9 Toepassingen van generatieve AI in de gezondheidszorg

IN HET KORT

Generatieve AI heeft grote mogelijkheden in de gezondheidszorg, van verbetering van diagnose en behandeling tot ontdekking van geneesmiddelen en gepersonaliseerde geneeskunde. Er zijn echter ook potentiële nadelen, zoals ethische kwesties, vooroordelen en discriminatie, en de noodzaak om te zorgen voor nauwkeurige en waarheidsgetrouwe informatie. Gezondheidszorgorganisaties moeten zich voorbereiden op de kansen en uitdagingen van generatieve AI.

Generatieve kunstmatige intelligentie (AI) kan de gezondheidszorg fundamenteel veranderen. Door artsen en andere zorgverleners bijvoorbeeld instrumenten te bieden om medische gegevens te analyseren, kunnen patiënten nauwkeuriger worden gediagnosticeerd en kunnen meer gepersonaliseerde behandelplannen worden aangeboden.

Daarom is het voor zorgorganisaties van cruciaal belang om de mogelijkheden van generatieve AI in de hele sector te begrijpen en zich erop voor te bereiden.

Hier zijn negen potentiële toepassingen voor generatieve AI in de gezondheidszorg:

Diagnose en screening

AI in de gezondheidszorg kan, in combinatie met predictive analytics, helpen verschillende ziekten eerder op te sporen en te diagnosticeren om de resultaten voor de patiënt te verbeteren. AI analyseert grote datasets en identificeert ziekten op basis van de gegevens die in het systeem worden ingevoerd. Generatieve AI stelt artsen en andere zorgverleners in staat tijdiger en nauwkeuriger diagnoses te stellen en sneller behandelplannen voor hun patiënten te ontwikkelen, wat leidt tot betere resultaten voor de patiënt.

Gepersonaliseerde geneeskunde

Generatieve AI-algoritmen kunnen enorme medische datasets analyseren om patronen te identificeren, uitkomsten te voorspellen en de zorg en het welzijn te verbeteren. Zorgverleners kunnen deze technieken voor gepersonaliseerde geneeskunde gebruiken om weloverwogen behandelplannen en vervolgzorg voor hun patiënten op te stellen, waardoor de kans op succes toeneemt. Met behulp van generatieve AI kunnen zorgverleners gemakkelijker met patiënten communiceren, bijvoorbeeld via e-mail en sms, om hen te helpen hun recepten en/of behandelplannen na te leven. Gepersonaliseerde geneeskunde kan niet alleen tot betere resultaten leiden, maar ook de totale kosten van de gezondheidszorg verlagen.

Hogere inschrijving

Door het aanbieden van nuttige informatie en tijdige herinneringen kan generatieve AI in de gezondheidszorg meer mensen aanmoedigen om zich in te schrijven voor zorgverzekeringsplannen, vooral tijdens open inschrijvingsperioden. Door bijvoorbeeld informatie te verstrekken over beleidswijzigingen of noodzakelijke stappen die polishouders moeten nemen, kan generatieve AI de betrokkenheid van polishouders vergroten en hen aanmoedigen om tijdig de noodzakelijke stappen te nemen.

Aangezien generatieve AI de zorgteams van verzekeraars in staat stelt om snel teksten te genereren, kunnen ze bovendien verschillende versies van hun polissen maken die zijn afgestemd op verschillende consumentensegmenten. Werknemers die hun pensioen naderen, hebben bijvoorbeeld andere opties nodig dan werknemers met jonge kinderen.

Ontdekking van geneesmiddelen

Generatieve AI-algoritmen kunnen gegevens van klinische proeven en andere bronnen analyseren om potentiële doelwitten voor nieuwe geneesmiddelen te identificeren en de meest waarschijnlijke effectieve verbindingen te voorspellen. Dit kan de ontwikkeling van nieuwe geneesmiddelen versnellen en nieuwe behandelingen sneller en goedkoper op de markt brengen.

Vermogen om ongestructureerde medische gegevens te interpreteren

Ongestructureerde medische gegevens zoals elektronische medische dossiers, medische aantekeningen en medische beelden, zoals röntgenfoto’s en MRI’s, vertonen leemten bij de analyse en moeten worden omgezet in een gestructureerd formaat. Generatieve AI kan ongestructureerde gegevens uit verschillende bronnen herkennen en analyseren en omzetten in een gestructureerd formaat om zorgverleners uitgebreide inzichten te verschaffen.

