AI in de ouderenzorg: tien aanbevelingen

AI ouderenzorg
Maaike Zweers
Maaike Zweers
16 november 2023
6 min

De ouderenzorg beschouwt AI steeds vaker als een kans om de uitdagingen rondom de vergrijzende samenleving aan te pakken. Tien aanbevelingen vanuit de praktijk.

Vilans en ActiZ stellen een whitepaper beschikbaar die deze kansen in de ouderenzorg belicht. Denk hierbij aan het automatiseren van administratieve processen, het ondersteunen van besluitvorming en het bevorderen van zelfredzaamheid bij cliënten. Hierdoor zijn de kwaliteit, efficiëntie en betaalbaarheid van zorg te verbeteren. In de whitepaper staan naast praktijkvoorbeelden tien aanbevelingen uit de praktijk. We vatten ze hier samen.

1. Start vanuit visie en strategie

Als organisatie overweeg je misschien met AI aan de slag te gaan. Het kan zijn dat je een bestaande AI-toepassing binnen de eigen organisatie wil inzetten, of zelf een nieuwe AI-toepassing wil gaan (mede-)ontwikkelen. In de praktijk blijkt dat hiervoor een duidelijk beeld nodig is van waar je organisatie naartoe wil met de inzet van data en AI. Hoe past dit binnen de bredere doelstellingen van de organisatie? En binnen de visie op zorg en het primaire zorgproces? Wat is nodig om tot waardevolle toepassingen van AI te komen? Een visie en strategie vormen de basis van een succesvolle implementatie van AI-toepassingen.

2. Dompel je onder in de praktijk

Waar lopen zorgverleners, cliënten en hun naasten tegenaan in de dagelijkse zorgpraktijk? Hoe kan AI hier een oplossing voor bieden? Loop rond op de werkvloer en praat regelmatig met medewerkers. Dan kun je signaleren waar de knelpunten zitten en van daaruit te beginnen met het samen ontwikkelen van een specifieke AI-toepassing.

3. Positioneer AI als ondersteuning en niet als vervanging

Er zijn werknemers die zich zorgen maken dat hun baan in de toekomst wordt overgenomen door zorgtechnologie. Maar AI is minder goed in staat om bijvoorbeeld zorgzaam te zijn en menselijke zorgverleners zullen met hun kennis, kunde, ervaring en gezond verstand gewoon aan het roer blijven staan bij het bieden van, en beslissen over zorg en ondersteuning.

4. Zet in op een nieuwe manier van werken

Medewerkers hebben tijd nodig om te leren werken met de nieuwe toepassing en om het nieuwe proces te omarmen. Het is belangrijk dat medewerkers voldoende worden gefaciliteerd en getraind in het werken met een AI-toepassing. Dit kan ook een nieuwe taak worden voor ‘digicoaches’, professionals die binnen zorgaanbieders de taak hebben om collega’s te ondersteunen bij het vergroten van hun digitale vaardigheden. Ook spelen enthousiaste aanjagers een grote rol in de borging van innovatie. Deze aanjagers, soms ook wel ‘super users’ genoemd, heb je ook nodig om met AI te beginnen, maar ook om gebruik in de praktijk naar een hoger niveau te brengen.

5. Besteed aandacht aan kansen én risico’s

In de zorg en als samenleving hebben we, net als de meeste bedrijven, de beste bedoelingen met de inzet van technologie. Maar door de waan van de dag zijn mensen vaak geneigd om het nadenken over ethische en sociale implicaties van technologie vooruit te schuiven of ze te beleggen bij andere experts. Het is echter belangrijk dat iedereen zich ervan bewust is dat de inzet van AI naast kansen ook risico’s met zich meebrengt. Denk hierbij aan dehumanisering van de zorg, problematisering en stigmatisering van ouderdom, en inbreuk op privacy en autonomie.

Ook is het belangrijk dat er ruimte is voor cliënten en zorgverleners om zelf bewuste keuzes te kunnen maken over wat passend is in de context van een individu. Er zijn veel voorbeelden van AI-systemen waarvan de uitkomsten niet representatief is. Of zelfs oneerlijk voor bepaalde individuen of groepen mensen. De oorzaak is dan vaak dat AI-modellen zijn getraind aan de hand van gebrekkige datasets. Aangezien het erg moeilijk  is om vooringenomenheid helemaal uit te bannen uit datasets en beslisregels voor AI, is het des te meer van belang dat gebruikers de uitkomsten en adviezen vanuit AI niet als leidend zien.  Ze moeten kritisch kunnen bepalen of en in hoeverre deze passen bij het individu en/of de situatie.

