Wat de zorg kan leren van... het UMCG deel 2

05 februari 2025

Deze blog is geschreven door Joris Arts.

In mijn eerdere blog over het Universitair Medisch Centrum Groningen (UMCG) beschreef ik hoe dit ziekenhuis focust op het optimaal ondersteunen van medewerkers om zo de zorg continu te verbeteren. In een interview met Bart Scheerder in ICT&Health las ik onlangs hoe het ziekenhuis ook Artificial Intelligence (AI) inzet om dit doel te bereiken. Daar wilde ik natuurlijk meer van weten! Het contact was snel gelegd en niet veel later had ik een zeer interessant duo-interview met Bart, kwartiermaker bij het Applied AI Accelerator Lab (A3 Lab) van het UMCG en met Tom van der Laan, KNO-arts en Chief Medical Information Officer van het UMCG.

Het A3 Lab is de plek waar AI en zorg samenkomen. Hier wordt op allerlei manieren onderzoek gedaan naar de toepassing van AI om de zorg beter, efficiënter en leuker te maken. Het lab fungeert als testomgeving voor nieuwe AI-innovaties, waarbij altijd wordt gekeken naar de meerwaarde voor zorgprofessionals en patiënten. Door klinische validatie en nauwe samenwerking met bedrijven en zorgverleners zorgt het lab ervoor dat technologie niet alleen slim is, maar ook praktisch inzetbaar en schaalbaar. Innovaties binnen het A3 Lab beginnen vaak klein, bijvoorbeeld op een specifieke afdeling of met een beperkte groep gebruikers. Wanneer deze succesvol blijken, worden ze snel opgeschaald naar het hele ziekenhuis, zodat de impact breed voelbaar wordt.

Bart vertelde me over de open houding richting kleine bedrijven die iets nieuws willen ontwikkelen. De deur staat letterlijk open voor deze bedrijven om samen met zorgverleners en patiënten aan tafel te gaan. Dit zorgt ervoor dat oplossingen direct vanuit de praktijk worden bedacht en getest, in plaats van dat ze van extern worden gepusht en achteraf moeten worden aangepast aan de werkvloer. Door deze nauwe samenwerking begrijpen bedrijven beter waar de echte uitdagingen liggen en kunnen ze technologie ontwikkelen die aansluit op de dagelijkse behoeften in de zorg. Een prachtige manier om innovatie toegankelijk en praktisch toepasbaar te maken. Maar er is bijvoorbeeld ook een strategisch partnership met EPIC, hun EPD leverancier. Tom vertelde dat dit partnership hen de unieke mogelijkheid biedt om als eerste nieuwe AI-toepassingen in het EPD te testen. Uiteraard wordt er bij al deze toepassingen strikt rekening gehouden met alle geldende privacywet- en regelgeving, zodat de gegevens van patiënten te allen tijde goed beschermd blijven.

Tijdens het gesprek kwam er een aantal verschillende AI-toepassingen voorbij die nu al ziekenhuisbreed worden ingezet. Ik deel ze graag met u ter inspiratie!

1. Samenvattingen op basis van dossiers

Het handmatig doorlezen van uitgebreide patiëntendossiers kan een tijdrovende en soms overweldigende taak zijn. Zeker wanneer een dossier veel losse verslagen en medische gegevens bevat, kost het zorgverleners kostbare tijd om de essentie eruit te filteren. ChatGPT maakt dit proces nu veel eenvoudiger en sneller door een samenvatting te genereren die de belangrijkste informatie uit het dossier overzichtelijk presenteert. Denk aan een helder overzicht van diagnoses, behandelingen, labresultaten en eerdere opmerkingen van collega’s. Het UMCG heeft hier samen met het Elisabeth-Tweesteden Ziekenhuis in Tilburg onderzoek naar gedaan. Wat bleek: waarbij een arts er gemiddeld 7 minuten over doet om een samenvatting te maken, kan AI dit in 15 seconden. En het bespaart niet alleen tijd, maar minimaliseert ook de kans dat belangrijke details over het hoofd worden gezien. De arts kan zich hierdoor beter focussen op de patiënt zelf. Deze toepassing is een voorbeeld van hoe technologie zorgprofessionals ondersteunt in hun dagelijkse werk én helpt de kwaliteit van zorg te verhogen.

2. Automatische antwoorden op patiëntenvragen

Via het patiëntenportaal van het UMCG ontvangen zorgverleners maandelijks duizenden vragen van patiënten, variërend van praktische zaken tot complexe medische kwesties. Deze vragen moeten tussen de drukke polibezoeken door beantwoord worden. ChatGPT is hierbij een waardevolle assistent door suggesties voor antwoorden automatisch te genereren. Stel dat een patiënt vraagt of een specifieke behandeling geschikt is of wat de bijwerkingen van een medicijn zijn, dan stelt ChatGPT op basis van alle relevante stukken een kant en klare reactie op. Dit is natuurlijk nooit een definitief antwoord; de arts blijft eindverantwoordelijk en controleert of het voorstel correct en passend is. Mocht de arts de suggestie ongewijzigd willen versturen, dan geeft het systeem voor de zekerheid zelfs een signaal om daarop te attenderen om te voorkomen dat er blindelings wordt geaccordeerd. Deze slimme ondersteuning bespaart tijd, voorkomt standaard antwoorden en helpt zorgverleners om patiënten sneller van relevante informatie te voorzien – zonder in te boeten op de persoonlijke benadering.

3. Betere planning en administratie

De administratieve last in de zorg blijft een veelbesproken pijnpunt. Of het nu gaat om het vinden van de juiste DBC-code voor een behandeling of het plannen van afspraken: het kost zorgverleners vaak onnodig veel tijd. Hier kan AI een revolutie betekenen. Met behulp van geavanceerde technologieën kan bijvoorbeeld automatisch de meest passende DBC-code worden geselecteerd op basis van ingevoerde medische gegevens. Dit verkleint de kans op fouten en voorkomt tijdrovende correcties achteraf. Ook bij planningen speelt AI een rol. Door slim gebruik te maken van data, kunnen afspraken efficiënter worden ingepland, met minder gaten en meer optimale benutting van resources. Dit soort toepassingen is niet alleen een zegen voor de zorgadministratie, maar creëert ook rust voor zorgverleners. Ze hoeven zich minder te bekommeren om het papierwerk en kunnen zich richten op wat echt belangrijk is: de patiënt. In vergelijking met de vorige twee voorbeelden is de impact hier veel kleiner als er iets misgaat. Het gaat namelijk niet om directe patiëntenzorg. Hierdoor kan er veel laagdrempeliger mee gestart worden.

Het mooie van deze oplossingen is dat zij relatief eenvoudig te transporteren zijn naar andere zorgorganisaties. Er zijn namelijk (nog) geen ingewikkelde koppelingen nodig met de verschillende systemen. De ideeën die worden ontwikkeld, kunnen zonder zware aanpassingen of integraties al enorme waarde bieden voor andere zorgorganisaties. Dat herken ik overigens zelf ook met het gebruiken van ChatGPT. Soms hoor ik van iemand een slimme toepassing of lees ik er ergens over en denk ik bij mezelf hoe goed en slim dat bedacht is. Maar als je het eenmaal gezien hebt, kun je het zonder moeite zelf toepassen.

Wat kan de rest van de zorg hiervan leren?

Samenwerking staat centraal in de aanpak van het UMCG: samen met patiënten, medewerkers, leveranciers en andere zorgorganisaties bouwen ze aan goede AI-oplossingen. Door zorgverleners en patiënten vanaf het begin actief te betrekken, zorgen ze ervoor dat oplossingen aansluiten bij de werkelijke behoeften. Strategische partnerschappen, zoals met EPIC, tonen de kracht van kennisdeling en co-creatie, terwijl ook samenwerking tussen zorgorganisaties helpt om goede ideeën snel te onderzoeken, over te nemen en breed toe te passen. Met allemaal als doel de zorg beter, efficiënter en leuker te maken. Impressive!

Veel dank voor jullie tijd en het zeer interessante gesprek Bart Scheerder, kwartiermaker bij het Applied AI Accelerator Lab (A3 Lab) van het UMCG en Tom van der Laan, KNO-arts en Chief Medical Information Officer van het UMCG.

Benieuwd naar nog meer voorbeelden en wilt u ook zelf aan de slag gaan met het leren van andere sectoren? Bestel dan mijn boek ‘Wat de zorg kan leren van … - 46 eyeopeners uit andere sectoren’ via deze link.

A3 Lab: Applied AI Accelerator