In het publieke debat worden de voordelen van AI in de zorg vaak genoemd samen met de mogelijke risico’s. Dat is terecht, want de kwaliteit van zorg is direct van invloed op de levenskwaliteit van patiënten. Maar wat zijn die risico’s precies? En zijn er oplossingen om deze te voorkomen of te beperken? In deze blog nemen Pacmed-experts je mee langs de belangrijkste technische uitdagingen voor het trainen en onderhouden van veilige, goed werkende modellen. Onze data scientists leggen uit wat de meest voorkomende risico’s van medische AI zijn—met oorzaken, gevolgen én oplossingen.
AI-Risico’s Ontstaan uit Verschillende Uitdagingen
AI kent meerdere risicogebieden, die voortkomen uit drie typen uitdagingen:
- Technische uitdagingen: modellen moeten goed getraind zijn en afgestemd op hun taak.
- Toepassingsuitdagingen: AI moet binnen de bedoelde context worden gebruikt.
- Beheersuitdagingen: zoals dataveiligheid, infrastructuurbetrouwbaarheid en aansprakelijkheid.
Toch zijn al deze uitdagingen beheersbaar. Met de juiste expertise, toezicht en toewijding aan best practices kunnen organisaties de risico’s beperken en tegelijk het volledige potentieel van AI benutten.
Technische Risico’s: Biases in Modelontwikkeling en Monitoring
De grootste technische risico’s bij AI komen voort uit biases (vertekeningen). Als deze niet goed worden aangepakt, kan een model slechter presteren dan verwacht. Dit kan ertoe leiden dat een arts een beslissing neemt die niet past of zelfs schadelijk is voor een patiënt—bijvoorbeeld omdat de patiënt buiten de groep valt waarop het model is getraind.
Hieronder staan de meest voorkomende biases en hoe Pacmed ze aanpakt:
Bias 1: Selectiebias
Selectiebias ontstaat wanneer de trainingsdata niet representatief is voor de populatie waarop het model wordt toegepast. Dit voorkom je door gebruik te maken van grote en diverse datasets. Omdat data uit één ziekenhuis vaak beperkt is, ontwikkelt Pacmed modellen met data uit meerdere ziekenhuizen.
FAQ: Welke data gebruikt Pacmed?
Pacmed gebruikt historische ziekenhuisdata om modellen te kalibreren en prestaties te garanderen op de specifieke populatie van het ziekenhuis.
Daarnaast voert Pacmed subgroup-analyses uit (bijv. op leeftijd, geslacht, IC-type). Wordt er slechter gepresteerd op een bepaalde groep, dan wordt dat in realtime gemeld aan de zorgverlener en worden voorspellingen geblokkeerd.
Bias 2: Data Drift
Data drift ontstaat wanneer de data in de praktijk verandert ten opzichte van de data waarop het model is getraind. Pacmed voorkomt dit door modellen regelmatig opnieuw te trainen met nieuwe data. Daarbij let men op een nieuw risico: zelfinvloed. Als het model leert van uitkomsten die het zelf heeft beïnvloed, kan een self-fulfilling prophecy ontstaan. Pacmed voorkomt dit door datasets te verbreden met data buiten de oorspronkelijke setting en werkt aan een multi-ziekenhuismodel om generaliseerbaarheid te vergroten.
Bias 3: Overfitting
Overfitting ontstaat als een model te nauw aansluit op de trainingsdata en niet goed generaliseert. Pacmed voorkomt dit via uitgebreide validatie en kruisvalidering met recente ziekenhuisdata, zodat de prestaties realistisch en toepasbaar blijven.
Bias 4: Inputdatabias
Invoerfouten kunnen ontstaan door foutieve handmatige invoer of onnauwkeurige meetapparatuur. Pacmed valideert medische data door deze te vergelijken met interne medische kennis. In-house intensivisten en dataspecialisten controleren de data, standaardiseren eenheden en valideren samen met ziekenhuisartsen de gegevens.
Bias 5: Niet-representatieve Trainingsdata
Wanneer een ziekenhuis een andere patiëntenpopulatie heeft dan de data waarop het model is getraind (bijv. veel operaties vs. trauma’s), kunnen voorspellingen misgaan. Pacmed ontwikkelde hiervoor een Out-of-Domain Detection Model dat patiënten signaleert waarvoor geen betrouwbare voorspelling mogelijk is. Gebruikers van Pacmed Critical krijgen dan een melding.
Bias 6: Weggelaten Variabelen
Als essentiële factoren niet worden meegenomen in het model, kan dat leiden tot onnauwkeurige voorspellingen. In complexe zorg zoals op de IC is dit extra belangrijk. Pacmed gebruikt meer dan 100 zorgvuldig ontworpen voorspellers en werkt nauw samen met clinici om het model af te stemmen op de realiteit van de IC.
Bias 7: Interpretatie (Black Box)
Bij “black box”-modellen is het onduidelijk hoe het model tot een conclusie komt. Dit maakt fouten moeilijk opspoorbaar. De modellen van Pacmed zijn geen black box: ze tonen de gebruikte variabelen en verklaringen. Met behulp van Shapley-waarden wordt de invloed van individuele kenmerken op voorspellingen inzichtelijk gemaakt.
Voor de eindgebruiker (bijv. de intensivist) ontwikkelde Pacmed een gebruikersinterface die aansluit bij medische denkpatronen, zoals ABCDE (Airway, Breathing, Circulation, Disability, Exposure). Deze UI toont zowel de systeemscores als de onderliggende variabelen.
Risico’s Beheersen met Expertise en Zorgvuldigheid
De risico’s van AI in de zorg zijn beheersbaar. Pacmed committeert zich aan veilige en effectieve toepassingen die de kwaliteit van zorg verbeteren. In volgende blogposts gaan we verder in op andere belangrijke thema’s zoals informatieveiligheid en aansprakelijkheid, om een volledig beeld te geven van de kansen en uitdagingen van AI in de zorg.
Wil je meer weten over risico’s en oplossingen? Of heb je een vraag? Stuur ons gerust een bericht via onze contactpagina!
