De Utrechtse 3AI-aanpak

Betrouwbare, verantwoordelijke, waardevolle en eerlijke AI. De nauwe integratie van Data, Research en Implementatie (DRI), de drie onderdelen van de Utrechtse 3AI-aanpak, zorgen voor veilig en goed gebruik van AI in onze gezondheidszorg. “Betrouwbare en efficiënte gegevensuitwisseling, goed ontwikkelde en geteste AI, en implementatie in de dagelijkse zorgprocessen, is essentieel voor het leveren van kwalitatieve, waardevolle en toegankelijke zorg waarbij de patiënt centraal staat”, zei hoogleraar klinische epidemiologie en UMC Utrecht AI-boegbeeld Carl Moons deze week tijdens het ICT World Health Congres in Maastricht.

Het congres gaat over de kracht van wereldwijde samenwerking en het delen van data en kennis om de transformatie van de gezondheidszorg te versnellen, waarbij AI de rode draad vormde. Een ambitie waar ook het UMC Utrecht hard aan werkt. “Door innovatieve technologieën en AI te omarmen, data gedreven zorg te garanderen, kunnen we de kwaliteit en waarde van onze zorg verbeteren, de efficiëntie verhogen en iedere patiënt de gepersonaliseerde aandacht geven die deze verdient”, aldus Carl Moons, die tijdens het congres de unieke Utrechtse 3AI-benadering toelichtte.       

Utrechtse 3AI-aanpak  

In de Utrechtse 3AI-aanpak zijn Data, Research (onderzoek), en Implementatie van AI (DRI ofwel 3AI) een integraal onderdeel van onze zorg van morgen, en van het onderwijs en het onderzoek van het UMC Utrecht en de Universiteit Utrecht. De aanpak bestaat uit drie hoofbenodigdheden voor goed, veilig, betrouwbaar en waardevol gebruik van AI. Het begint met een toegankelijk data en IT-infrastructuur. Stap twee is AI-ontwikkeling, testen en impactevaluatie. Stap drie is de implementatie van deze AI in de dagelijkse praktijk.  

Stap 1. Regionale instantie voor datatoegang  

Om het onderzoek en implementatie van biomedische innovaties zoals AI en data-gedreven zorg te garanderen en versnellen, is er een goede data- en IT-infrastructuur nodig. Deze landelijke data-infrastructuur, waar Utrecht een belangrijke hub voor heeft ingericht, heet: Health-RI. Een belangrijk onderdeel van deze data-infrastructuur in de regio Utrecht is de Health Data Space Utrecht (HDSU). HDSU wordt de regionale instantie voor datatoegang en uitwisseling tussen het UMCU en al haar partners in de regio (zoals andere ziekenhuizen, huisartsen, GGD’s en zorginstellingen). Het biedt toegestane toegang tot alle gekoppelde gezondheidsgegevens in de regio Utrecht.  
 
“Kunstmatige intelligentie kan alleen schitteren als de kwaliteit van de gegevens gegarandeerd is. Maar geen enkel gezondheidsgegeven is foutloos. Organisaties in de gezondheidszorg moeten zich richten op alle drie aspecten om de gegevenskwaliteit te verbeteren. Het verbeteren van de gezondheidszorg is tevergeefs als onderzoek gebaseerd is op gegevens van slechte kwaliteit”, aldus Carl. “Dit lijkt een kip-ei-vraag, maar in Utrecht zijn we daarom direct begonnen met de HDSU. Het past in het nationale en Europese European Health Data Space (EHDS)-netwerk. “Zorg, onderzoek en onderwijs op basis van integrale gegevens van hoge kwaliteit verbeteren de kwaliteit en efficiëntie van de gezondheidszorg. Zo komt onze visie van een gegevensgestuurd lerend zorgstelsel een stuk dichterbij.” 

