Technologie moet de volksgezondheid verbeteren

De zorg staat onder druk. Veel mensen die in deze sector werkzaam zijn ervaren iedere dag stress van de manier waarop ze hun werk moeten doen. Dat komt niet overeen met de manier waarop ze hun werk willen doen. Inmiddels is het meer dan duidelijk dat met een krimpende beroepsbevolking en een toenemende zorgvraag dit probleem groter gaat worden. Het aantal behandelopties neemt toe en de generatie die ongekende welvaartsgroei meemaakte vergrijst, wordt groter en betaalt de prijs in de vorm van welvaartsziekten. Voorbeelden zijn overgewicht, diabetes, hart-en vaatziekten, artrose, allerlei vormen van kanker en ga zo maar door. Tegelijkertijd vindt de commercie steeds slimmere manieren om slechte gewoonten in stand te houden, en wij laten ons brein te makkelijk verleiden. Hoe doorbreken we de status-quo? Het gezegde ‘voorkomen is beter dan genezen’, lijkt zeer op zijn plaats. Maar hoe pak je dat aan? In mijn optiek moeten we meeliften op de mogelijkheden van technologie.

De belangrijkste mogelijkheden die we als artsen moeten omarmen zijn dataverzameling en kunstmatige intelligentie. Nu is het nog zo dat zorgprofessionals veel kennis in het hoofd hebben zitten die ze toepassen bij het uitvoeren van hun vak. Daarbij moeten we ons bewust zijn dat zelfs de meest professionele dokter gestuurd wordt door emoties en niet vrij is van waardeoordelen of vooringenomenheid. Daarnaast is de arts beperkt in de hoeveelheid kennis en ervaring met betrekking tot zijn klinische besluitvorming. Vrijwel alle kennis die ooit door de mens is gegenereerd, is nu gedigitaliseerd en online beschikbaar, waar en wanneer je maar wilt. Pak je smartphone en je kunt direct inzicht krijgen in de relativiteit theorie. Ons brein is beperkt ten opzichte van de computer en samen met de machine kunnen we enorm sterk staan. Zo zijn onze hersenen in functies als geheugen, het aantal variabelen wat we kunnen overzien en onze rekensnelheid, slechte hardware te noemen als je het vergelijkt met je eigen smartphone. In essentie is ons brein minder precies, maar het beschikt wel over emoties en intuïtie waardoor we met slechts beperkte informatie snel tot besluitvorming kunnen komen. Tegelijkertijd zijn we dus ook gemakkelijk beïnvloedbaar.

Waar artsen van tientallen tot hooguit honderden variabelen kunnen analyseren, kan kunstmatige intelligentie miljoenen tot miljarden variabelen meewegen in beslismodellen en daarmee voorspellingen doen.

Baat bij technologie

Als we nu gebruik gaan maken van medische data van patiënten dan is de computer veel beter dan artsen in staat om terug te kijken in het verleden en te zien welke patiënten baat hadden bij een behandeling. De mogelijkheden voor computers om conclusies te trekken uit groot opgezette onderzoeken met veel variabelen is vele malen groter. Waar artsen van tientallen tot hooguit honderden variabelen kunnen analyseren, kan kunstmatige intelligentie miljoenen tot miljarden variabelen meewegen in beslismodellen en daarmee voorspellingen doen. Op deze manier kan de bepaling voor welke behandeling voor het individu het beste is, ook wel personalised medicine geheten, worden gebaseerd op historische datasets.

Als in de toekomst dan zelfs het menselijk genoom van het individu kan worden meegewogen in deze besluitvorming, kan er een ongekend niveau van efficiëntie en veiligheid in de geneeskunde worden bereikt. Vanuit genetische data kun je bijvoorbeeld opmaken hoe patiënten medicijnen in het lichaam omzetten. Er zijn grote verschillen per persoon mogelijk die nu met trial and error door ons als artsen wordt getest en bijgestuurd. De weg naar personlised medicine is ingewikkeld en vol valkuilen, maar dat betekent niet dat we deze niet moeten bewandelen.

Preventie maatregelen

De mogelijkheden in primaire en secundaire preventie zijn fenomenaal. In primaire preventie kunnen we mensen bewust maken via digitale communicatie over gezond gedrag, bijvoorbeeld met wearables en sensoren die metingen doen en het individu waarschuwt wanneer er te weinig wordt bewogen of te ongezond gegeten. Dit geldt nog sterker voor secundaire preventie, wanneer er bijvoorbeeld al diabetes is ontstaan en bloedsuikers voortdurend worden gemeten en je wordt toegesproken door je smartphone over die doos chocolade die zojuist genuttigd is en door een sensor geregistreerd. Niemand kan zich dan verschuilen achter het feit dat ze niet zijn gewaarschuwd voor de gevolgen en ik kan me voorstellen dat dit ook verzekeringstechnisch gevolgen kan hebben.

Wat ik mis als huisarts is de verbinding van al die partijen, zodat we gezamenlijk kunnen optrekken in het optimaliseren van systemen, om zo snel mogelijk hiervan te profiteren.

De commercie, zoals de voedsel en tabaksindustrie, zal vast een tegenoffensief inzetten aangezien vele verdienmodellen berusten op het in stand houden van een ongezonde leefstijl. Maar iemand die door roken potentieel longkanker krijgt of COPD, en zelf de kosten voor zijn behandeling moet dragen in de toekomst, zal tijdig flink moeten gaan sparen of worden geconfronteerd met de vroegtijdige dood door onverstandige keuzes die hij of zij in het verleden heeft gemaakt.

Medische big data en kunstmatige intelligentie hebben dus de potentie om ongekende verbeteringen te bewerkstelligen in de volksgezondheid door ondersteuning in preventie en het optimaliseren van behandelkeuzes. Op dit moment zijn vele instituten en bedrijven hiermee bezig. Wat ik mis als huisarts is de verbinding van al die partijen, zodat we gezamenlijk kunnen optrekken in het optimaliseren van systemen, om zo snel mogelijk hiervan te profiteren. Maar zoals zo vaak in de geschiedenis is dan de vraag: “Hoe overstijgen we onze tegenstellingen in commerciële belangen en ego’s om dit gezamenlijke doel na te streven?” In ieder geval blijf ik netwerken en lobbyen voor een nationale en misschien zelfs Europese opzet van medische big data, los van alle perverse prikkels.


DAI Artsen is een landelijk platform van en voor artsen. Zij zetten de kracht van ons netwerk in om tot oplossingen te komen.