AI in de geneeskunde: revolutionaire vooruitgang in de Ostalbkreis!

AI in de geneeskunde: revolutionaire vooruitgang in de Ostalbkreis!

Kunstmatige intelligentie (AI) heeft zijn weg gevonden naar de geneeskunde in de Ostalbkreis, waarbij vooral de radiologie profiteert van de geavanceerde technologieën. Dr. Martin Kolb, een expert op dit gebied, legt uit dat AI wordt gebruikt om kleine, potentieel kwaadaardige longknobbeltjes nauwkeuriger te detecteren. In een typische radiologiepraktijk worden dagelijks 15 tot 16 CT-scans van de longen uitgevoerd. AI sorteert honderden van deze CT-beelden voor en kan met succes vier van de vijf verdachte knobbeltjes identificeren.

Bovendien wordt AI niet alleen gebruikt in de radiologie, maar ook in de gastro-enterologie van de Ostalb-kliniek om diagnoses te verbeteren. Hoofdarts dr. Stefan Gölder heeft een AI-systeem geïmplementeerd dat al ongeveer twee jaar afwijkingen bij colonoscopieën detecteert. Zoals gemeld helpt AI artsen niet alleen bij het stellen van vroege diagnoses, maar verbetert het in ongeveer 20 procent van de gevallen ook de nauwkeurigheid van diagnoses. Deze technologieën spelen ook een belangrijke rol bij de opleiding van medisch personeel.

Hulptechnologie en menselijke verantwoordelijkheid

Ondanks de indrukwekkende vooruitgang die AI in de geneeskunde mogelijk maakt, blijven mensen onvervangbaar. AI wordt gezien als een waardevol hulpmiddel dat de beslissingen van artsen ondersteunt, maar niet vervangt. De uiteindelijke beoordeling en behandelbeslissingen blijven de verantwoordelijkheid van de artsen. Het project ‘Mijn dokter, de AI en ik’ aan de Hannover Medical School heeft duidelijke aanbevelingen ontwikkeld voor het omgaan met AI. Deze aanbevelingen stellen dat patiënten moeten begrijpen hoe AI werkt en zichzelf moeten informeren over gegevensbescherming. Artsen daarentegen zijn verplicht verantwoordelijkheid te nemen voor de beslissingen die de AI neemt en transparant uit te leggen hoe deze werkt.

Volgens dat Medisch tijdschrift Radiologie is een ideaal toepassingsgebied voor AI, vooral vanwege de kerncompetenties in beeldverwerking, detectie en classificatie. Er zijn inmiddels ruim 700 op AI gebaseerde softwareproducten goedgekeurd op dit gebied, waardoor radiologie een pionier is in de toepassing van medische AI. Het daadwerkelijke gebruik van deze technologieën is echter nog steeds laag.

Uitdagingen voor AI-gebruik

De integratie van AI in de radiologie kent verschillende uitdagingen. Naast financiering ligt de focus vooral op prospectieve validatie van de voordelen voor de patiëntenzorg en integratie in bestaande proces- en IT-infrastructuren. Er zijn ook steeds meer wettelijke eisen die de introductie van AI in de gezondheidszorg ingewikkelder maken. De Zwabische Post benadrukt dat deze uitdagingen aanleiding geven tot ernstige zorgen over de interactie tussen mens en machine en dat diepgaand onderzoek op dit gebied nodig is.

De integratie van AI in medische opleidingen, bijscholing en training is essentieel om het risico van zogenaamde ‘automation bias’ tegen te gaan. De vragen met betrekking tot de terugbetaling van investeringen in AI-technologieën zijn nog niet opgehelderd en vormen een verdere hindernis. Deze aspecten zijn cruciaal om de veiligheid en effectiviteit van AI in een medische context te waarborgen en een transparantere benadering van de nieuwe technologieën te bevorderen.