De bewuste AI-module kon dat veel sneller en zou enorme tijdwinst opleveren, bedachten de radiologen in het ziekenhuis. Het leek een no-brainer, de applicatie werd aangeschaft. “Maar toen bleek de praktijk toch heel anders te zijn”, vertelt Erik Ranschaert. “Het algoritme van die applicatie vond veel meer noduli. En alle afwijkingen, waar de radioloog voorheen snel overheen ging, werden nu door de software zodanig gepresenteerd dat ze alsnog allemaal onderzocht moesten worden. Resultaat: de bewuste radiologen waren aan hetzelfde werk nog meer tijd kwijt dan voorheen. Van lieverlee werd de samenwerking met de leverancier opgezegd.
Voetballers zonder team
“Het is illustratief voor wat er allemaal kan gebeuren in een markt-in-ontwikkeling als artificial intelligence in de zorg”, aldus Ranschaert. De radioloog, jarenlang verbonden aan Nederlandse ziekenhuizen (JBZ, ETZ) en tegenwoordig in het Belgische Eupen en professor aan de universiteit van Gent, is auteur, adviseur en veelgevraagd spreker over het onderwerp ‘AI in de radiologie’. “Het is een zeer dynamische omgeving die constant verandert. De mogelijkheden lijken eindeloos, maar alle aanbieders van deze technologie zijn in feite nog op zoek naar het juiste business model. Al die ontwikkelaars, die allemaal hun eigen specifieke algoritme aan het ontwikkelen zijn, zou je kunnen zien als voetballers zonder team. Ze hebben een bal en willen die helemaal zelf in de goal trappen.”
Meer weten over artificial intelligence in de zorg? Bezoek dan de Skipr masterclass Artificial Intelligence in de zorg in Utrecht.
Bekijk hier het programma en actuele startdata >>
Samenwerking
Maar, zo ziet Ranschaert, al die partijen – veelal start-ups en scale-ups – krijgen het zo langzamerhand moeilijk. “Hun investeerders hebben jaren geleden kapitaal beschikbaar gesteld en beginnen rendement te verlangen. Maar tegelijkertijd komen die bedrijfjes erachter dat de implementatie van hun product veel trager verloopt dan ze hadden verwacht. De kopers van de technologie zijn ziekenhuizen en die zijn voorzichtig. Ze willen weten wat ze binnenhalen, liefst met bewezen positieve effecten voor de patiëntenzorg.”
Als gevolg van die spanning zoeken de aanbieders samenwerking en vormen ze gezamenlijke online platforms. Vaak worden die opgezet door een dominante partij en sluiten andere aanbieders zich aan – of ze worden overgenomen.
Grote multinationals als Philips, Siemens of GE die scanapparatuur fabriceren, doen dit bijvoorbeeld. Ze hebben al een voet tussen de deur in het ziekenhuis en kunnen via die weg geïntegreerde AI-toepassingen aanbieden.
Vendor neutral platform
Er zijn ook zogenaamde vendor neutral platforms – een interessante optie volgens Ranschaert. “Op dergelijke platforms kun je als ziekenhuis meerdere AI-applicaties binnenhalen binnen één en dezelfde license agreement. Dat is fijn, want dan hoef je niet al die aparte aanbieders te contracteren, waardoor het vertrouwen snel kan groeien.”
In dat kader verwijst hij graag naar de ongeveer een jaar geleden ontwikkelde ECLAIR guidelines; een document dat ziekenhuizen helpt om hun besluitvorming rond het al dan niet aanschaffen van commerciële AI-oplossingen rigoureus te evalueren alvorens tot aanschaf over te gaan.
Oor aannaaien
Op de vraag of hij al heeft meegemaakt dat ziekenhuizen zich in het mijnenveld van nog weinig uitgekristalliseerde commerciële belangen dat AI nu is, door aanbieders een spreekwoordelijk oor aan hebben laten naaien, is Ranschaert opvallend duidelijk: “Ik ken daar geen gevallen van. Eerder heb ik het andersom zien gebeuren: voortvarende ziekenhuizen die voor de pilotfase met aanbieders in zee gingen om positief in de media te komen en na de – vaak gratis – pilot de samenwerking vlot beëindigden.”
Goede voorbereiding
Evengoed ontkent Ranschaert niet dat de markt voor AI betreden er voor ziekenhuizen als een mijnenveld uit kan zien. “Het begint echt met een goede voorbereiding: dat je weet welk probleem je opgelost wilt zien. Ik ben tegenwoordig verbonden aan een klein Belgisch ziekenhuis waar we opvallend veel patiënten hebben met schildklierproblematiek. Voor zoiets kan je dan heel gericht naar op zoek gaan naar wat in die context van de meeste waarde zou zijn. Je móet echt ook naar die businesskant kijken, want een dergelijke investering moet je financieel kunnen verantwoorden. Bij één AI-toepassing voor een groot ziekenhuis heb je het over 10.000 tot 20.000 euro per jaar.”
Digitale infrastructuur
Een ander belangrijk punt in de voorbereiding is de vraag in hoeverre de digitale infrastructuur van het ziekenhuis klaar is om met AI aan de slag te gaan. Ranschaert: “Daar wordt onderzoek naar gedaan. Anderhalf jaar geleden was 13 procent van de ziekenhuizen er klaar voor. Dat is nu zeker meer, maar ik heb geen twijfel dat de ziekenhuizen die dit punt mogen afvinken, nog flink in de minderheid zijn.”
Tijdens de Skipr masterclass Artificial Intelligence spreken ook onder meer Marcel Levi, Diederik Gommers, Paul Elbers, Marianne Boenink en Floortje Scheepers.
Meer informatie over de sprekers >>
Door Pierre de Winter
