geen echte kunstmatige intelligentie noemen. Ik noem het pas AI als een toepassing het menselijk brein nabootst. En als het heel veel ongestructureerde data kan analyseren en daaruit een uitkomst kan genereren. Daar zit voor mij de innovatie. In de zorg kun je AI daadwerkelijk gebruiken voor medische interventies, zoals diagnostiek en prognostiek. Heeft een oncologische patiënt wel of geen hoog risico op terugkeer van kanker? Welk middel gaan we toedienen aan een patiënt op basis van allerlei gegevens?’
Klein Nagelvoort-Schuit: ‘In de zorg in ons ziekenhuis maken wij daar al gebruik van. Dit soort ‘predictive AI’ helpt ons passende of persoonsgerichte zorg mogelijk te maken. Het kan voorspellen wanneer iemand bepaalde medicatie of een behandeling nodig heeft. Wij gebruiken het bijvoorbeeld om beelden van de prostaat te analyseren en zo te voorspellen of daar kankercellen in zitten of niet. We zetten ons in om met zulke toepassingen zo snel mogelijk diagnoses te kunnen stellen.’
Stephanie Klein Nagelvoort-Schuit
UMCG
Empathisch
Als predictive AI zich verder ontwikkelt kun je daar overbehandeling mee voorkomen en tijd van artsen mee besparen. Zijn er nog meer veelbelovende vormen die het werk van zorgprofessionals kunnen verlichten?
Toorneman: ‘Dat geldt ook voor een tweede toepassing: procesondersteunende AI. Die technologie is op zichzelf geen zorg, maar wordt ingezet ter ondersteuning van zorg. Zulke AI kan administratietaken op zich nemen. Denk aan het spraakgestuurd registreren. Dat neemt nu een snelle vlucht.’
Klein Nagelvoort-Schuit: ‘Dat type AI gebruiken wij bijvoorbeeld om patiëntgegevens samen te vatten op basis van het elektronisch patiëntendossier (epd). Als een dokter een polikliniek doet, ziet die zo’n 20 tot 30 patiënten op een ochtend. In het epd staat vaak een berg informatie. Die dokter wil die gegevens graag snel tot zich nemen via een zelfgemaakte samenvatting. Die laten wij nu ook door AI maken. Dat kost zestien seconden. Een samenvatting gemaakt door dokters kost gemiddeld zeven minuten. We hebben vervolgens veertig andere dokters gevraagd om deze verschillende samenvattingen te lezen zonder dat ze wisten welke door AI waren gemaakt. Beide samenvattingen vonden ze even volledig, maar de samenvattingen door AI vonden ze net iets betrouwbaarder. Wij denken dat dit komt omdat AI zeven woorden meer gebruikte. Dit zijn waarschijnlijk net de woorden die het begrijpelijker maken. We gaan dit nu overal in het UMCG toepassen.’
‘Van procesondersteunende AI hebben we nog een andere veelbelovende toepassing. Dat is een AI-tool die concept-antwoorden kan opstellen voor binnenkomende e-mails van patiënten. Dat bespaart de dokter routinematig typewerk. Hij of zij kan deze AI-concepten daarna controleren, aanpassen en versturen. De dokters blijken 70 procent van de door AI voorgestelde woorden te gebruiken. Qua tijd scheelt dit niets. We gaan nog uitzoeken of dit de werkdruk wel vermindert. Doordat de dokter niet de standaard beleefdheden rond briefwisselingen hoeft in te tikken. komt er mogelijk meer ruimte in het hoofd voor andere zaken.’
Toorneman: ‘Ik kan me voorstellen dat de door AI gegenereerde antwoorden voor patiënten positief aanvoelen. Want zo’n AI-model is vaak ontworpen om extra empathisch te formuleren en aardig gevonden te worden. Gebruikers voelen zich daardoor in de communicatie goed bejegend. Zo kan AI in de zorg de beleving van patiënten verbeteren, zonder dat dit de arts of verpleegkundige extra tijd of handelingen kost.’‘Nederlandse ziekenhuizen lijken genoeg op elkaar om niet zelf het wiel te hoeven uitvinden’
Robin Toorneman
Wereldkoploper
Dankzij de AI-toepassingen waarover Klein Nagelvoort-Schuit vertelt, wordt het UMCG gezien als koploper. Het voorbeeld van de epd’s komt zelfs letterlijk terug in het regeerakkoord. Wat is het geheim van dit succes en wat is nodig om meer van die AI-toepassingen in ons land te ontwikkelen?
