Hoe AI in Gezondheidszorg aan kracht wint en een revolutie teweegbrengt in de industrie.

Naarmate AI-systemen geavanceerder worden, identificeren marktleiders kansen waar AI in Gezondheidszorg het meest effectief kan zijn.

Uit een onderzoek van Forrester bleek dat 86% van de besluitvormers op het gebied van gezondheid en biowetenschappen gelooft dat het vermogen om technologie, data en AI effectief in te zetten, bepalend zal zijn voor succes in de komende vijf jaar. Tegelijkertijd zei 60% dat hun bedrijven niet snel genoeg bewegen om AI in te voeren.

AI is nu al de zorg aan het transformeren en zorgt voor een revolutie in patiëntenzorg, diagnose, behandeling en efficiëntie. Organisaties die AI nu al toepassen, boeken aantoonbare vooruitgang in patiëntbetrokkenheid en zorgresultaten, terwijl ze een duidelijk voordeel behalen ten opzichte van organisaties die langzamer zijn met het inzetten van nieuwe technologie.

AI in Gezondheidszorg is de toepassing van kunstmatige-intelligentietechnologie binnen de medische sector. AI maakt gebruik van machine learning (ML)-algoritmen om grote hoeveelheden patiëntgegevens te analyseren, waardoor zorgprofessionals snellere, nauwkeurigere diagnoses kunnen stellen, gepersonaliseerde behandelplannen kunnen ontwikkelen en de patiëntenzorg kunnen verbeteren door middel van risico-identificatie en geoptimaliseerde processen. In wezen bootst AI menselijke intelligentie na voor betere medische besluitvorming.

AI automatiseert ook routinetaken, verhoogt de efficiëntie en geeft zorgaanbieders de tijd en middelen om zich te concentreren op patiëntbetrokkenheid en gepersonaliseerde zorg te leveren. Maar het gaat verder dan alleen het elimineren van vervelend papierwerk. De nieuwste AI-systemen zijn geavanceerd genoeg om geheel nieuwe mogelijkheden te bieden voor zorgorganisaties, zoals het verbeteren van klinische proeven , medische diagnoses en behandelingen, en zelfzorgbeheer.

Hoewel AI een breed en steeds groeiend veld is, zijn een paar specifieke soorten AI tegenwoordig vooral relevant in de gezondheidszorg.

Zoals de naam al doet vermoeden, neemt generatieve AI een set gegevens en gebruikt deze om iets nieuws te creëren wanneer een mens daarom vraagt. Mensen typen prompts die vooraf getrainde grote taalmodellen (LLM's) gebruiken om nieuwe inhoud te genereren. De nauwkeurigheid en bruikbaarheid van elke generatieve AI-tool hangt af van de kwaliteit van de gegevens die aan de algoritmen worden verstrekt en de specificiteit van de prompt.

Als je bijvoorbeeld wilt dat een generatieve AI-tool een e-mail naar een patiënt schrijft met instructies na ontslag, zal de kwaliteit van het resultaat variëren op basis van de gegevens waarnaar het moet verwijzen. Algemene LLM's zullen waarschijnlijk minder specifieke en minder nauwkeurige resultaten opleveren dan LLM's die zijn getraind op zorgspecifieke gegevens. Als de prompt te breed is, zoals 'Schrijf een e-mail met ontslaginstructies aan een patiënt', dan zal de resulterende e-mail lang niet zo nuttig zijn als een e-mail die wordt gegenereerd door een prompt op basis van de medische dossiers van de patiënt.

