Artificial intelligenceSmart HealthGovernment funded research

10 min

Accurate, gepersonaliseerde en voorspellende geneeskunde binnen bereik

Hoe kunnen we langer gezond leven? En hoe gaan we de steeds toenemende kosten van de gezondheidszorg aanpakken?

Door meer data te verzamelen over onze gezondheid, voorspellingen te doen over hoe onze gezondheid zal evolueren, en door – samen met onze dokter – de juiste keuzes te maken voor een gezond leven. Misschien betalen we zelfs een ‘gepersonaliseerde’ premie aan onze gezondheidsverzekering zoals nu met onze autoverzekering. En ook al zullen technologie en artificiële intelligentie een hoofdrol spelen in dit verhaal, toch zal het de wet- en regelgeving zijn die ervoor moet zorgen dat dit een positief verhaal wordt, benadrukt Peter Peumans, senior vice president life science technologies bij imec.

Het medisch dossier uitgebreid met nóg meer data

Hoe gaan we langer gezond kunnen leven? Onder andere door onze gezondheid beter te monitoren en zo ziektes in een vroeger stadium op te sporen. We zien die trend nu al met stappentellers, hartslagmeters en continue glucosemeters die slechts minimaal invasief zijn. 

In de toekomst zal het aantal parameters dat we continu kunnen meten nog uitbreiden (bloeddruk, stress, …). 

En we zullen de sensoren gebruiken in allerlei vormen, geïntegreerd in armbanden, kledij, contactlenzen, pleisters, en zelfs implantaten. 

In juni van dit jaar keurde de FDA bijvoorbeeld de eerste implanteerbare glucosesensor en bijhorende app goed voor continue monitoring van diabetespatiënten. Diabetes is hier een mooi voorbeeld van hoe we in de toekomst ook heel andere ziektes zullen kunnen opvolgen.

Al deze data zullen samen met de meer traditionele medische data en ook DNA-gegevens, samengebracht worden in het medisch dossier. Mits toestemming van de patiënt, zullen dokters, verzekeraars of farmaceutische bedrijven die dossiers – of delen ervan – kunnen inkijken.

De dokter wordt coach en informatiespecialist

Dokters zullen een andere rol krijgen. Ze zullen hun patiënten helpen om de data juist te interpreteren en de juiste keuzes te maken. Want ook al kunnen patiënten steeds beschikken over al hun data, toch zullen ze er niet continu mee bezig zijn. Het stellen van diagnoses blijft vooral zaak van dokters en specialisten. 

Vergelijk het met aandelenportefeuilles. Ook al zijn beleggers heel erg geïnteresseerd in de evolutie van hun aandelen, toch laat het merendeel de verantwoordelijkheid bij experten om alles tot in detail op te volgen en de juiste beslissingen te nemen. 

Mits de nodige inspraak natuurlijk. 

Omwille van de grote hoeveelheid data, zullen ze allereerst geïnterpreteerd worden door machines. Dankzij artificiële intelligentie en machine learning zullen abnormale waarden herkend worden, en zullen jouw data vergeleken worden met die van anderen om betere diagnoses en behandelingen voor te stellen. En meer nog, computers zullen op basis van je waarden en gegevens over je levensstijl, voorspellingen kunnen doen over je gezondheid. 

Vergelijk het met de CO2-emissie scenario’s die IPCC voor ons berekent: ‘doen we verder zoals vandaag, dan wordt het x graden warmer tegen 2050. Gebruiken we alleen nog maar groene energie, dan wordt het y graden warmer. Vertaald naar onze gezondheid kan dat dan worden: ‘Als je blijft roken, zal je 70 worden. Als je nu stopt met roken zal je 90 worden.’ Verschillende hypothetische scenario’s kunnen zo berekend worden om in overleg tussen dokter en patiënt de gewenste keuzes te maken.

Zoals wel duidelijk zal zijn, zullen er andere aandachtspunten komen in de opleiding tot dokter. 

Dokters zullen bijgestaan worden door artificiële intelligentie en dus is het belangrijk dat ze tot in detail begrijpen hoe deze technologie werkt. Dit o.a. om foute interpretaties van de computer te herkennen. 

Ook het (psychologisch) begeleiden en coachen van patiënten wordt heel belangrijk. 

Naast hun dokter, kunnen mensen ook kiezen voor gespecialiseerde apps die hen kunnen helpen. Zo kunnen er apps ontwikkeld worden die helpen kiezen voor de sport die het beste bij hen past, enz. Er zal een heel nieuwe economie ontstaan van gezondheidsapps die vooral tot doel hebben om het meeste te halen uit alle data, in dat domein waarin de consument het meeste geïnteresseerd is. 

Een gepersonaliseerde en transparante gezondheidsverzekering

Op die manier omgaan met onze gezondheid – het verzamelen van heel veel medische data en het opstellen van scenario’s – zal heel wat socio-economische gevolgen hebben.  Zo kunnen de voorspellingen gekoppeld worden aan de geschatte medische kosten en aan je premie voor de gezondheidsverzekering. 

Je kan het vergelijken met je autoverzekering waarbij de premie afhangt van je rijgedrag (aantal ongevallen, boetes). Je kan ervoor kiezen om minder te betalen als je sensoren aan je auto/lichaam toevoegt om beter te rijden/leven. Of je kan ervoor kiezen om toch te blijven roken, en meer te betalen. Net zoals je nu kiest voor een luxevakantie: niet goed voor je bankrekening, maar dat offer wil je graag brengen. Hier zal regel- en wetgeving heel belangrijk worden om zaken waar we geen invloed op hebben (bv. genetische ziektes) uit te sluiten, net zoals het vandaag verboden is om op basis van huidskleur, geaardheid of religie, bepaalde voor- of nadelen toe te kennen.

Dankzij technologie en artificiële intelligentie gaan we dus meer zelf aan het roer staan van onze gezondheid. 

Transparantie, veiligheid en bescherming van onze data, en wet- en regelgeving zullen uiterst belangrijk zijn om dit verhaal te doen slagen en om de kosten van gezondheidszorg meer onder controle te krijgen. 

Ook zal er op een of andere manier op gelet moeten worden (door een overkoepelende instantie) of de innovaties wel degelijk een kostenbesparing betekenen voor de gezondheidszorg en niet nog meer complexiteit en versnippering toevoegen aan het gezondheidssysteem.

 

Meer weten?

Over Peter Peumans

Peter Peumans studeerde af als burgerlijk ingenieur elektrotechniek aan de KU Leuven en haalde zijn doctoraat aan Princeton University. Vervolgens werd hij professor in Electrical Engineering aan Stanford University waar hij onderzoek leidde naar nieuwe systemen voor het capteren van zonne-energie. Sinds 2011 is hij actief op imec en werkt hij mee aan de strategie voor imec’s Life Sciences activiteiten.

Deze website maakt gebruik van cookies met als enige doel het analyseren van surfgedrag, zonder enige commerciële insteek. Lees er hier meer over. Lees ook ons privacy statement. Sommige inhoud (video's, iframes, formulieren,...) op deze website zal pas zichtbaar zijn na het accepteren van de cookies.

Accepteer cookies