Klein Nagelvoort-Schuit: ‘Met het samenvatten van patiëntendossiers zijn wij samen met het Elisabeth TweeSteden Ziekenhuis in Tilburg zelfs wereldkoploper. Ik denk dat wij hierin vooroplopen omdat wij onderzoekers en dokters in huis hebben die hier erg goed in zijn en een Raad van Bestuur die erkent dat AI een gamechanger wordt.’
‘Om van zulke toepassingen echt een succes te maken in de zorg is nog veel onderzoek nodig naar toegepaste AI. Ik ben daarom blij dat de huidige regering dit ondersteunt. In dat onderzoek moeten we nagaan hoe we deze toegepaste AI van nut kunnen laten zijn voor professionals en patiënten op een veilige en maatschappelijk verantwoorde manier. Het tweede wat we moeten doen is in Europa een goed juridisch kader ontwikkelen met voldoende ruimte om de grenzen op te zoeken. Veiligheid en privacy gaan boven alles, maar we moeten wel beseffen dat wij op de afgrond staan van een zorgstelsel dat het niet meer aankan.’
Toorneman: ‘Nederland is van origine echt een polderland. We voelen ons oncomfortabel bij dingen die ons worden opgelegd door de overheid. Toch kun je bij dit onderwerp niet anders dan samen dingen oppakken. We moeten ook uitkijken voor het ‘not invented here’ in de Nederlandse zorg. We neigen ernaar om vanwege bekostiging of de eigen statuur dingen zelf te willen doen. Dat wil je met AI niet. Nederlandse ziekenhuizen lijken genoeg op elkaar om niet zelf het wiel te hoeven uitvinden. Leer van elkaar, trek met elkaar op en gebruik wat bij de ander goed werkt. Als Zorginstituut kunnen wij zorgorganisaties bij elkaar brengen en helpen om best practices te delen. Dat doen we al met passende zorg-praktijken.’
Klein Nagelvoort-Schuit: ‘Wij proberen als UMCG onze best practices te delen. Dat doen we bijvoorbeeld regionaal in het samenwerkingsverband voor IT in de zorg, RIVO-Noord. In dat orgaan hebben we gezegd: wij gaan er gewoon voor zorgen dat elke zorgverlener in deze regio binnen twee jaar gebruik kan maken van generatieve AI om het werkplezier te vergroten. Ziekenhuizen, huisartsen en ouderenzorg gaan elkaar helpen om deze technologie te gebruiken.’
Toorneman: ‘Dit is een mooi voorbeeld van hoe we dit zouden moeten aanpakken in het land. Als je wilt dat AI wordt gebruikt, dan werkt peer-to-peer learning het beste. Als artsen en verpleegkundigen tegen elkaar zeggen: ‘dit werkt en dat moet jij ook gaan doen’ heeft dat meer impact dan wanneer een beleidsmaker zoals ik of een techneut dit vertelt.’
Robin Toorneman
Zorginstituut Nederland
Databeschikbaarheid
Welke obstakels moeten we in ons land nog overwinnen om AI in de zorg echt vleugels te geven?
Klein Nagelvoort-Schuit: ‘Om deze kans te pakken, zullen we fors moeten investeren in databeschikbaarheid en gegevensuitwisseling. Vanuit het veld hebben we tegen VWS gezegd: help ons hiermee. Laten we dit nu een keer echt goed doen. De generatieve AI-voorbeelden die ik noemde, zoals samenvattingen van patiëntgegevens, doen we nu nog met onze eigen data. Het zou goed zijn als we veel meer data beschikbaar krijgen.’
Toorneman: ‘Voor succesvolle AI heb je voldoende goed bruikbare data nodig en gegevensuitwisseling. Daarin moet je samenwerken. Daar heb je elkaar bij nodig.’