AI wordt nu op grotere schaal dan ooit gebruikt omdat het toegankelijker is geworden voor niet-AI-experts. Hoewel AI al sinds de jaren 1950 wordt bestudeerd, vereiste het gebruik en de manipulatie van AI-systemen voorheen gespecialiseerde kennis en training. Nu stellen tools zoals conversationele AI mensen in staat om alledaagse taal te gebruiken om met AI te 'praten', waardoor er geen ingewikkelde codering of andere gespecialiseerde kennis meer nodig is. Waar vroeger kennis van computertalen nodig was, begrijpen computers nu gewoon mensentaal, en reageren ze daarop. Met conversationele AI kunnen gebruikers vragen stellen aan AI-systemen zoals ze dat zouden doen aan een vertrouwde collega. Dit heeft de efficiëntie en toegang tot informatie voor zorgprofessionals, medisch personeel en patiënten aanzienlijk verbeterd.

AI-agents zijn intelligente systemen die dienen als digitale assistenten. Zorgprofessionals kunnen gesprekstaal gebruiken om AI-agenten vragen te stellen of ze bepaalde taken te laten uitvoeren. Net als een menselijke assistent kunnen deze agenten worden geïntegreerd in belangrijke workflows om complexe taken uit te voeren zonder direct toezicht of tussenkomst. Mensen kunnen eenvoudig aangepaste agents bouwen - met behulp van low-code tools zoals Agentforce - om taken uit te voeren en voortdurend te verbeteren terwijl ze tijdens het werk leren. In de gezondheidszorg kunnen AI-agenten taken uitvoeren zoals het genereren van patiëntbeoordelingen, het samenvatten van de medische geschiedenis van een patiënt en het helpen van patiënten bij het vinden van de juiste zorgverleners voor hun behandelingen.

Machine learning wordt vaak aangezien als synoniem voor AI, maar het is eigenlijk een toepassing van AI. Het maakt gebruik van algoritmen met regels voor de manier waarop een machine - meestal een softwaresysteem - gegevens interpreteert en begrijpt. ML-algoritmen worden getraind op datasets waaruit ze leren hoe ze patronen kunnen vinden en toekomstige resultaten kunnen voorspellen.

ML en predictive analytics transformeren de gezondheidszorg op verschillende manieren. Dit omvat het vereenvoudigen van administratieve taken, zoals het identificeren van patiënten die waarschijnlijk afspraken missen of na ontslag opnieuw in het ziekenhuis worden opgenomen, waardoor zorgaanbieders beter geïnformeerde beslissingen kunnen nemen over patiëntenzorg en de toewijzing van middelen. ML en voorspellende analyses kunnen ook ziekten voorspellen, behandelingen personaliseren en de zorgverlening optimaliseren.

Uit het Forrester-onderzoek bleek ook dat 73% van de respondenten zei dat het automatiseren van taken om de productiviteit te verbeteren een belangrijke drijfveer was voor AI in hun organisaties. Het verbeteren van de productiviteit kan resulteren in snellere en nauwkeurigere patiëntdiagnoses, waaronder vroege opsporing van ziekten en betere patiëntresultaten.

Terwijl mensen uitblinken in het creatief oplossen van problemen, zoals het stellen van gerichte vragen om verborgen informatie over de geschiedenis van een patiënt te onthullen, kunnen intelligente machines patronen vinden die mensen vaak over het hoofd zien. Hier zijn twee voorbeelden van hoe AI de diagnose en behandeling van patiënten transformeert:

Radiologie is een gebied dat bijzonder geschikt is voor AI-verbetering. Medische professionals kunnen bijvoorbeeld een algoritme trainen door het te voorzien van duizenden mammogramresultaten. Het algoritme kan patronen in de beelden detecteren en vervolgens snel bepalen of een nieuw beeld kankercellen bevat. AI kan aandachtspunten signaleren in beeldvormingstests, zodat mensen verder onderzoek kunnen doen. Uit een studie gepubliceerd in het wetenschappelijke tijdschrift Diagnostics bleek dat AI-gestuurde diagnostische systemen het aantal valse positieven verminderen en de efficiëntie van radiologen verbeteren.

