Artikel bewaren

U heeft een account nodig om artikelen in uw profiel op te slaan

Login of Maak een account aan
Reacties0

IT in de zorg: geen dilemma maar een uitdaging

Onder de noemers 'Big Data' en 'Artificiële Intelligentie' wordt veel gezegd en geschreven over de mogelijkheden en beperkingen van IT in de zorg. Deze mogelijkheden en beperkingen worden vaak afgeschilderd als dilemma’s. Is dat wel terecht?

Het aandeel van de zorg in de rijksbegroting is groot. Mede gelet op de vergrijzing is het niet waarschijnlijk dat de zorg goedkoper zal worden, maar misschien wel effectiever en efficiënter. IT kan hierbij helpen, maar het is geen wonderolie. Vakinhoudelijke kennis en oog voor het belang van de patiënt blijven onontbeerlijk, ook waar het de inzet van IT en de bijbehorende regels betreft. Dit is geen dilemma maar een uitdaging.

Een dilemma is een keuze uit alternatieven die even (on)aantrekkelijk worden gevonden of een keuze die zowel voor- als nadelen heeft. Dilemma’s in de zorg zijn er te over; bijvoorbeeld medische of ethische. Ook de inzet van IT wordt vaak geframed als een dilemma.

Privacy vs. werkbaarheid

In zijn algemeenheid wordt de inzet van IT positief gekwalificeerd en worden de zegeningen van de IT afgezet tegen de regels die de inzet van IT zouden belemmeren. Zo zouden privacy-regels (AVG) ten koste gaan van de ‘werkbaarheid’. De vraag is echter wiens of welke werkbaarheid wordt bedoeld.

Ook is het de vraag of naleving van de regels niet beschouwd zou moeten worden als deel van het werk. Regels zijn immers bedoeld om de kwaliteit van de zorg en het vertrouwen van patiënten te waarborgen. Daarom zijn er niet alleen vakinhoudelijke maar ook privacy-richtlijnen en richtlijnen voor informatiebeveiliging ontwikkeld. Ook zijn er wetenschappelijke methoden en procedures bedacht om relevante gegevens te verzamelen en om, op grond hiervan, valide regels te ontwikkelen of aan te scherpen.

Kennis

Het verzamelen, opslaan en verwerken van data vereist veel kennis: welke data zijn relevant, hoe kunnen deze op een valide wijze worden verkregen, welke data kunnen of moeten worden geaggregeerd, en zo voorts en zo verder. Om verantwoorde conclusies te trekken zijn niet alleen veel representatieve data nodig maar is ook kennis, medische kennis onontbeerlijk. Deze kennis is zeer omvangrijk en sterk gespecialiseerd, om niet te zeggen gefragmenteerd.

Het afleiden van steekhoudende conclusies uit de grote en vaak zeer versnipperde hoeveelheden data is geen sinecure. Artificiële intelligentie in de vorm van algoritmen kan behulpzaam zijn bij analyse en implementatie, maar natuurlijke kennis blijft nodig. Daarmee is het mogelijk om vakinhoudelijke afwegingen en keuzes te maken, om diagnoses te stellen en om behandelingen uit te voeren; niet alles is robotiseerbaar.

De ontwikkeling van natuurlijke intelligentie vergt veel discussie. De technische mogelijkheden tot uitwisseling van gegevens en interpretaties kunnen de kwaliteit en snelheid van deze discussie sterk bevorderen.

Overleg

Technologische ontwikkelingen gaan snel. Zo zijn de kosten van de technische middelen ten behoeve van dataverzameling, -opslag, -uitwisseling en -analyse sterk verlaagd (wat natuurlijk niet noodzakelijk geldt voor de gebruikskosten). Dit kan het overleg over de toepassing onder druk zetten. Dit overleg kost tijd. Te meer omdat er vaak sterk uiteenlopende (financiële) belangen zijn. Dit kan leiden tot andere of nieuwe regels. Afhankelijk van de uitkomsten van dit overleg, kan het ook aanzienlijke investeringen met zich meebrengen. Het is niet altijd duidelijk hoe deze tot verbeteringen dan wel besparingen leiden.

John van Rooij is informatie-architect en adviseur gegevensbescherming.

Geef uw reactie

Om te kunnen reageren moet u ingelogd zijn. Heeft u nog geen account, maak dan hieronder een account aan. Lees ook de spelregels.