Zes dominante factoren die het succes van AI bepalen


De inzet van Artificial Intelligence kan een antwoord bieden op de uitgagingen in de gezondheidszorg. Zo moet de zorg kwalitatief hoogwaardig, toegankelijk en betaalbaar blijven. Veel ziekenhuizen staan aan de vooravond van de adoptie van AI-technologie. Wat zijn de best practices? Uit onderzoek van M&I/Partners blijkt dat zes dominante factoren het succes bepalen van een AI-implementatie. Pien Nijpjes geeft zes tips om van een AI-implementatie een succes te maken.  

Dominante factoren

M&I/Partners onderzocht bij dertien AI-implementaties welke factoren bijdragen aan een succesvolle AI-implementatie. De geïnterviewden hadden verschillende achtergronden, waaronder medisch specialisten, softwareontwikkelaars en ICT- en innovatiemedewerkers. Uit dit onderzoek blijkt dat er zes dominante factoren invloed hebben op het succes van een AI-implementatie: vertrouwen, multidisciplinaire teams, integratie in de workflow, kwaliteit van de data, klinische relevantie en de medewerking van de IT-afdeling. 

1. Vertrouwen 

De factor vertrouwen is de meest invloedrijke succesfactor. Zonder vertrouwen worden de AI-applicaties niet gebruikt. Onwetendheid en eventuele bijkomende angst werden als belangrijke obstakels genoemd voor AI-implementaties in ziekenhuizen. Zo heerst er de angst dat AI de banen overneemt. Ook de ‘complexiteit van AI’ werd als angst genoemd. Uit het onderzoek blijkt dat mogelijke oplossingen voor de genoemde obstakels AI-educatie en bewustwording zijn. 

Tip: focus op vertrouwen. Dit kan door educatie en bewustwording met goede begeleiding vanuit het ziekenhuis. Zet een AI-enthousiasteling in. Deze persoon is bij voorkeur ‘één van de artsen’ en neemt de rest van de afdeling mee in het proces om zo angst en onzekerheden weg te nemen. Zoek je ‘AI-kampioen’: de persoon die een intrinsieke motivatie heeft om AI te introduceren in het ziekenhuis en zo anderen kan enthousiasmeren. 

2. Multidisciplinaire teams 

Het ontwikkelen van AI in multidisciplinaire teams is belangrijk. Data scientists en medisch specialisten moeten onderdeel zijn van dit team. De medici kunnen de datapunten een klinische betekenis geven. 

Tip: geef een medisch specialist de leiding over het team. Deze persoon fungeert als aanspreekpunt voor de andere medici buiten het team en kan zijn of haar collega's vertrouwen geven dat de stappen goed doorlopen zijn. Ook kan deze persoon duidelijkheid verschaffen over hoe het algoritme werkt. Het team zou eventueel aangevuld kunnen worden met patiënten, zodat bij de ontwikkeling vanaf het begin rekening wordt gehouden met de zorgbehoeften. 

3. Integratie in de workflow 

De derde succesfactor is integratie in de workflow. Volgens alle geïnterviewden is het extreem belangrijk dat een toepassing naadloos in de huidige workflow geïmplementeerd wordt. Dit betekent dat er geen extra handelingen vereist zijn om de toepassing te gebruiken. De hoge werkdruk onder medisch personeel en daaruit vloeiende tijdsdruk werden als oorzaak genoemd. 

Tip: de AI-oplossingen moeten naadloos aansluiten op de workflow van de gebruiker. Bouw deze  bijvoorbeeld direct in de verslaglegging workflow van een radioloog in het EPD en PACS.  

4. Kwaliteit van data 

Voor ontwikkelaars is het noodzakelijk  dat data van hoge kwaliteit is en volgens het FAIR-principe. Het FAIR-principe (findable, accessible, interoperable, reusable) houdt in dat data vindbaar, beschikbaar en herbruikbaar is. Ook houdt het in dat data altijd op éénzelfde manier gedocumenteerd wordt. Veel data is nu vervuild, incompleet of onbereikbaar. Het gereed maken van data kost ontwikkelaars veel kostbare tijd. 

Tip: maak de algoritmes die geïmplementeerd worden herleidbaar. Artsen moeten een duidelijke uitleg kunnen geven aan patiënten over de onderliggende redenen van een beslissing en willen zelf ook duidelijk kunnen beredeneren waar een keuze vandaan komt. 

5. Klinische relevantie 

De vijfde factor is het duidelijk maken van de klinische relevantie en toegevoegde waarde van de voorgestelde AI-oplossing. De geïnterviewden waren van mening dat AI een enorme potentie heeft om de zorg te verbeteren en vinden dat de medische wereld AI moet omarmen. 

Tip: om implementatie te bevorderen, is het belangrijk dat de AI-oplossing een duidelijke toegevoegde klinische waarde heeft. Het nauw betrekken van een medisch specialist in het ontwikkelproces is belangrijk om de klinische relevantie van de AI-toepassing te waarborgen.

6. Medewerking van de ICT-afdeling 

Als laatste factor werd genoemd dat het belangrijk is om de ICT-afdeling van een ziekenhuis aan boord te hebben. De ontwikkelaars hebben toegang nodig tot zowel de data van het ziekenhuis als de IT-infrastructuur. Hierover moeten afspraken gemaakt worden met de ICT-afdeling. 

Tip: werk actief samen met de ICT-afdeling van het ziekenhuis, zorg dat zij ook een plek hebben in het multidisciplinaire team.



Terug naar het overzicht

Wilt u aan de slag met succesvolle AI-implementatie binnen uw organisatie?

Ga naar de AI-Routekaart

Gerelateerde publicaties

Kunstmatige intelligentie weet medische scans bijvoorbeeld uitstekend te interpreteren. De vraag die velen zich echter stellen luidt: wordt het werk van de zorgverlener op den duur overbodig? Gaat AI onze banen overnemen? Deskundigen verwachten dat binnen nu en tien jaar machines het menselijk brein zullen evenaren en misschien zelf overtreffen. 

Lees verder

Artificial Intelligence wordt steeds vaker genoemd in combinatie met de coronacrisis. Maar waar kan Artificial Intelligence ons nu bij helpen? Welke toepassingen zijn er in ontwikkeling? Wij hebben de verschillende initiatieven in kaart gebracht en geordend.

Lees verder