Naast beeldvorming kan AI ook helpen bij het bieden van gepersonaliseerde zorg door inzichten uit de elektronische medische dossiers van een patiënt en gepubliceerde literatuur te gebruiken om aangepaste behandelplannen op te stellen. Hoewel het een arts uren zou kosten om in wetenschappelijke tijdschriften te zoeken naar relevante informatie, kan AI het proces aanzienlijk versnellen. AI kan worden geautomatiseerd om 24/7 te werken, waardoor de productiviteit wordt verhoogd - een efficiëntie die zorgaanbieders in staat stelt meer gepersonaliseerde zorgplannen te leveren.

Er is nog voldoende ruimte voor de wijdverbreide adoptie van AI in Gezondheidszorg. Toen Forrester besluitvormers in de gezondheidszorg vroeg naar belemmeringen voor de adoptie van AI, noemde 57% een gebrek aan interne vaardigheden en expertise, 49% gaf de schuld aan een gebrek aan een gedefinieerd budget en nog eens 49% zei dat ze niet zeker wisten hoe ze AI-oplossingen moesten implementeren. Laten we eens kijken naar drie manieren om dit aan te pakken:

1. Definieer AI-gebruiksscenario's: Met zoveel manieren om AI in de zorg te implementeren, moeten organisaties beslissen waar het het beste aansluit bij hun unieke behoeften en doelen. Voordat je nieuwe technologieën aanschaft, moet je de data bekijken om de gebieden te identificeren waar je mogelijk tekortschiet en ondersteuning nodig hebt. Als uw organisatie bijvoorbeeld te veel tijd en budget besteedt aan administratieve taken, overweeg dan om te investeren in AI-agenten om patiëntendiensten te ondersteunen.
2. Identificeer kostenbesparende mogelijkheden: Kostenbesparingen kunnen de zorgen van besluitvormers over de besteding van hun budget aan AI-tools wegnemen. AI kan teams op verschillende manieren ondersteunen, van het stroomlijnen van werkprocessen tot het verminderen van fouten tot het analyseren van grote datasets om patronen te ontdekken en voorspellingen te doen die de zorgresultaten verbeteren. Met AI die routinematige administratieve taken afhandelt, kunnen zorgprofessionals zich concentreren op items met een hoge prioriteit, waardoor de algehele productiviteit van organisaties wordt verhoogd.
3. Zorg voor training en middelen: Toegang tot training en middelen kan helpen de weerstand tegen AI te overwinnen. Kennis van normen en voorschriften zal zorgprofessionals helpen bij het zoeken naar advies bij het omgaan met beschermde gezondheidsinformatie (PHI). Samenwerken met een vertrouwd technologiesoftwarebedrijf dat prioriteit geeft aan gegevensveiligheid en -beveiliging kan ook helpen de angst voor nieuwe AI-gebruikers te verminderen.

Meer dan 80% van de leiders in de gezondheidszorg gelooft dat organisaties die AI effectief toepassen , efficiënter en wendbaarder zullen worden. Dit komt waarschijnlijk omdat AI inefficiënties kan identificeren en de toewijzing van middelen kan optimaliseren. Voorspellende analyses kunnen bijvoorbeeld het aantal opnames van patiënten voorspellen en de meest efficiënte schema's voorstellen om ziekenhuispersoneel en de beschikbaarheid van diagnostische en therapeutische apparatuur af te stemmen op de verwachte behoeften van de patiënt.

Een andere belangrijke reden waarom organisaties AI overwegen, is het creëren van meer gepersonaliseerde interacties, aangezien 79% van de besluitvormers van mening is dat organisaties die AI adopteren, de communicatie en ervaringen tussen patiënten en leden zullen verbeteren. Een AI-aangedreven CRM voor de gezondheidszorg kan patiëntgegevens uit meerdere bronnen verenigen en zorgverleners helpen bij het opstellen van op maat gemaakte zorgplannen. Dit omvat gepersonaliseerde e-mails die patiënten herinneren aan aanstaande afspraken en andere nuttige informatie over het zorgplan.

