Wat verstaan we onder AI?
De term AI verwijst naar systemen die voorspellingen of aanbevelingen doen, of beslissingen nemen op basis van door mensen gedefinieerde doelstellingen en input data (Yeung, 2020). Deze AI-systemen variëren in hun mate van autonomie en zelflerend vermogen.
De ontwikkelingen op het gebied van AI zitten in een stroomversnelling. AI is al jaren een drijvende kracht achter vele producten en diensten in ons dagelijks leven. Sociale media, online zoekmachines, virtuele assistenten zoals Siri, routeplanners, vertaalsoftware en slimme thermostaten getuigen van de alomtegenwoordigheid van AI. Toch besteedden tot voor kort weinig mensen aandacht aan de diepgaande en toenemende invloed van AI op hun leven en werk.
Sinds de lancering eind 2022 van ChatGPT – een generatieve chatbot – lijkt hier een verschuiving plaats te vinden. AI-systemen zoals ChatGPT kunnen niet alleen vragen beantwoorden en teksten samenvatten en vertalen, maar ook creatief schrijven, onderzoeksplannen opstellen, data analyseren en nieuwe ideeën genereren. De ontwikkelingen gaan verder dan ChatGPT en de mogelijkheden van AI breiden snel uit.
AI in de ouderenzorg
Als het in de media over AI in de zorg gaat, zien we vaak voorbeelden over toepassing binnen de medisch-specialistische zorg. AI biedt bijvoorbeeld vele mogelijkheden bij diagnostiek en het bepalen van behandelpaden. AI kan radiologen soms ondersteunen bij het opsporen van zeldzame vormen van kanker en in sommige ziekenhuizen adviseert AI artsen over het ontslagmoment van patiënten op de intensive care.
De ouderenzorg loopt in dergelijke ontwikkelingen achter, mede doordat in deze sector minder grote hoeveelheden gestructureerde data beschikbaar zijn waarmee AI-systemen kunnen worden getraind. Toch neemt ook binnen de ouderenzorg het aantal toepassingen van AI snel toe (Mukaetova-Ladinska e.a., 2020). Bekende voorbeelden zijn AI-gedreven monitoring, zorgrobots, spraakgestuurd rapporteren en slimmer plannen (Vilans, 2023). Deze AI-systemen hebben zich al dusdanig bewezen dat ze stap voor stap op grotere schaal worden ingezet.
Proactieve monitoring
AI speelt een grote en toenemende rol bij het monitoren van de gezondheid, het welzijn en de veiligheid van ouderen. Zorgverleners zetten al jaren zowel intra- als extramuraal technologie in om op afstand, zonder continue aanwezigheid van (mantel)zorgers, het gedrag en de bewegingen van ouderen in de gaten te houden. Denk bijvoorbeeld aan de inzet van bewegingssensoren, camera’s en uitluistersystemen. Dankzij AI zijn dergelijke systemen over de jaren steeds beter in het signaleren van zogenaamd ‘afwijkend gedrag’, variërend van acute afwijkingen, zoals een val, tot subtiele trends zoals toenemend valgevaar, een omkerend dag-nacht ritme of een beginnende blaasontsteking. Dit stelt zorgverleners in staat om vroegtijdig(er) in te spelen op problemen. AI-gedreven monitoring draagt er zo aan bij dat zorgverleners steeds meer de omslag maken van reactief handelen op alarmen naar proactief inspelen op het persoonlijke ritme en de zorgvraag van de individuele cliënt.
Slimmer plannen
Zorgorganisaties zetten AI steeds vaker in bij processen die bijdragen aan efficiëntie en kwaliteit van de zorg, maar waar de cliënt of zorgverlener weinig zicht op heeft. Een voorbeeld is de inzet van een slimme planningstool om werkprocessen voor zorgverleners te verbeteren en tegelijkertijd wachttijden voor cliënten te verminderen. AI vergelijkt de zorgbehoeften en locatiegegevens van cliënten met de beschikbaarheid van zorgverleners en de benodigde tijd. Een slimme planningstool deelt diensten zo efficiënt mogelijk in en spreidt pieken en dalen in het werkproces beter. Dit vermindert de kans op overbelasting van zorgverleners en vergroot het werkplezier.
Zorgondersteunende robots
Verder speelt AI een grote rol bij zorgrobots. Sensoren en AI stellen robots in staat om de fysieke omgeving waar te nemen, veilig door een ruimte te bewegen of sociale interactie met de gebruiker te bieden via spraak en spraakherkenning. Zo kunnen ze het gedrag, het welzijn, en de gezondheid van de gebruiker monitoren en hun acties hierop aanpassen. Hoewel de ontwikkeling van zorgrobots nog in de kinderschoenen staat, nemen de mogelijkheden gestaag toe. Bovendien zou de komst van generatieve taalmodellen zoals GPT kunnen zorgen voor een versnelling in de ontwikkelingen.
In de praktijk zet men zorgrobots inmiddels in om een persoon te helpen met eten of uit bed te tillen. Daarnaast ondersteunen sociale robots de dagstructuur of therapeutische en sociale interacties. Sommige cliënten zien de robot als een (onmisbaar) maatje. Dit wordt versterkt doordat cliënten ervaren dat een robot alle tijd voor ze heeft en neutraal is; een robot heeft geen mening. Wanneer een robot gekoppeld is aan andere technologie, zoals een bedsensor, groeit de potentiële meerwaarde. Wanneer de bedsensor aangeeft dat een cliënt uit bed is, kan de robot daarop reageren. Op die manier kunnen zorgrobots op termijn steeds zelfstandiger bijspringen in het zorgproces.
Slimmer rapporteren en beslisondersteuning
Verder kan AI ondersteuning bieden bij het registreren en rapporteren door zorgverleners. Denk aan dicteersoftware voor spraakgestuurd rapporteren. Eerste ervaringen in de praktijk laten zien dat zorgverleners hiermee iedere dag tijd kunnen besparen en dat de kwaliteit van rapportages omhoog kan gaan door geautomatiseerde verbeteringen in de gesproken tekst. Ook rapporteren zorgverleners dan vaker in bijzijn van de cliënt, waardoor cliënten zich meer betrokken kunnen voelen en kunnen aanvullen of corrigeren.
Een ander voorbeeld van AI-ondersteund rapporteren is het gebruik van tekstvoorspelling tijdens het rapporteren in het Elektronisch Cliëntendossier (ECD). Zoals Google op basis van een aantal tekens of woorden suggesties doet voor je zoekopdracht, doet AI automatische woordsuggesties, ook voor medische vaktaal. Zorgverleners hoeven zo minder woorden in te voeren, wat tijd scheelt en de kans op fouten verkleint. Ook kan de zorgverlener via AI net voor het bezoek aan een cliënt snel een samenvatting ontvangen van bijzonderheden in de afgelopen periode. Een ander voorbeeld: digitale wondzorgapplicaties kunnen dankzij camerabeelden contactloze metingen verrichten van wondoppervlakte, kleur en de temperatuur rond een wond. AI analyseert de wond en zo kan de hulpverlener eenvoudig bepalen of de wond goed geneest of dat het nodig is om een specialist in te schakelen.
Meedenkende AI
AI-systemen die in de ouderenzorg zelfstandig beslissingen nemen over de cliënt, zonder tussenkomst van een zorgverlener, lijken nog ver weg. Wel wordt er steeds nadrukkelijker ingezet op de ontwikkeling van systemen die op basis van relevante data (zoals tekst, beeld en geluid) voorspellingen doen over de zorgvraag en risicofactoren van cliënten, of die zelfs aanbevelingen doen over mogelijke persoonsgerichte vervolgacties. Er zijn steeds meer data beschikbaar binnen de zorg, waardoor het voor mensen steeds uitdagender is om deze data handmatig te verwerken en analyseren. Mits de data van goede kwaliteit zijn, kan AI hier wél mee uit de voeten.
Zo wordt onderzocht of algoritmen op basis van cliëntrapportages voorspellingen kunnen doen over de zorgintensiteit en ziekenhuisopnames van cliënten. Ook werken onderzoekers aan AI-tools die op basis van dagrapportages aanbevelingen doen over aandachtsgebieden die nog niet zijn vastgesteld in het zorgplan van de cliënt (bijvoorbeeld volgens de Omaha-systematiek, een classificatiesysteem met een terminologie- en codestelsel in één, met de mogelijkheid om de gezondheidstoestand, acties en metingen voor een cliënt vast te leggen).
De komende jaren zullen nog vele ontwikkelingen volgen. AI-systemen kunnen data uit de context van een individuele cliënt verzamelen en verwerken en combineren met wetenschappelijke kennis. De belofte is dat ze zo kunnen bijdragen aan adaptieve, op data gebaseerde besluitvorming over persoonsgerichte zorg. Verder kunnen de inzichten vanuit AI-systemen ook handvatten bieden voor ‘samen beslissen’ door cliënten en hun (in)formele zorgverleners.
