De zorgen over het tekort aan medisch personeel neemt wereldwijd toe. Kunstmatige intelligentie (AI), ontwikkeld door een onderzoeksgroep van de TU Darmstadt, kan minder gekwalificeerd personeel te hulp schieten door hen te helpen screenings en zelfs operaties uit te voeren in samenwerking met een deskundige op afstand. “Met een stabiele internetverbinding kan onze AI patiënten in landelijke gebieden over de hele wereld helpen,” zegt Anirban Mukhopadhyay, computerwetenschapper aan de TU Darmstadt.
Onlangs bleek uit onderzoek dat naar verwachting alleen al in Nederland het tekort aan zorgpersoneel in 2031 zal zijn opgelopen tot 135.000. De tekorten doen zich in de hele gezondheidszorg voor, ook in de operatiekamer.
Maar het personeelstekort reikt verder dan Nederland. Het is een wereldwijd probleem dat vooral ook ontwikkelingslanden treft, zegt Mukhopadhyay. Hij is een van oorsprong Indiase computerwetenschapper en leidt momenteel een onderzoeksgroep aan de TU Darmstadt die zich richt op AI in medische toepassingen. “Ik heb meer dan 20 jaar in India gewoond en heb de gezondheidszorg daar van dichtbij meegemaakt. Ik heb mensen uit mijn naaste omgeving zien sterven omdat het personeel niet precies kon achterhalen wanneer een patiënt op de ICU besmet was geraakt met COVID-19. Als je dat eenmaal gezien hebt, weet je dat er serieuze problemen zijn. Buiten de grote stedelijke centra heeft het land een groot tekort aan gekwalificeerd personeel.”
Vormen vervangen pixels
Technologieën als chirurgische robots en kunstmatige intelligentie spelen een sleutelrol bij het oplossen van het personeelsprobleem, is Mukhopadhyay’s overtuiging. Hier en daar worden dit soort oplossingen al ingezet. Het Maastrichtse ziekenhuis werkt bijvoorbeeld met de Da Vinci Robot, een chirurgisch systeem dat een minimaal invasieve chirurgische aanpak hanteert. Een chirurg werkt met een console die bijna volledig los staat van de robot.
Met behulp van een AI die ‘verstand’ heeft van de ingrepen en een stabiele netwerkverbinding zouden operaties uiteindelijk zelfs kunnen worden uitgevoerd terwijl de patiënt zich op afstand bevindt. De onderzoeksgroep van Mukhopadhyay is goed op weg om die toekomstdroom te verwezenlijken met behulp van een kunstmatige intelligentie die anders werkt dan de gangbare AI die momenteel in de medische zorg wordt gebruikt.
“Onze AI werkt op basis van vormen in plaats van pixels,” legt de onderzoeker uit. “In de medische wereld moeten we het normaal gesproken doen met een zeer beperkte hoeveelheid gegevens en geen twee operaties zijn identiek aan elkaar. Een AI die naar pixels kijkt, moet heel wat zoekruimte bestrijken. Maar als we de vormkennis van organen en weefsels in onze algoritmes opnemen, verklein je die zoekruimte. Op die manier heb je niet veel data nodig om toch een goed beeld te krijgen van botten en structuren in een lichaam, en te weten hoe het met een patiënt gaat.”
Screening
De in Darmstadt ontwikkelde AI kan onder meer worden gebruikt voor screeningdoeleinden, ter ondersteuning van minder gekwalificeerd personeel in afgelegen buitengebieden in ontwikkelingslanden. “Op het platteland van India, China en Afrika is er dan wel een enorm tekort aan artsen, maar in steeds meer afgelegen gebieden zijn mobiele netwerken aanwezig. Daar willen we dankbaar gebruik van maken,” aldus Mukhopadhyay.
Neem een tuberculosepatiënt uit India. Het is een enorme logistieke uitdaging om het sputum van een patiënt naar het dichtstbijzijnde testcentrum te brengen, soms meer dan 500 kilometer verderop. “In dit geval werkt het veel beter om met een busje langs dorpen te rijden, röntgenbeelden vast te leggen en die via een mobiel netwerk te versturen. Vervolgens kan een AI op basis van deze beelden een screening op afstand doen.”
Sub-millimeterwerk
De AI komt ook van pas bij zeer nauwkeurige operaties waarbij er zeer nauwkeurig gewerkt moet worden, zoals in de neurochirurgie of bij het plaatsen van gehoorprothesen in het binnenoor. “Voordat een prothese wordt geplaatst, moet eerst de schedel worden opengemaakt om te zien hoe de anatomie van een patiënt eruit ziet. Dat is nodig, want de ‘echte’ operatie moet toch heel voorzichtig gebeuren; er lopen verschillende zenuwbanen naar het oor die niet geraakt mogen worden. Anders kan het gezicht de patiënt gedeeltelijk verlammen.”
“Chirurgische robots zijn nauwkeurig en minimaal invasief. Maar deze robots moeten genavigeerd worden zonder directe zichtlijn. We hebben hier te maken met een kip-en-ei-probleem, omdat de navigatie-AI trainingsgegevens nodig heeft, en de robot getrainde AI nodig heeft om te navigeren. Onze oplossing is om preoperatieve computertomografie-scans van het hoofd te gebruiken om de AI te trainen. Dit maakt het mogelijk zenuwbanen inzichtelijk te maken, gebaseerd op weinig gegevens. Op deze manier zorgen we voor een veilige manier van werken met zo min mogelijk belasting voor de patiënt.”
Een lange weg te gaan
De onderzoeksgroep heeft nog een lange weg te gaan voordat de innovatie daadwerkelijk kan worden toegepast in de medische wereld. “Patiëntveiligheid voorop” is ons motto bij translationeel onderzoek. We moeten er zeker van zijn dat alle systemen veilig samenwerken. Het vertalen van onderzoek van chirurgische robotica naar de kliniek kost tijd.” De onderzoeker ziet echter wel snelle vooruitgang voor toepassingen op het gebied van screening en diagnose.
Steeds meer toepassingen
In de komende jaren zal de medische wereld AI-oplossingen gebruiken voor een breed spectrum van doeleinden, voorspelt Mukhopadhyay. “Of het nu gaat om het screenen van patiënten in Afrika, het assisteren van chirurgen bij precisieoperaties of, in de (verre) toekomst, zelfs het te hulp schieten van artsen wanneer ze een patiëntverslag moeten schrijven. De gezondheidszorg zal de komende jaren radicale veranderingen ondergaan als gevolg van nieuwe technologieën zoals AI. Het is een lange strijd om iedereen toegang tot zorg te geven. Maar het is er een die het waard is om voor te vechten.”
Als je dit artikel leuk vindt, lees dan ook:
