AI bepaalt mede ontslag van de ic

Artsen op de intensive care van Amsterdam UMC kunnen mede op basis van artificial intelligence bepalen of een patiënt in aanmerking komt voor ontslag. De intelligente software schat in hoe groot de kans op terugkeer op de ic is.

Het idee om AI zo in te zetten ontstond, vertelt intensivist Patrick Thoral (Amsterdam UMC), toen anno 2016 werd overgegaan op een nieuw elektronisch patiëntendossier (epd). Het nieuwe ziekenhuisbrede epd kon niet goed worden gekoppeld aan het oude, waardoor oudere ic-patiëntdata niet meer beschikbaar waren. ‘Zo zouden we meer dan tien jaar aan gegevens min of meer kwijt zijn. Zonde. Na landelijke aandacht om big data voor sepsis te gebruiken, kwam collega Paul Elbers, eveneens intensivist, in die tijd in contact met de Amsterdamse softwareontwikkelaar Pacmed. Waren die oude patiëntgegevens – het gaat om miljarden datapunten – niet te gebruiken als input voor een softwareprogramma waarmee we het besluit wanneer een patiënt van de ic kan worden ontslagen, kunnen ondersteunen? Met als doel het aantal heropnames terugdringen, en voorkomen dat patiënten langer dan nodig op de ic liggen. Ook gegeven de capaciteit en het personeelstekort op de ic’s zou dat geen overbodige luxe zijn.’

De kracht van de voorspelling

Het bleek een goed idee, sterker: die ‘ontslagsoftware’ is er dus nu. Voor het ontwikkelen daarvan is uiteindelijk gebruikgemaakt van de gepseudonimiseerde patiëntgegevens van bijna 25 duizend patiënten die op de ic zijn behandeld. De achterliggende techniek is machinelearning. Dat betekent dat naarmate het systeem met meer patiëntgegevens wordt gevoed, de kracht van de voorspelling verbetert. Het AI-systeem ‘kijkt’ om tot de kans op heropname te komen naar tal van routinematig verzamelde parameters, zoals de ontwikkeling van de hartslag, ademhalingsfrequentie, saturatie, bloedgaswaardes, labwaardes enzovoort. Pacmed Critical, zoals de software heet, vergelijkt zo in real time informatie van actuele patiënten op de ic met informatie van duizenden patiënten die in het verleden op een ic zijn behandeld. Op elk gewenst moment voorspelt de software hoe groot de kans is dat een patiënt na verplaatsing naar een verpleegafdeling binnen een week opnieuw naar de ic moet. Daarbij laat het niet alleen een voorspelling zien, maar in een grafiek ook hoe die voorspelling verandert met de tijd.

Thoral: ‘Zo zie je de actuele kans op heropname, maar ook hoe de kans zich ontwikkelde over de afgelopen uren tot dagen. En minstens zo belangrijk, je kunt ook zien welke patiëntkenmerken die kans bepalen: het systeem geeft daarvan een top tien. Heeft een patiënt bijvoorbeeld een hoge hartslag, dan verhoogt dat de kans dat na ontslag weer heropname noodzakelijk is. Die top tien geeft inzicht en maakt dat je als dokter vertrouwen krijgt in de voorspelling.’

Extra check

Twee vragen liggen voor de hand: hoe klein moet een kans zijn, wil je besluiten dat ontslag wel kan en wat gebeurt er als het artsenteam met betrekking tot ontslag tot een totaal andere conclusie komt dan de software? Thoral: ‘Dat zijn de vragen die we momenteel onderzoeken. Het aantal heropnames op Nederlandse ic’s ligt momenteel rond de 5 tot 10 procent. In de hoofden van veel dokters zitten die getallen als ijkpunten. Dat zijn de kansen die ze min of meer impliciet accepteren. Maar let wel, die getallen variëren met de ernst van de onderliggende ziekte van de patiënt. Verder hebben we afgesproken dat artsen eerst zelf een kans op heropname noemen, alvorens ze het advies van het AI-systeem krijgen. Daarna overleggen we: het advies fungeert dus als een extra check, een soort second opinion. Steeds blijft de intensivist eindverantwoordelijk – zeker bij een grote discrepantie tussen het klinische oordeel en de AI-voorspelling. ‘Dat laatste woord van de dokter spreekt vanzelf, want als ik “Goedemorgen” tegen een patiënt zeg, dan kan alleen de reactie terug mij al een indruk geven hoe het met hem of haar gaat. Zoiets kan een AI-systeem op dit moment nog niet leren.’

Gebruik in de praktijk

Omdat er veel wet- en regelgeving is waaraan moet worden voldaan wil je dit soort software als medisch hulpmiddel kunnen inzetten, hebben Thoral en collega’s al veel onderzoek gedaan naar de prestaties ervan zowel binnen het eigen ziekenhuis als in LUMC, Elisabeth-TweeSteden Ziekenhuis, St. Antonius Ziekenhuis en OLVG. Thoral: ‘Alleen al voor de CE-certificering moet je laten zien dat het model veilig is.’

Door te onderzoeken hoe de software in de praktijk wordt gebruikt, willen hij en zijn collega’s de waarde voor patiënten en zorgverleners verder verhogen. Zo is het volgens hem nu zaak aan te tonen dat gebruik ook een gunstig effect heeft op de heropnames. ‘Dat onderzoek zullen we in meerdere centra moeten doen.’