Balanceren tussen kansen en risico’s
Ondanks de grote potentiële voordelen van AI, vraagt de ontwikkeling en implementatie van AI-systemen om zorgvuldigheid. In de media zien we vaak twee tegengestelde opvattingen over de invloed van AI op onze maatschappij. Enerzijds is er de hoop dat AI kan bijdragen aan het verbeteren van de menselijke cognitie door het verschaffen van inzichten die onze besluitvorming en ons handelen kunnen verbeteren. De inzet van AI in de zorg zou bovendien de cognitieve belasting van zorgverleners kunnen verlichten en de werkervaring kunnen verbeteren door het ondersteunen of overnemen van repetitieve, ingewikkelde en belastende analytische en monitoringtaken. Zorgverleners zouden zo mogelijk niet alleen betere beslissingen maken, maar ook meer tijd kunnen overhouden voor persoonlijke aandacht voor de cliënt.
Anderzijds is er de angst dat een sterke afhankelijkheid van AI ons als mens minder intelligent maakt. Toenemende afhankelijkheid van AI zou het vermogen van zorgverleners tot kritisch redeneren en (samen) beslissen over persoonsgerichte zorg kunnen uithollen. Gebruikers van een beslissingsondersteunend AI-systeem kunnen zich gedwongen voelen de adviezen van AI over te nemen, of te gemakkelijk meegaan met de uitkomsten van AI vanuit de overtuiging dat de data en algoritmen vast gelijk zullen hebben. Echter houden zowel AI-systemen als hun gebruikers mogelijk onvoldoende rekening met bepaalde contextuele factoren of cruciale nuances in de kenmerken en behoeften van individuele cliënten. Het zorgnetwerk kan bij gebruik van AI dus worden misleid richting zorgstrategieën die niet of onvoldoende passen bij een specifieke cliënt of situatie. Ook kunnen gebruikers van AI-systemen geleidelijk vaardigheden verliezen die nodig zijn voor het nemen van bepaalde beslissingen of het uitvoeren van bepaalde taken. Denk maar aan de hedendaagse reken- of navigatievaardigheden van de gemiddelde persoon.
Hiernaast zijn er ook nog andere zorgen, bijvoorbeeld dat de datasets waarmee AI-systemen soms worden getraind niet representatief zijn, waardoor de uitkomsten van deze systemen onjuist of zelfs oneerlijk zijn voor bepaalde individuen of groepen mensen (Obermeyer e.a., 2019). Daarnaast kan een gebrek aan transparantie en uitlegbaarheid van de onderliggende modellen en uitkomsten van AI-systemen vertrouwen vanuit gebruikers in de weg staan. Zij kunnen dan niet nagaan of bepaalde uitkomsten echt passen bij de situatie. Bij veel algoritmische systemen gaan er namelijk data in en komen er uitkomsten uit, maar we hebben betrekkelijk weinig idee hoe AI tot die uitkomsten is gekomen.
Zorgvuldige afwegingen: de rol van de gebruiker
De meeste AI-toepassingen in de ouderenzorg kunnen nu nog als ‘jong en onvolwassen’ worden gezien. Ze laten ruimte voor verbetering en zorgverleners gebruiken deze nog maar op kleine schaal in de praktijk. Dit biedt ook een voordeel: men kan nog richting en vorm geven aan AI-ondersteunde ouderenzorg die voor zoveel mogelijk cliënten, zorgverleners en andere belanghebbenden wenselijk en ethisch acceptabel is.
In feite bevatten zowel het optimistische als het negatieve perspectief over de impact van AI een kern van waarheid. Afhankelijk van de specifieke vormgeving van AI-systemen én het gebruik in de praktijk, kunnen initiële voordelen van AI omslaan in nadelen. De verantwoorde inzet van AI in de ouderenzorg vraagt daarom om zorgverleners en andere gebruikers die in staat zijn om op bekwame wijze met deze technologieën om te gaan (Sand e.a., 2022). En om zorgverleners en andere belanghebbenden die zich nadrukkelijk bezighouden met AI-innovaties.
Zorgverleners kunnen technologieontwikkelaars ondersteunen bij het vormgeven en iteratief verbeteren van AI-systemen. Ze kunnen helpen bij het opstellen en testen van aannames over hoe specifieke data om te zetten in betekenisvolle inzichten ter ondersteuning van het zorgproces. Daarbij kunnen ze vroegtijdig inbreng leveren over ethische implicaties. Ook kunnen ze het (zelf)lerend vermogen van AI-systemen versterken door gebruikersfeedback. Verder is het belangrijk dat vooroplopende zorgverleners anderen meenemen in hun kielzog. Ze kunnen praktische hulp bieden aan collega’s bij de inzet van AI-systemen.
Zorgverleners en andere gebruikers van AI in de ouderenzorg hoeven technologische innovaties dus niet zomaar over zich heen te laten komen. Alleen al door mee te denken over AI-ondersteunde zorg binnen de eigen organisatie, kunnen zij actief bijdragen aan de transformatie naar verantwoorde AI-ondersteunde zorg.