AI komt eraan? Een deel is er al

"AI komt eraan. Waar dan?", vraagt Marcel Levi zich af in zijn column in Medisch Contact. Hij beschrijft een spreekuur vol invulformuliertjes, papieren machtigingen en zoekgeraakte printjes, terwijl om hem heen honderden congressen en ruim veertigduizend PubMed-artikelen de zegeningen van AI bezingen, maar in zijn eigen internistenspreekuur merkt hij daar niets van. Zijn slotsom is nuchter: een mooie belofte, nog geen realiteit — dus graag wat minder hijgerige hype en ook wat minder bangmakerij over iets wat er nog niet is.

Met die oproep ben ik het eens; het gat tussen congrespodium en je spreekuur op dinsdagmiddag is precies waar de meeste AI-verhalen sneuvelen. Maar Levi oppert zelf een verklaring die ik wil tegenspreken: dat hij misschien te ongeduldig is. Hij is niet te ongeduldig. Hij kijkt naar de plek waar AI het laatst zal arriveren.

De traagste route loopt door het EPD

Vrijwel alles wat in de spreekkamer schuurt is systeemfrictie: software van leveranciers, koppelingen die er niet (mogen of kunnen?) zijn, aanbestedingen, informatiebeveiliging. Elke AI-toepassing die aan het EPD of aan patiëntgegevens raakt, moet door diezelfde molen — en terecht, want er staan patiëntgegevens en daarmee uiterst gevoelige privacy-issues op het spel. Het gevolg is logisch: de spreekkamer is waarschijnlijk de laatste plek waar de positieve effecten van AI zichtbaar zullen worden. Wie alleen dáár kijkt, concludeert al snel dat er niets gebeurt.

Daar komt bij dat het hart van dat spreekuur — het gesprek met de patiënt, het overleg met collega's — zich helemaal niet eenvoudig laat overnemen door een chatbot, zoals Levi terecht opmerkt. 

De snelste route loopt om het EPD heen

Er is een tweede categorie werk binnen ons werk, en die is (helaas) groter dan we vaak beseffen: alles waar geen patiëntgegevens voor nodig zijn. Onderwijs voorbereiden. Een aangeleverd artikel kritisch laten samenvatten. Een protocol of beleidsstuk herschrijven naar een leesbaar niveau. Jaarrapportages schrijven. Je door een berg notulen van vergaderingen heen werken om die ene belangrijke paragraaf terug te vinden. Voortgangstoetsvragen opstellen en verbeteren. Etcetera. Voor dat werk hoef je op geen enkele leverancier te wachten; een browser volstaat.

Wat mij overtuigd heeft is niet een demo, maar wat er in onze eigen opleidingsregio bleef hangen. Na een workshopserie van twee uur schrijven aios prompts die ze de week erna nog gebruiken (hoe, beschreef ik eerder). Een aios zonder programmeerervaring draait inmiddels een eigen wekelijkse PubMed-attendering voor de vakgroep. En een beslishulp voor de financiering van hulpmiddelen — welke instantie vergoedt wat — bouwde ik in avonduren, zonder dat er één ziekenhuissysteem aan te pas kwam. Het aios planningssysteem kostte wat meer avonden, maar is nu 100% op onze situatie van toepassing, draait vrijwel gratis in plaats van de 70 euro per maand die we eerder betaalden en heeft koppelingen naar lokale, regionale en nationale systemen, inclusief de RGS waar we nu volledige controle over hebben. 

Wat dit níet oplost

De formuliertjes en de zoekgeraakte printjes blijven. Die frictie is een organisatieprobleem, geen technologieprobleem, en daar gaat AI waarschijnlijk weinig aan veranderen. Levi's ergernis is dus terecht. Alleen de conclusie die je er makkelijk aan verbindt — AI is er nog niet — moet eerder gezien worden als uitdaging dan als concrete vaststelling.

Drie plekken waar AI vandaag al werkt

Zonder EPD, zonder koppeling, zonder patiëntgegevens:

1. Onderwijs en opleiding — onderwijs voorbereiden, toetsvragen maken, een individueel leerprogramma maken, jezelf laten overhoren op eigen leerstof.
2. Teksten zonder patiëntgegevens — protocollen, beleidsstukken, jaarverslagen, commissieverslagen, voorlichtingsmateriaal op B1-niveau: structureren, herschrijven, inkorten.
3. Literatuur — wetenschappelijke literatuur zoeken, kritisch laten samenvatten, met de instructie te markeren wat ontbreekt en wat beter kan. Nationale literatuur afzetten tegen de internationale 'body of evidence'. 

Niet wachten

Komt AI ooit wél in de spreekkamer? Vast — er wordt hard gewerkt aan meeluisterende verslaglegging en aan slimmere systemen, en dat gaat via de trage, zorgvuldige route die daarbij hoort. Er bestaat al een uitgebreid pallet aan software die gesprekken in de spreekkamer verwerkt tot medische brieven.
Levi merkt zelf op dat je technologie het best kunt bijsturen vóórdat die is ingevoerd. Dat lijkt me precies de reden om er nu ervaring mee op te doen: wie het gereedschap door en door kent stuurt straks mee vanuit de praktijk in plaats van commentaar te geven vanaf de zijlijn. De interessante vraag is dus niet waar AI blijft, maar met welk deel van je werk je vandaag begint.

Naar aanleiding van: Marcel Levi, "AI komt eraan. Waar dan?", column in Medisch Contact.