Klein Nagelvoort-Schuit: ‘Een kans in het Noorden is dat we Lifelines hebben. Dat is een studie met ’s werelds grootste longitudinale populatiecohort en biobank. Lifelines verzamelt al bijna twintig jaar gezondheidsgegevens van 167.000 mensen. Zulke rijke data zijn nodig om AI effectief in te zetten, bijvoorbeeld om behandelingen beter te maken. Het is belangrijk om mensen te laten zien dat data delen ons allemaal helpt gezonder te worden. Dat kunnen wij met Lifelines.’
Toorneman: ‘Het is een verantwoordelijkheid van de overheid om randvoorwaarden te stellen en burgers te overtuigen dat ze gezondheidsdata veilig kunnen delen. Ze moeten er zeker van zijn dat deze gevoelige gegevens niet in verkeerde handen vallen. Dat zijn angsten die wel leven.’
Klein Nagelvoort-Schuit: ‘Terwijl de data die wij opslaan oneindig veel veiliger zijn dan die op je telefoon.’
Toorneman: ‘Waar we ook nog aan moeten werken is de integratie van IT. AI is nog veel te versnipperd. Er zijn heel veel startups met één AI-toepassing die zich richt op één aandoening. Medisch specialisten zoals radiologen hebben allerlei aparte apps nodig. Dat maakt het minder toegankelijk. Ook vergt AI een gigantische capaciteit en daarmee erg veel energie. Daar zit nog wel een kennislacune denk ik: duurzaamheid. We neigen ernaar om van digitale zorg duurzaamheidswinst te verwachten, maar met het enorme energieverbruik van AI kun je dat niet zomaar aannemen. Hoe moeten we daarmee omgaan en hoe moeten we dat afwegen tegenover andere dingen?’
Klein Nagelvoort-Schuit: ‘Eén van de grootste risico's is dat we duizend bloemen laten bloeien. Als we niet uitkijken dan wemelt het straks van toepassingen en glimmende gadgets. We moeten in dit land focussen op die dingen die de werkvloer het meest helpen. Wat wij als de zorg moeten doen is AI zo snel mogelijk op een effectieve manier bij de patiënt brengen. Daarbij moeten we rekening houden met alle factoren die van belang zijn: ethisch, wetgeving, maar ook milieu.’
Toorneman: ‘Ik denk wel dat we in de polder tot een visie moeten komen waarop we met AI willen focussen.’
Klein Nagelvoort-Schuit: ‘Van mij mag het polderen binnen de perken blijven. Elkaar ondersteunen is prima en enige regie kan nodig zijn. Maar ik denk dat wij het hier samen ver kunnen brengen, ook zonder sturing. Soms moet je ook gewoon met elkaar doorzetten.’ ←
Dialoog
Stephanie Klein Nagelvoort-Schuit en Robin Toorneman
‘De snelheid waarmee AI het werk verandert overtreft alles’
Het huidige kabinet zet in op AI als remedie tegen de schaarste aan personeel in de zorg. Stephanie Klein Nagelvoort-Schuit van het UMCG en Robin Toorneman van Zorginstituut Nederland zien de kansen. Een dialoog over hoe we de zorg met deze nieuwe technologie kunnen redden.
Tekst: Joost Bijlsma ¦ Fotografie: Jeroen van Kooten
Stephanie Klein Nagelvoort-Schuit en Robin Toorneman delen een diepe interesse voor zorgtechnologie. Klein Nagelvoort-Schuit noemt zichzelf ‘een nerd die dagelijks probeert nieuwe AI-toepassingen te verzinnen’. Als vicevoorzitter van de Raad van Bestuur bij het UMCG en hoogleraar Zorg van de Toekomst kan ze dat ei ook kwijt. In het Groningse ziekenhuis timmeren ze aan de weg met toegepaste AI.
Toorneman zegt al vanaf zijn zestiende gefascineerd te zijn door technologie en gezondheid. Nadat hij op de middelbare school een opdracht maakte over de bionische mens heeft dit thema hem nooit meer losgelaten. Hij wijdde zijn carrière aan medische technologie en werkt nu als senioradviseur Zorginnovaties bij het Zorginstituut.
