De computer komt zo bij u
Het gebruik van artificiële intelligentie in de medische wereld wordt steeds gewoner. Maar voor het stellen van goede diagnoses blijft de arts onontbeerlijk, schrijft Marcel Levi.
In 1997 boekte schaakcomputer Deep Blue een overwinning op de regerend wereldkampioen Garry Kasparov. Het was voor veel mensen het eerste overtuigende bewijs dat artificiële intelligentie in de nabije toekomst ook moeilijke dingen beter zou kunnen doen dan mensen. Inmiddels is kunstmatige intelligentie bijna niet meer weg te denken uit onze samenleving. Zo zijn er toepassingen in de logistiek en transport, industrie, landbouw, sales en marketing, de financiële wereld en bij defensie.
Zo ook in de medische wereld. Patroonherkenning wordt al decennialang door geneeskundige apparaten gebruikt bij de interpretatie van relatief simpele waarnemingen zoals een elektrocardiogram (een ‘hartfilmpje’ dat de elektrische activiteit in het hart detecteert), of bij alarmen bij afwijkende hartslag, bloeddruk, of zuurstofspanning op een monitor bij ernstig zieke patiënten.
Sinds enige jaren worden er steeds meer ingewikkelde toepassingen van machine learning geïntroduceerd, zoals een razendsnelle en tamelijk precieze interpretatie van röntgenfoto’s en scans, of bij de beoordeling van stukjes weefsel onder de microscoop. In toenemende mate kan de intelligente computer zich daarbij meten met een geschoolde medische expert. Ook bij zeer arbeidsintensieve processen, zoals de berekening van de precieze richting en intensiteit van de stralenbundel voor de meest effectieve bestraling van een tumor – zonder kwetsbare omliggende gezonde weefsels te raken – zijn slimme machines een steeds betere assistent. En de software van operatierobots wordt dankzij artificiële intelligentie ook steeds slimmer om te helpen bij positionering en manipulatie van chirurgisch instrumentarium of te waarschuwen bij afwijkende situaties.
Maar computers boeken nog maar weinig voortuitgang bij het helpen diagnosticeren van ziektes en het adviseren bij de behandeling van patiënten. IBM heeft jarenlang tientallen miljoenen geïnvesteerd in Watson, een supercomputer die medische diagnostiek en besluitvorming zou moeten faciliteren. Watson is een superprogramma met een reusachtige database waarin handboeken, recente medische literatuur, encyclopedische kennis, de meest recente richtlijnen en andere informatie zijn opgeslagen. Op de website van IBM Watson kon je ronkende teksten lezen over de intelligente superpower van Watson en waren emotionele verhalen te lezen van patiënten die vertellen ‘how Watson helped in my battle against lung cancer’.
Watson is genoemd naar de eerste directeur van IBM, Thomas J. Watson. Maar we kennen Watson natuurlijk ook als het hulpje van Sherlock Holmes, die ruim een eeuw geleden zijn detectivevriend terzijde stond bij het oplossen van complexe vraagstukken. Maar, zoals de auteur Sir Arthur Conan Doyle schreef: ‘Dr. Watson was never able to match Sherlock Holmes’ deductive skills’. Dat stemt tot enige nederigheid.
Zelfs de beste supercomputer zal hopeloos crashen na een halfuurtje huisartsen-spreekuur.
En er is alle reden tot bescheidenheid. IBM Watson leek namelijk vooral en met zeer matig succes behulpzaam in een sterk gestandaardiseerde en hooggeprotocolleerde omgeving, zoals behandeling van kanker met chemotherapie. Handig allemaal, maar daarbij komt de computer nog nauwelijks in de buurt van de stoel van de dokter in de spreekkamer. De deductieve vaardigheden van de artificieel intelligente supercomputer reiken niet veel verder dan die van Google.
Een van de grootste uitdagingen bij het stellen van een juiste diagnose is de correcte interpretatie van klachten en afwijkingen, die op een oneindig variabele wijze kunnen worden gepresenteerd. En daar worden aankomende dokters enorm op getraind. Het gaat daarbij niet alleen om wat de patiënt zegt, maar ook hoe hij het zegt, in combinatie met flink wat non-verbale communicatie. En dat is net de achilleshiel van de bestaande technologie, die volledig tekortschiet om bijvoorbeeld bij een licht verwarde patiënt met een onduidelijk verhaal op welk gebied dan ook een simpele diagnose te stellen. Ik durf te voorspellen dat de harde schijf van zelfs de allerbeste supercomputer al hopeloos zal crashen na een halfuurtje huisartsenspreekuur. Het grootste wapenfeit van Watson tot dusverre was de winst bij het populaire Amerikaanse televisiespelletje Jeopardy! in 2011, maar in de spreekkamer heeft het apparaat geen zin. IBM is inmiddels gestopt met de ontwikkeling van Watson.
Waar artificiële intelligentie wel bij kan helpen is bij de organisatie van de gezondheidszorg, zoals het slimmer plannen van een operatiekamerschema of vol spreekuur. Ook is het inmiddels mogelijk op basis van tientallen parameters – zoals leeftijd, diagnose, reisafstand en weersvoorspelling – met meer dan 95 procent zekerheid te voorspellen wie er niet komt opdagen op een afspraak voor een scan of ingreep, zodat de schaarse plek voor een ander kan worden geboekt.
En wat te denken van nieuwe software in je iPhone die niet alleen kan vaststellen of je betrokken bent bij een verkeersongeval, maar ook op basis van machine learning tamelijk precies kan voorspellen of je daarbij ernstig gewond bent geraakt en volledig autonoom deze gegevens doorseint naar hulpdiensten, die daardoor vele kostbare minuten eerder ter plaatse kunnen zijn.
Het is evident dat er veel (potentiële) toepassingen zijn voor artificiële intelligentie en machine learning in de geneeskunde. Maar dat ene cruciale stukje dat zich afspeelt in het hoofd van de dokter is nog niet door de computer te evenaren.
Met uw donatie steunt u de onafhankelijke journalistiek van HP/De Tijd. Word donateur of word lid, al vanaf €5 per maand.