AI in de zorg: toegevoegde waarde bewezen, potentieel nog niet volledig benut

Uit onze verkennende maatschappelijke kosten-batenanalyse (MKBA) blijkt dat kunstmatige intelligentie (AI) meerwaarde heeft in de zorg. De grootste voordelen zijn een verbetering van de levenskwaliteit van patiënten, een verlaging van de zorgkosten en een efficiënt gebruik van de zorgcapaciteit. Ook voor mantelzorgers zijn er positieve effecten, omdat delen van hun zorg kunnen worden overgenomen door AI-toepassingen.

Het potentieel van het gebruik van toepassingen van kunstmatige intelligentie (AI) in de gezondheidszorg is tot op heden echter nog niet volledig benut. Zo worden momenteel niet alle potentiële gebruikers bereikt. Bovendien zijn er nog veel nieuwe mogelijkheden voor de inzet van AI in de gezondheidszorg, waardoor de effecten kunnen worden vergroot. Dit zijn enkele conclusies van de verkennende sociale kosten-batenanalyse in de zorg, die wij samen met PBLQ in opdracht van het Ministerie van Volksgezondheid, Welzijn en Sport hebben gemaakt.

Aanpak
We hebben een analyse gemaakt van drie bestaande zorgapplicaties met een AI-component. De eerste was MonitAir, dat zelfstandig (medisch) intelligente taken uitvoert via het voorspellen van een longaanval. De tweede was Quantib, dat direct de juiste diagnose stelt via herkenning op MRI-scans van de prostaat. De derde is Tessa, een kleine zorgrobot die zelfstandig verbale ondersteuning biedt aan mensen met een cognitieve beperking. Samen vormen ze een goede afspiegeling van de huidige en verwachte toekomstige mogelijkheden van AI-inzet in de gezondheidszorg. Voor elke casestudy werd een verkennende maatschappelijke kosten-batenanalyse uitgevoerd.

Actieperspectieven
We hebben concrete handelingsperspectieven geformuleerd om barrières voor het nog niet ten volle benutten van AI-toepassingen te verminderen. Het kan bijvoorbeeld helpen als ontwikkelaars hun stakeholders in een vroeg stadium betrekken en mogelijke effecten op zorgprocessen tijdig signaleren. Bij financiering is het van belang dat de effectiviteit duidelijk wordt aangetoond. De Guide to Quality AI in Healthcare helpt om de effectiviteit van AI vooraf beter in te schatten. Voor de verdere ontwikkeling van AI-toepassingen zijn gebruikersdata nodig. Dit kan worden bereikt door beter samen te werken met gebruikers, daarbij de toestemming voor het delen van data goed te regelen en te werken aan verantwoorde dataconcepten.

Meer informatie.
Dit onderzoek is uitgevoerd in opdracht van het programma Waardevolle AI voor Gezondheid van de directie Informatiebeleid van het ministerie van Volksgezondheid, Welzijn en Sport (VWS). Het doel van dit programma is om zorgpartijen te helpen de waargenomen waarde (creatie) te vergroten door inzet van kunstmatige intelligentie (AI) voor de gezondheid.

Lees voor meer informatie over ons onderzoek het volledige onderzoeksrapport (pdf) op de website van de Rijksoverheid. Indien u vragen heeft, kunt u contact opnemen met Walter Hulsker.