Exponentieel
We beginnen de dialoog met de constatering dat het snel gaat met AI. Klein Nagelvoort-Schuit spreekt van ‘een enorme transformatie’. ‘De snelheid waarmee generatieve AI het werk verandert overtreft alles. Deze transitie gaat vele malen sneller dan eerdere technologische transities.’
Toorneman: ‘Is er iets waarvan je zegt: dat voorspelden we tien jaar geleden en daar zijn we nu?’
Klein Nagelvoort-Schuit: ‘Wat we toen verwachtten, wordt nu al werkelijkheid. In een Delphi-studie van 2018 over ‘de spreekkamer van de toekomst’ gingen we er al van uit dat heel veel zorgwerk door kunstmatige intelligentie zou worden overgenomen. Bij het UMCG werken we nu volop met die technologie die we toen voorspelden. Dat is echte AI. Door de huidige hype rond dit thema lijkt soms of alles AI is. Zoals een digitaal zakkaartje met een algoritme dat ziekte voorspelt. Dat heet tegenwoordig ook al AI.’
Toorneman: ‘Zulke laagcomplexe beslismodellen zou ik geen echte kunstmatige intelligentie noemen. Ik noem het pas AI als een toepassing het menselijk brein nabootst. En als het heel veel ongestructureerde data kan analyseren en daaruit een uitkomst kan genereren. Daar zit voor mij de innovatie. In de zorg kun je AI daadwerkelijk gebruiken voor medische interventies, zoals diagnostiek en prognostiek. Heeft een oncologische patiënt wel of geen hoog risico op terugkeer van kanker? Welk middel gaan we toedienen aan een patiënt op basis van allerlei gegevens?’
Klein Nagelvoort-Schuit: ‘In de zorg in ons ziekenhuis maken wij daar al gebruik van. Dit soort ‘predictive AI’ helpt ons passende of persoonsgerichte zorg mogelijk te maken. Het kan voorspellen wanneer iemand bepaalde medicatie of een behandeling nodig heeft. Wij gebruiken het bijvoorbeeld om beelden van de prostaat te analyseren en zo te voorspellen of daar kankercellen in zitten of niet. We zetten ons in om met zulke toepassingen zo snel mogelijk diagnoses te kunnen stellen.’
‘Bij het UMCG werken we nu volop met die technologie die we in 2018 voorspelden’
Stephanie Klein Nagelvoort-Schuit ¦ UMCG
Empathisch
Als predictive AI zich verder ontwikkelt kun je daar overbehandeling mee voorkomen en tijd van artsen mee besparen. Zijn er nog meer veelbelovende vormen die het werk van zorgprofessionals kunnen verlichten?
Toorneman: ‘Dat geldt ook voor een tweede toepassing: procesondersteunende AI. Die technologie is op zichzelf geen zorg, maar wordt ingezet ter ondersteuning van zorg. Zulke AI kan administratietaken op zich nemen. Denk aan het spraakgestuurd registreren. Dat neemt nu een snelle vlucht.’ Klein Nagelvoort-Schuit: ‘Dat type AI gebruiken wij bijvoorbeeld om patiëntgegevens samen te vatten op basis van het elektronisch patiëntendossier (epd). Als een dokter een polikliniek doet, ziet die zo’n 20 tot 30 patiënten op een ochtend. In het epd staat vaak een berg informatie. Die dokter wil die gegevens graag snel tot zich nemen via een zelfgemaakte samenvatting. Die laten wij nu ook door AI maken. Dat kost zestien seconden. Een samenvatting gemaakt door dokters kost gemiddeld zeven minuten. We hebben vervolgens veertig andere dokters gevraagd om deze verschillende samenvattingen te lezen zonder dat ze wisten welke door AI waren gemaakt. Beide samenvattingen vonden ze even volledig, maar de samenvattingen door AI vonden ze net iets betrouwbaarder. Wij denken dat dit komt omdat AI zeven woorden meer gebruikte. Dit zijn waarschijnlijk net de woorden die het begrijpelijker maken. We gaan dit nu overal in het UMCG toepassen.’
