Door kunstmatige intelligentie in de Europese gezondheidszorg toe te passen, kan er in tien jaar tijd meer dan 170 miljard euro worden bespaard. Alleen al het toepassen van kunstmatige intelligentie bij de aanpak van een maatschappelijk probleem als kinderobesitas kan 90 miljard euro opleveren. Dat blijkt uit onderzoek van accountants- en advieskantoor PwC.
Technologie kan helpen om de toegang, kwaliteit en betaalbaarheid van de gezondheidszorg in Europa te verbeteren. “De vraag naar zorg neemt toe, maar tegelijk neemt het tekort aan personeel ook toe. Kunstmatige intelligentie kan deels de oplossing zijn, want deze techniek stelt bijvoorbeeld sneller een diagnose dan een arts, omdat het vliegensvlug een enorme database scant. Ook kan het verwachte scenario’s berekenen en zo de dokter én de burger of de patiënt bijstaan in het nemen van beslissingen”, aldus Jan Willem Velthuijsen, hoofdeconoom van PwC.
Velthuijsen onderzocht drie gezondheidsvelden: kinderobesitas, dementie en borstkanker. “Winst valt vooral te behalen doordat artsen diagnoses eerder en doeltreffender kunnen stellen, doordat behandelingen nauwkeuriger kunnen worden afgesteld, en doordat patiënten worden ondersteund bij voorkomen, behandelen en genezen. De kwaliteit van zorg neemt toe en het besparingspotentieel is gigantisch. Zo kunnen we in tien jaar tijd 90 miljard euro besparen op de bestrijding van kinderobesitas, 74 miljard euro bij het tegengaan van borstkanker en 8 miljard euro op een belangrijk medisch vraagstuk als dementie. En dan hebben we pas naar drie thema’s gekeken.”
De totstandkoming van deze besparingsmogelijkheden zit niet alleen in lagere zorgkosten. “De productiviteit van mensen met een gezond gewicht ligt hoger en deze groep kent een relatief laag ziekteverzuim”, aldus Velthuijsen. “Dat hebben we ook in de berekening meegenomen.”
Toch is er nog een lange weg te gaan naar de toepassing van kunstmatige intelligentie in de zorg. Er is een aantal uitdagingen. Zo brengt ki een paar ethische dilemma’s met zich mee. De bereidwilligheid van de patiënt om zich te onderwerpen aan beslissingen die zijn gebaseerd op ki is nog niet algemeen. Maar er zijn ook meer praktische vragen. We zijn nog maar pas begonnen met het bouwen van de enorme databases die groot genoeg zijn om algoritmes te bouwen. Dat leidt weer tot privacyvraagstukken. Verder vraagt kunstmatige intelligentie in de zorg om grote investeringen, omdat de technologie pas echt loont als het op grote schaal in ziekenhuizen wordt toegepast.
Vanwege deze uiteenlopende uitdagingen, is ook gebalanceerd beleid belangrijk. Velthuijsen: “De overheid moet een paar voorwaarden scheppen rond het verzamelen, opslaan en gebruik van data. Tevens moet er worden gekeken naar een compensatiemodel: wie krijgt betaald voor het opbouwen van de databases, en wie mag er dan op welke voorwaarden gebruik van maken. En ook hier geldt dat de overgang van sturen op kosten naar sturen op zorguitkomsten gaat helpen om de focus op het ontwikkelen van ki-oplossingen te stimuleren.