Kunstmatige intelligentie (AI) belooft de gezondheidszorg te transformeren door klinische resultaten te verbeteren en de efficiëntie van zorgprocessen te verhogen. In een systematische review onderzochten onderzoekers de huidige factoren die de implementatie van AI in ziekenhuizen mogelijk maken of juist belemmeren. De bevindingen werden in kaart gebracht met behulp van een drie-horizonnen framework om de digitale transformatie van ziekenhuizen te faciliteren.
De Belofte van AI in de Gezondheidszorg
Met de groeiende adoptie van elektronische medische dossiers (EMD’s) in veel landen, wordt AI steeds vaker gezien als een middel om zorguitkomsten te verbeteren. AI kan door middel van patroonherkenning in grote datasets inzichten bieden die verder gaan dan menselijke capaciteiten.
Hoewel er veel academisch onderzoek is naar AI-modellen in de gezondheidszorg, blijven de meeste als theoretische concepten en worden ze zelden in praktijk gebracht in de klinische workflows. Dit benadrukt de noodzaak om de barrières te begrijpen die AI-implementatie in de weg staan.
Drie-Horizonnen Framework
Het drie-horizonnen framework biedt een stapsgewijze benadering voor de digitale transformatie van de zorg:
- Horizon 1: Optimalisatie van de routinematige verzameling van patiëntgegevens tijdens elke interactie met het zorgsysteem.
- Horizon 2: Gebruik van de verzamelde gegevens voor real-time analyse en besluitvorming.
- Horizon 3: Ontwikkeling van nieuwe zorgmodellen gebaseerd op data-inzichten en digitale innovaties.
Bevorderende Factoren voor AI-Implementatie
Het onderzoek identificeerde meerdere factoren die AI-implementatie in ziekenhuizen bevorderen, waaronder:
- Multidisciplinaire Teams: Samenwerking tussen clinici, datawetenschappers en IT-specialisten is cruciaal voor succesvolle AI-oplossingen.
- Co-Design met Clinici: Het betrekken van zorgverleners bij de ontwikkeling van AI verhoogt de acceptatie en effectiviteit.
- Robuuste Prestaties Monitoring: Continue evaluatie en verbetering van AI-modellen om aan de klinische behoeften te voldoen.
- Naadloze Integratie in Workflows: AI-oplossingen moeten naadloos integreren met bestaande systemen om verstoring van de workflow te voorkomen.
Barrières voor AI-Implementatie
Ondanks de voordelen zijn er aanzienlijke barrières voor AI-implementatie, waaronder:
- Gebrek aan Gestandaardiseerde Richtlijnen: Er is een gebrek aan consistente richtlijnen voor AI-integratie in de klinische praktijk.
- Datakwaliteit en Heterogeniteit: Variatie in de kwaliteit en het formaat van gegevens kan de effectiviteit van AI-modellen belemmeren.
- Vertrouwen en Begrip bij Zorgverleners: Gebrek aan vertrouwen en begrip van AI-resultaten kan leiden tot terughoudendheid in het gebruik.
- Technologische Beperkingen: Hardware- en softwarebeperkingen kunnen de uitvoering en prestaties van AI-modellen beperken.
Conclusie
AI heeft het potentieel om de gezondheidszorg in ziekenhuizen aanzienlijk te verbeteren, maar vereist een zorgvuldige aanpak om technische, organisatorische en menselijke factoren te adresseren. Door de geïdentificeerde bevorderende factoren en barrières te integreren in strategische plannen, kunnen ziekenhuizen de transformatie naar een lerend gezondheidssysteem versnellen. Het uiteindelijke doel is om AI-technologieën effectief in te zetten om de zorg voor patiënten te verbeteren en de efficiëntie van ziekenhuisoperaties te vergroten