‘Van procesondersteunende AI hebben we nog een andere veelbelovende toepassing. Dat is een AI-tool die concept-antwoorden kan opstellen voor binnenkomende e-mails van patiënten. Dat bespaart de dokter routinematig typewerk. Hij of zij kan deze AI-concepten daarna controleren, aanpassen en versturen. De dokters blijken 70 procent van de door AI voorgestelde woorden te gebruiken. Qua tijd scheelt dit niets. We gaan nog uitzoeken of dit de werkdruk wel vermindert. Doordat de dokter niet de standaard beleefdheden rond briefwisselingen hoeft in te tikken. komt er mogelijk meer ruimte in het hoofd voor andere zaken.’
Toorneman: ‘Ik kan me voorstellen dat de door AI gegenereerde antwoorden voor patiënten positief aanvoelen. Want zo’n AI-model is vaak ontworpen om extra empathisch te formuleren en aardig gevonden te worden. Gebruikers voelen zich daardoor in de communicatie goed bejegend. Zo kan AI in de zorg de beleving van patiënten verbeteren, zonder dat dit de arts of verpleegkundige extra tijd of handelingen kost.’
Wereldkoploper
Dankzij de AI-toepassingen waarover Klein Nagelvoort-Schuit vertelt, wordt het UMCG gezien als koploper. Het voorbeeld van de epd’s komt zelfs letterlijk terug in het regeerakkoord. Wat is het geheim van dit succes en wat is nodig om meer van die AI-toepassingen in ons land te ontwikkelen?
Klein Nagelvoort-Schuit: ‘Met het samenvatten van patiëntendossiers zijn wij samen met het Elisabeth TweeSteden Ziekenhuis in Tilburg zelfs wereldkoploper. Ik denk dat wij hierin vooroplopen omdat wij onderzoekers en dokters in huis hebben die hier erg goed in zijn en een Raad van Bestuur die erkent dat AI een gamechanger wordt.’
‘Om van zulke toepassingen echt een succes te maken in de zorg is nog veel onderzoek nodig naar toegepaste AI. Ik ben daarom blij dat de huidige regering dit ondersteunt. In dat onderzoek moeten we nagaan hoe we deze toegepaste AI van nut kunnen laten zijn voor professionals en patiënten op een veilige en maatschappelijk verantwoorde manier. Het tweede wat we moeten doen is in Europa een goed juridisch kader ontwikkelen met voldoende ruimte om de grenzen op te zoeken. Veiligheid en privacy gaan boven alles, maar we moeten wel beseffen dat wij op de afgrond staan van een zorgstelsel dat het niet meer aankan.’
Toorneman: ‘Nederland is van origine echt een polderland. We voelen ons oncomfortabel bij dingen die ons worden opgelegd door de overheid. Toch kun je bij dit onderwerp niet anders dan samen dingen oppakken. We moeten ook uitkijken voor het ‘not invented here’ in de Nederlandse zorg. We neigen ernaar om vanwege bekostiging of de eigen statuur dingen zelf te willen doen. Dat wil je met AI niet. Nederlandse ziekenhuizen lijken genoeg op elkaar om niet zelf het wiel te hoeven uitvinden. Leer van elkaar, trek met elkaar op en gebruik wat bij de ander goed werkt. Als Zorginstituut kunnen wij zorgorganisaties bij elkaar brengen en helpen om best practices te delen. Dat doen we al met passende zorg-praktijken.’
Klein Nagelvoort-Schuit: ‘Wij proberen als UMCG onze best practices te delen. Dat doen we bijvoorbeeld regionaal in het samenwerkingsverband voor IT in de zorg, RIVO-Noord. In dat orgaan hebben we gezegd: wij gaan er gewoon voor zorgen dat elke zorgverlener in deze regio binnen twee jaar gebruik kan maken van generatieve AI om het werkplezier te vergroten. Ziekenhuizen, huisartsen en ouderenzorg gaan elkaar helpen om deze technologie te gebruiken.’
