Onderwerpen
Blogs
De gezondheidszorg blijft zich sterk ontwikkelen, vooral op het gebied van technologie. Het gebruik van kunstmatige intelligentie (AI) wint steeds meer terrein en biedt veelbelovende toepassingen in diagnosticering, klinische besluitvorming, patiëntervaringen en het automatiseren van taken. Een recent onderzoek onder dermatologen in Australië heeft de houding tegenover het gebruik AI in de dermatologie onderzocht. Ondanks de vooruitgang, blijkt uit de studie dat 69% van de dermatologen wantrouwend is jegens AI voor diagnostische ondersteuning, vooral in het licht van huidkanker. Slechts 12% gebruikt AI regelmatig voor klinische doeleinden, en ook de administratieve toepassing blijft met 17% beperkt. Een belangrijke factor voor deze terughoudendheid is het verlangen naar nauwkeurigheid: 52% van de ondervraagden wil dat AI minstens zo nauwkeurig is als de beste dermatoloog.
Voor- en nadelen
Uit het onderzoek blijkt dat dermatologen zowel kansen als zorgen zien bij het gebruik van kunstmatige intelligentie. Aan de positieve kant verwachten veel respondenten dat AI kan bijdragen aan meer efficiëntie en betere toegankelijkheid van zorg. Zo denkt de helft van de dermatologen (50,9%) dat AI hen kan ontlasten van routinematige en monotone taken. Ook ziet 45,4% mogelijkheden om de toegang voor patiënten tot screenings te verbeteren, wat met name relevant is in landen met een tekort aan specialisten. Daarnaast verwachten 39,8% meer consistentie in diagnoses en behandelbeslissingen, en 38,0% dat AI kan leiden tot meer gerichte doorverwijzingen naar specialistische zorg.
Tegelijkertijd maken dermatologen zich zorgen over de risico’s die gepaard gaan met het gebruik van AI. De grootste zorg is het gevaar van onnauwkeurige screening of verkeerde diagnoses (59,3%), iets wat vooral zwaar weegt bij ernstige aandoeningen zoals huidkanker. Daarnaast vrezen evenveel respondenten (59,3%) dat de gezondheidszorg te afhankelijk wordt van grote technologie- en databedrijven. Ook het gebrek aan inzicht in hoe een AI-systeem tot een bepaalde uitkomst komt (56,5%) en de risico’s op het gebied van cybersecurity, zoals hacken of malware (52,8%), worden als belangrijke obstakels gezien.
Mogelijke toepassing in klinische werkprocessen
Het onderzoek keek ook naar hoe AI in de praktijk kan worden geïntegreerd in dermatologische zorg. Een concreet scenario dat werd voorgelegd aan de deelnemers was een landelijke melanoomscreening in Australië, waarbij patiënten een totale lichaamsfotografie (2D of 3D) zouden ondergaan, uitgevoerd door een speciaal getrainde dermatologische imagingtechnicus. Deze technicus zou verdachte plekken identificeren en aanvullende beelden maken, waarna een AI-tool zowel de foto’s als de dermoscopische beelden zou analyseren en een rapport zou genereren. Dit rapport zou vervolgens worden beoordeeld door een virtuele dermatoloog, die de uiteindelijke beslissing neemt en een behandelplan opstelt.
De reacties op dit scenario waren verdeeld. Slechts 25,4% van de ondervraagde dermatologen gaf aan dit workflowmodel te ondersteunen, terwijl 30,3% aangaf nog onzeker te zijn. Wat betreft acceptatie vond 41,9% de voorgestelde workflow nauwelijks of helemaal niet acceptabel. Toch gaf een derde (32,8%) aan het matig acceptabel te vinden, en slechts 10,6% beschouwde het als volledig of hoogst acceptabel.
2 min
