Meteen naar de inhoud

Gelabelde data zijn een voorwaarde voor AI in de zorg.

Zolang er geen grote hoeveelheden gelabelde data beschikbaar zijn blijft artificiele intelligentie (AI) in de zorg slechts een prachtige droom. Als ons kabinet wil inzetten op AI in de zorg moet er eerst basale technologie ontwikkeld worden voor secundair gebruik van zorgdata. Binnen RomRom zijn wij hiermee bezig.

In de aantekeningen van de zorgprofesionals (zorgdata) zit een schat aan informatie opgesloten. Echter, er zijn nauwelijks zorgdata beschikbaar voor secundair gebruik zoals data delen tussen zorginstellingen, met onderzoeksinstituten en voor het trainen van Machine Learning (ML), als onderdeel van AI.
1. Zorgdata zijn ongestructureerd en onvolledig, omdat zorgprofessionals vrijwel alles in vrije tekst typen.
2. Ziekenhuizen willen niet op grote schaal datadelen, omdat ze bang zijn voor datalekken: de boetes kunnen enorm oplopen.

Met datamining en met de hand labelen met Snomed codes komt er wel wat data beschikbaar voor secundair gebruik, maar deze methode blijft onbetrouwbaar en is tijdsintensief. De huidige stand van technologie is dus een hindernis om de AI droom van het kabinet te verwezenlijken.

Betrouwbare registratie aan de bron en opslag in een algemeen geaccepteerd medisch dataformat zijn twee essentiele onderdelen om ML direct op zorgdata te kunnen trainen.
– Gestructureerde datavastlegging maakt de zorgdata volledig. Door direct op de achtergrond te labelen zijn de zorgdata ook betrouwbaar.
– Een medisch dataformat maakt secundair gebruik mogelijk, zowel voor data delen en met ML op grote schaal trainen. De data kunnen zelfs binnen zorginstelling blijven door met ‘federated learning’ te trainen.

Binnen RomRom ontwikkelen wij het ‘Medisch Proces Stappen (MPS) dataformat en technologie voor eenduidige vastlegging. ML kan direct op MPS data-sets getraind worden om beslisondersteuning te genereren. Daarnaast ontwikkelen we een medisch datamodel om deze beslisondersteuning te integreren binnen het klinisch redeneren op de werkvloer.

Wij ontwikkelen kerntechnologie die de droom van het kabinet over AI in de zorg werkelijkheid kan maken.

Zie het Dutch Health Hub artikel van Philip Van De Poel