Voorspellend onderhoud

Ziekenhuizen en andere zorginstellingen kunnen generatieve AI gebruiken om te voorspellen wanneer medische apparatuur defect kan raken, zodat ze het onderhoud en de reparatie ervan beter kunnen beheren, waardoor de uitvaltijd van apparatuur wordt beperkt.

Medische robots

Ziekenhuizen gebruiken AI-gestuurde medische robots om te helpen bij chirurgische procedures, zoals het hechten van wonden en het bieden van inzicht in chirurgische procedures op basis van medische gegevens. Medische faciliteiten kunnen deze robots trainen met generatieve AI om gezondheidstoestanden te interpreteren.

Nieuwe ideeën voor onderzoek ontwikkelen

Generatieve AI in de gezondheidszorg kan ook worden gebruikt voor onderzoeksideeën. Gebruikers kunnen bijvoorbeeld ChatGPT in de gezondheidszorg gebruiken om ideeën te genereren door vragen te stellen en direct ideeën te ontvangen, of simpelweg een gewenst onderwerp in te typen. Een gebruiker kan bijvoorbeeld vragen: “Welke medicijnen hebben een grotere kans om migraine te genezen?”.

Medische fouten vermijden

Generatieve AI kan fouten in documentatie corrigeren, automatisch spelfouten corrigeren, wat nuttig is bij elektronische recepten, en ervoor zorgen dat de juiste gegevens in het systeem worden ingevoerd.

Uitdagingen van generatieve AI

Hoewel het gebruik van generatieve AI in de gezondheidszorg veel voordelen biedt, heeft het ook enkele potentiële nadelen.

Generatieve AI in de gezondheidszorg wordt bijvoorbeeld gebruikt om synthetische afbeeldingen, video’s en audiobestanden te maken. Het is echter vaak moeilijk om deze gegenereerde inhoud te onderscheiden van echte inhoud, wat tot ethische problemen leidt omdat generatieve AI echte gezondheidsgegevens kan manipuleren.

Bovendien gebruiken patiënten generatieve AI-tools om vragen te stellen, te communiceren en meer te weten te komen over hun medische problemen. Daarom moeten gebruikers van generatieve AI-tools beslissen hoe nauwkeurig en waarheidsgetrouw de gegenereerde informatie is, aangezien het voor AI moeilijk kan zijn om de laatste gegevens bij te houden. En als patiënten onjuiste informatie krijgen, kan dit leiden tot misleiding en schade aan hun gezondheid.

Het gebruik van generatieve AI in de gezondheidszorg doet ook vragen rijzen over de beveiliging van gevoelige medische gegevens van patiënten en de bescherming van hun privacy. Ook bestaat de mogelijkheid dat iemand zonder toestemming toegang krijgt tot deze gezondheidsgegevens en er mogelijk misbruik van maakt.

Generatieve AI-algoritmen kunnen ook gevoelig zijn voor bias en discriminatie, vooral als de algoritmen worden getraind op gezondheidsgegevens die niet representatief zijn voor de populatie waarvoor de gegevens bedoeld zijn. Dit kan leiden tot onnauwkeurige diagnoses en/of behandelingsplannen voor de doelpopulatie.

Bovendien kunnen generatieve AI-algoritmen die niet goed worden gebruikt, onjuiste of schadelijke medische beslissingen nemen. En zorgverleners die te veel op deze algoritmen vertrouwen, kunnen mogelijk niet zelf oordelen.

Vanwege hun vermogen om beelden, tekst, audio en meer te genereren, zal het gebruik van generatieve AI in de gezondheidszorg blijven groeien en de manier veranderen waarop patiënten en zorgverleners de gezondheidszorg waarnemen.

Gerelateerde begrippen

Linda Rosencrance

Linda Rosencrance is een freelance schrijver/redacteur/auteur in de omgeving van Boston. Rosencrance heeft meer dan 30 jaar ervaring als onderzoeksjournalist en schreef voor vele kranten in de omgeving van Boston. Haar artikelen zijn verschenen in publicaties als MSDynamicsworld.com, TechTarget, TechBeacon, IoT World Today, Computerworld en CIO magazine. Rosencrance was redacteur van een technologische nieuwssite en beheerde en redigeerde een blog gewijd aan data analytics. Ze schrijft ook white papers, case studies, ebooks, blog posts voor vele zakelijke klanten. Rosencrance is de auteur van vijf true crime boeken voor Kensington Publishing Corp: "Murder at Morses Pond', 'An Act of Murder', 'Ripper',…