Stap 2. De UMCU AI labs  

Onderzoek naar de ontwikkeling, validatie, impact en betrouwbaarheid van AI in de zorg, is in het UMCU samengebracht in vijf speciale UMC Utrecht Health AI-labs. Deze zijn gericht op: Regeneratieve Geneeskunde, Moleculaire Geneeskunde, Beeldvorming, Primaire en secundaire preventie en de methoden en fundamenten van AI. Vanuit deze 5 labs wordt tevens op multidisciplinaire wijze samengewerkt met collega’s van de 10 Utrecht Universiteit AI-labs op andere terreinen (zoals AI-politielab, AI-Mobilitylab en AI-social medialab). Binnen de AI-labs wordt volop samengewerkt met het bedrijfsleven. Onze 5 UMC Utrecht AI-labs zijn bovendien geheel geïntegreerd in de EWUU AI Hub – een strategische samenwerking van het UMC Utrecht en Universiteit Utrecht met de Technische Universiteit Eindhoven en Wageningen University & Research.  

Stap 3. Implementatie van AI in de dagelijkse zorg 

Stap drie betreft de implementatie van verantwoorde, waardevolle en veilige AI in onze dagelijkse patiëntenzorg en zorgprocessen. Tijdens het ICT World Health congres lichtten Laura Veerhoek, Eric Wolters en Sjoerd de Vries van het Data Science team, samen met neonatoloog Daniel Vijlbrief toe hoe actief en vooruitstrevend het UMC Utrecht bezig is met de integratie van allerlei soorten AI in de dagelijkse praktijk. Het gaat hier niet alleen om AI die op basis van onze databronnen uit onze labs komen voor, bijvoorbeeld, een betere diagnostiek, behandeling en preventie van onze patiënten. Het gaat hierbij ook om de implementatie van AI voor administratieve drukvermindering (zoals automatische ontslagbrieven schrijven en het automatisch omzetten van (audio)consulten naar tekst in het EPD), het automatisch voorbereiden van consulten, verminderen van afzeggingen van patiënten op poli’s, en andere logistieke procesverbeteringen.       

Door deze landelijke unieke en integrale 3AI-aanpak – van data naar onderzoek naar implementatie - lukt het ons om allerlei soorten AI-modellen en innovaties te ontwikkelen, te evalueren en te implementeren.  

Richtlijnen voordat we opschalen naar iedereen 

De Utrechtse 3AI-benadering laat ziet dat AI heel veel potentie biedt voor verbeteringen. Zoals in de kwaliteit en effectiviteit van dagelijkse patiëntenzorg, denk aan diagnostiek, monitoring en behandelingen. Of om administratieve of logistieke taken slimmer en efficiënter te maken, waardoor er meer tijd is voor patiëntenzorg. “Feit is dat AI nooit moe is, en in die zin minder foutgevoelig is. Maar AI is geen medicijn”, lichtte Carl toe. “De onderzoeksmethoden, de regelgeving, dataprivacy en ethiek van en rondom AI zijn nog veel minder uitgekristalliseerd dan voor geneesmiddelen. En dat betekent veelal dat we dit vaak zelf nog moeten inrichten”.    
   
Niet voor niets pleit Carl voor zorgvuldigheid. “We hebben richtlijnen nodig voor 'AI in de gezondheidszorg', voordat we de AI zomaar lukraak opschalen naar alle patiënten, cliënten en burgers. Het is zo belangrijk om zorgvuldig om te gaan met AI: je moet oog hebben voor de risico's, betrouwbaarheid, wet- en regelgeving, privacy en andere ethische kwesties die hierbij een rol spelen.” Een aantal van deze kwesties zijn recent opgenomen de nationale leidraad kwaliteit AI in de zorg. Het UMC Utrecht leidde dit project en vele UMC Utrecht-medewerkers schreven hier actief aan mee. “Het UMC Utrecht werkt ook op basis van deze leidraad, en daar kunnen we trots op zijn. We vervullen daarmee een voorbeeldfunctie voor onze collega-ziekenhuizen”.