Toorneman: ‘Dit is een mooi voorbeeld van hoe we dit zouden moeten aanpakken in het land. Als je wilt dat AI wordt gebruikt, dan werkt peer-to-peer learning het beste. Als artsen en verpleegkundigen tegen elkaar zeggen: ‘dit werkt en dat moet jij ook gaan doen’ heeft dat meer impact dan wanneer een beleidsmaker zoals ik of een techneut dit vertelt.’
‘Nederlandse ziekenhuizen lijken genoeg op elkaar om niet zelf het wiel te hoeven uitvinden’
Robin Toorneman ¦ Zorginstituut Nederland
Databeschikbaarheid
Welke obstakels moeten we in ons land nog overwinnen om AI in de zorg echt vleugels te geven?
Klein Nagelvoort-Schuit: ‘Om deze kans te pakken, zullen we fors moeten investeren in databeschikbaarheid en gegevensuitwisseling. Vanuit het veld hebben we tegen VWS gezegd: help ons hiermee. Laten we dit nu een keer echt goed doen. De generatieve AI-voorbeelden die ik noemde, zoals samenvattingen van patiëntgegevens, doen we nu nog met onze eigen data. Het zou goed zijn als we veel meer data beschikbaar krijgen.’
Toorneman: ‘Voor succesvolle AI heb je voldoende goed bruikbare data nodig en gegevensuitwisseling. Daarin moet je samenwerken. Daar heb je elkaar bij nodig.’
Klein Nagelvoort-Schuit: ‘Een kans in het Noorden is dat we Lifelines hebben. Dat is een studie met ’s werelds grootste longitudinale populatiecohort en biobank. Lifelines verzamelt al bijna twintig jaar gezondheidsgegevens van 167.000 mensen. Zulke rijke data zijn nodig om AI effectief in te zetten, bijvoorbeeld om behandelingen beter te maken. Het is belangrijk om mensen te laten zien dat data delen ons allemaal helpt gezonder te worden. Dat kunnen wij met Lifelines.’
Toorneman: ‘Het is een verantwoordelijkheid van de overheid om randvoorwaarden te stellen en burgers te overtuigen dat ze gezondheidsdata veilig kunnen delen. Ze moeten er zeker van zijn dat deze gevoelige gegevens niet in verkeerde handen vallen. Dat zijn angsten die wel leven.’
Klein Nagelvoort-Schuit: ‘Terwijl de data die wij opslaan oneindig veel veiliger zijn dan die op je telefoon.’
Toorneman: ‘Waar we ook nog aan moeten werken is de integratie van IT. AI is nog veel te versnipperd. Er zijn heel veel startups met één AI-toepassing die zich richt op één aandoening. Medisch specialisten zoals radiologen hebben allerlei aparte apps nodig. Dat maakt het minder toegankelijk. Ook vergt AI een gigantische capaciteit en daarmee erg veel energie. Daar zit nog wel een kennislacune denk ik: duurzaamheid. We neigen ernaar om van digitale zorg duurzaamheidswinst te verwachten, maar met het enorme energieverbruik van AI kun je dat niet zomaar aannemen. Hoe moeten we daarmee omgaan en hoe moeten we dat afwegen tegenover andere dingen?’
Klein Nagelvoort-Schuit: ‘Eén van de grootste risico's is dat we duizend bloemen laten bloeien. Als we niet uitkijken dan wemelt het straks van toepassingen en glimmende gadgets. We moeten in dit land focussen op die dingen die de werkvloer het meest helpen. Wat wij als de zorg moeten doen is AI zo snel mogelijk op een effectieve manier bij de patiënt brengen. Daarbij moeten we rekening houden met alle factoren die van belang zijn: ethisch, wetgeving, maar ook milieu.’
Toorneman: ‘Ik denk wel dat we in de polder tot een visie moeten komen waarop we met AI willen focussen.’
Klein Nagelvoort-Schuit: ‘Van mij mag het polderen binnen de perken blijven. Elkaar ondersteunen is prima en enige regie kan nodig zijn. Maar ik denk dat wij het hier samen ver kunnen brengen, ook zonder sturing. Soms moet je ook gewoon met elkaar doorzetten.’ ←