Hoe zou jij het vinden als jouw dokter kunstmatige intelligentie (AI) gebruikt om te bekijken wat voor jou de beste behandeling is? Stel je voor: tijdens een controle heeft je neuroloog toegang tot een systeem dat jouw medische gegevens vergelijkt met die van duizenden andere mensen. Het systeem kan herkennen welke behandelingen voor wie het beste zou kunnen werken. Zo kan je neuroloog je gerichter adviseren over welke behandeling waarschijnlijk bij jou zal aanslaan.
Dit klinkt misschien als science-fiction of verre toekomstmuziek, maar de eerste stappen zijn al gezet.
Lezen van medische notities door AI modellen
Naast de Don’t be late! studie ben ik ook betrokken bij de A-PROOF onderzoeksgroep. Met deze groep hebben we een taalmodel ontwikkeld dat het functioneren van mensen in medische verslagen kan lezen en begrijpen op basis van AI. Het model is getraind om informatie te zoeken in de aantekeningen van artsen over hoe patiënten functioneren in hun dagelijks leven. Dit zijn bijvoorbeeld aantekeningen over het lopen, hoeveel energie mensen hebben of de mate waarin ze zich actief kunnen inspannen. We gebruiken dus gewoon bestaande informatie; het model haalt zijn kennis uit de notities die artsen hebben gemaakt, terwijl wel de privacy wordt gewaarborgd. Door deze informatie over hoe iemand functioneert te koppelen aan andere informatie, zoals wat iemand voor medicatie gebruikt of hun MRI uitslagen, kun je mogelijk ook behandelingen beter voorspellen. AI kan dus gebruikt worden om alle aantekeningen te analyseren en aan elkaar te koppelen. Beter dan wij mensen ooit zullen kunnen.
Zo verwachten onze Duitse collega-onderzoekers dat AI in de toekomst kan voorspellen welke behandeling bij jou goed zal aanslaan, gezien bijvoorbeeld jouw loopvermogen of energieniveau. Op die manier kunnen de AI-modellen neurologen ondersteunen bij het geven van gepersonaliseerde behandelopties. 1
Zorg van de toekomst
Het zou mooi zijn als we deze AI-modellen in de nabije toekomst kunnen inzetten om de zorg voor mensen met MS in Nederland te verbeteren.
AI-technologieën, zoals deze taalmodellen, zullen in staat zijn om grote hoeveelheden data te analyseren en patronen te herkennen. Ze kunnen daarmee professionals ondersteunen in het leveren van gepersonaliseerde zorg, maar ze zullen zeker niet de regie overnemen. De beste zorg zal uiteindelijk altijd vorm krijgen in de spreekkamer waar gezamenlijk behandelkeuzes worden gemaakt, met een beetje hulp van AI.
Sabina van der Veen, postdoc onderzoeker op het derde werkpakket van het Don’t be late! project
1 Inojosa, H., Voigt, I., Wenk, J., Ferber, D., Wiest, I., Antweiler, D., Weicken, E., Gilbert, S., Kather, J. N., Akgün, K., & Ziemssen, T. (2024). Integrating large language models in care, research, and education in multiple sclerosis management. Multiple sclerosis (Houndmills, Basingstoke, England), 30(11-12), 1392–1401. https://doi.org/10.1177/13524585241277376
