Jiska de Wit, Chief Design Officer bij digitale zorginstelling Ksyos, Frits van Merode, voormalig lid van de raad van bestuur bij het Maastricht UMC+ en Greet Prins, bestuursvoorzitter bij gehandicaptenzorginstelling Philadelphia, hebben bij succesvolle voorbeelden van technologie en kunstmatige intelligentie aan de wieg gestaan.
Prins vertelt dat de ‘slimme luier’ niet alleen meldt wanneer hij nat is, maar dat nu dankzij data-analyse voorspeld kan worden of een cliënt voor een ‘droge nacht’ wel of niet verschoond moet worden voordat de nachtdienst start.  Dit preventieve verschonen leidt tot vijftig procent minder natte bedden gedurende de nacht. Alle zorginstellingen zouden het slimme incontinentiemateriaal morgen mogen aanschaffen, menen de gespreksdeelnemers. Ze zijn het er namelijk over eens dat er twee redenen zijn om AI in ieder geval in te voeren:

1. om schaarste op te lossen
2. als het winst oplevert voor cliënt/patiënt.

Wie is het slimst?

Een vraag die filosoof Pim Haselager stelt, is of we eigenlijk wel meer intelligentie nodig hebben, aangezien de mens het slimste wezen op aarde is. Van Merode weet als ontwerper en programmeur dat we altijd een mens nodig hebben om het algoritme te bouwen voor de toepassing van AI. In veel gevallen zijn we nog niet ver genoeg, met bijvoorbeeld diagnostiek, om dit te vertalen naar een goed algoritme. Als we onze diagnostiek, die is gebaseerd op een negentiende-eeuws model, vertalen naar een algoritme, zal het niet voldoen. Zeker niet gezien de meest recente ontwikkelingen in de biotechnologie en biochemie.

Experimenteren

Hoe kunnen we AI dan wel inzetten? De Wit zal nooit iets ontwerpen zonder te experimenteren. Om de praktijk te leggen naast de theorie en om de consequenties van het ontwerp goed in kaart te brengen. Wat betekent de slimme luier voor de zorgmedewerkers? Hoe verandert hun rol daardoor? Soms leidt die vraag tot een wezenlijk ander product of uitbreiding van het product. Zo werd een innovatief apparaat van Philips voor DNA-analyse van bacteriën uitgebreid met een stap-voor-stap-tool voor de voorbereiding, zodat ook medewerkers buiten het laboratorium er gebruik van konden maken.  Deze werkwijze helpt om ambassadeurs te krijgen voor de nieuwe toepassing.

Mensenwerk

Die ambassadeurs heb je nodig, beaamt Prins. Bij Philadelphia is robot Phi geïntroduceerd op basis van vrijwilligheid. Haselager vreest dat de mens het vermogen tot sociale interactie verleert door veelvuldig contact met robots. Die dagen immers niet uit door een reactie als: ‘geen zin in een praatje vandaag’. Greet Prins stelt daartegenover dat juist doordat Phi nooit een slechte dag heeft, hij met eindeloos geduld vriendelijk kan herinneren aan dagelijkse noodzakelijke bezigheden. Voor veel cliënten is Phi een ‘maatje’, iemand op hun niveau waarmee ze contact hebben waardoor ze zich minder eenzaam voelen.  De zorgverlener doet daarnaast waarvoor deze is opgeleid en heeft meer toegevoegde waarde doordat automatische handelingen hem of haar uit handen worden genomen door Phi.

Allianties

Waarom gebruiken we AI niet op veel grotere schaal? Omdat de kwaliteit en hoeveelheid van de data vaak onvoldoende is, stelt Van Merode. Er zijn zoveel variabelen die van invloed zijn op een diagnose dat grote hoeveelheden data nodig zijn om een goed algoritme te krijgen. De dokter kan het nu dus vaak beter. Maar als we goede data zouden krijgen, kan de dokter een andere rol krijgen met meer ruimte voor het menselijke contact. Samenwerken is cruciaal: niet alleen om voldoende en goede data te verzamelen, maar ook voor de ontwikkeling van technologie. Alle genoemde voorbeelden zijn het resultaat van samenwerkingen tussen private partijen en zorginstellingen. Ons coördinatieprobleem is volgens de deelnemers groter dan ons informatieprobleem bij de ontwikkeling en verspreiding van toepassingen. Prins doet een oproep: laten we onze grenzen opengooien en onze mooie technologieën morgen delen met andere organisaties.

Wensen

De deelnemers sloten het gesprek af met een wensenlijstje voor de toepassing van technologie en AI:

• Variëteit aan gegevens analyseren over bijvoorbeeld incidenten, verzuim, resultaten cliënten- en medewerkersonderzoek om te bezien of zo incidenten zijn te voorkomen en de kwaliteit van zorg kan worden verbeterd.
• Met sensoren de aanloop naar extreem probleemgedrag signaleren om tijdig te kunnen ingrijpen.
• In het besef dat we zo’n mooi zorgsysteem hebben, kijken hoe we die zorg nog slimmer kunnen inzetten en eerlijker verdelen.
• Onze toegewijde zorgprofessionals zijn onze parels, hoe kunnen we met technologie hun werk mooier maken.
• 35 procent van onze bevolking heeft niet de vaardigheid om zijn weg te vinden in de zorg, laten we technologie en AI gebruiken om de toegankelijkheid van de zorg te vergroten.