Het is niet alleen theoretisch of futuristisch; Zorgorganisaties rapporteren al verbeteringen in de betrokkenheid en tevredenheid van patiënten. Volgens een Harvard Business Review Analytic Services-rapport hebben AI-gestuurde inzichten en personalisatie van inhoud organisaties geholpen de tevredenheidsscores van patiënten en zorgverleners met 30% te verhogen.

Er zijn verschillende zorgen over privacy, beveiliging en gegevensbescherming voor AI in de zorg. Uit het Forrester-onderzoek bleek dat 61% van de besluitvormers in de gezondheidszorg en biowetenschappen van mening is dat ethische en privacykwesties een belemmering vormen voor de acceptatie van AI, terwijl 54% de risico's van inherente vooringenomenheid of onnauwkeurigheden van AI-output noemde.

Omdat AI vertrouwt op gegevens uit het verleden om voorspellingen en beslissingen te nemen, kunnen onnauwkeurige of bevooroordeelde gegevens leiden tot gebrekkige beslissingen die een negatieve invloed kunnen hebben op de patiëntenzorg. Daarom is het aanpakken van algoritmische vooringenomenheid essentieel om eerlijke en billijke resultaten te garanderen. Het is ook de reden waarom menselijke betrokkenheid van cruciaal belang is voor de implementatie en het beheer van AI.

De Wereldgezondheidsorganisatie (WHO) waarschuwt dat ethische overwegingen, regelgeving, normen en governancemechanismen centraal moeten staan bij de ontwikkeling en inzet van AI-systemen . De organisatie verklaarde onlangs: "Verbeterde transparantie en fail-safes zijn nodig om de veiligheid, consistentie en kwaliteit in kunstmatige-intelligentiesystemen voor de gezondheid te waarborgen en tegelijkertijd het vertrouwen te bevorderen." Daarom is het belangrijk om een vertrouwde AI-softwareleverancier te kiezen die uw gegevens en de gegevens van uw patiënten beschermt en tegelijkertijd voldoet aan de wetgeving inzake gegevensbescherming.

AI versnelt de ontdekking van geneesmiddelen nu onderzoekers tools gebruiken om miljoenen kandidaten te doorzoeken om de beste nieuwe verbindingen te vinden en potentiële medicijndoelen te lokaliseren. Generatieve AI helpt verbanden te leggen tussen verschillende onderzoeksresultaten en kan mogelijkheden onthullen voor het hergebruiken van goed verdragen medicijnen in verschillende contexten, wat het vinden van effectieve behandelingen mogelijk versnelt.

AI toont ook een groot potentieel voor het verbeteren van de efficiëntie en effectiviteit van klinische proeven . Life science-bedrijven kunnen AI gebruiken om tijd te besparen door eerder onderzoek te doorzoeken en klinische proeven te simuleren. Bovendien kunnen AI-tools helpen bij het automatiseren van het wervings- en inschrijvingsproces en tegelijkertijd de communicatie met in aanmerking komende kandidaten stroomlijnen. AI kan ook helpen bij het samenstellen van rapporten en het verminderen van enkele van de tijdrovende aspecten van het indienen van regelgeving.

De meeste organisaties bevinden zich nog in de beginfase van de implementatie van AI, maar het momentum groeit. AI verandert de zorg niet van vandaag op morgen. Toch ervaren organisaties stapsgewijze verbetering, van het automatiseren van handmatige administratieve taken tot het matchen van in aanmerking komende deelnemers met onderzoeken, het personaliseren van patiëntcommunicatie en meer. Met de juiste technologie, training en strategieën kunnen zorgorganisaties van elke omvang aanzienlijke voordelen van AI verwachten.

Lees meer over wat Gezondheidszorg AI voor uw organisatie kan betekenen.

^{_{De schrijvers zijn ondersteund door AI om deze veelgestelde vragen op te stellen}}