6. Werk vanuit een multidisciplinaire aanpak

De inzet van AI vraagt een blik op de bredere organisatorische context en sociale en culturele veranderingen die daarbij nodig zijn. Het is van belang dat de betrokkenen de zorg en de techniek begrijpen en dus weten wat werkt op technisch vlak en in de dagelijkse zorgpraktijk. Hierbij is wederzijds begrip nodig tussen ontwikkelaars en zorginhoudelijke experts. Rollen zoals de rol de Chief Nursing Information Officer (CNIO) kunnen helpen bij het vormen van de brug tussen de IT en de dagelijkse zorgpraktijk.

7. Breng de (technische) basis op orde

Aan de slag gaan met AI vraagt van zorgorganisaties om een goede informatiehuishouding en IT-architectuur en het op orde hebben van je data en het datamanagement. Om nuttige en betrouwbare AI-toepassingen te (mede-) ontwikkelen en/of implementeren in de organisatie, is vaak een rijke variëteit, volume en kwaliteit van data nodig. Hier valt vaak nog een slag te maken om data en AI in de zorg goed toe te kunnen passen.

Bij databeschikbaarheid is het belangrijk om onderscheid te maken tussen zorginhoudelijke data en overige data. Zorginhoudelijke data betreft gegevens over inhoud van zorg en gezondheid die zorgprofessionals vastleggen in een ECD. Overige data wordt (veelal) ook in een ECD vastgelegd of in andere gekoppelde bedrijfssystemen zoals een planningssysteem.

8. Speel tijdig in op wet- en regelgeving

Goed zicht hebben op en conformeren aan de relevante wet- en regelgeving blijkt een belangrijke randvoorwaarde. Er gelden in de zorg strenge regels voor het gebruik van data en het ontwikkelen en op de markt brengen van producten. Producten moeten onder andere getest worden op veiligheid, effectiviteit en nauwkeurigheid voordat ze toegepast kunnen worden in de praktijk. Deze testen zijn vaak een uitgebreid en kostbaar proces voor de ontwikkelaar. Om te helpen bij het waarborgen van onder andere de ethische en juridische aspecten van inzet van AI, is in het Zorgtransformatiemodel een ‘Leidraad applicaties en algoritmes in de zorg’ opgenomen die verwijst naar richtlijnen en principes voor het gebruik van AI in de zorg.

Voor AI-systemen die ingezet worden bij het leveren van zorg, speelt ook de sectorspecifieke Europese wetgeving zoals de Medical Device Regulation (MDR).  Daarnaast gaat in de nabije toekomst ook specifieke wetgeving voor AI in werking: de wet op artificiële intelligentie (AI Act). Die regelt het juridisch kader van AI-systemen en kent net zoals de MDR een op risico gebaseerde aanpak

9. Waarborg gebruiksvriendelijkheid en transparantie

Het gebruik van een AI-toepassing moet goed geïntegreerd worden in de praktijk. Dat moet op zo’n manier gebeuren dat de gebruiker geen of slechts een minimaal aantal extra stappen hoeft te zetten om taken uit te voeren met gebruik van de AI-toepassing. Stel, een zorgverlener maakt gebruik van de mogelijkheid om spraakgestuurd te rapporteren in het ECD. Dan heb je dicteersoftware nodig die op een gebruikersvriendelijke manier geïntegreerd is binnen het ECD.

10. Werk samen met de sector

Waardevolle toepassingen van AI kunnen klein beginnen, vanuit ideeën of probleemstellingen waar iteratief oplossingen voor worden ontwikkeld en getest. Tegelijk kan het voor individuele zorgaanbieders een (te) grote uitdaging zijn om zelfstandig AI-toepassingen te ontwikkelen, testen en implementeren. Om AI-toepassingen te laten slagen in de praktijk, is over het algemeen schaalgrootte van belang. Dat geldt bijvoorbeeld wat betreft de innovatieslagkracht en beschikbare data als input voor AI. Samenwerken kan uitkomst bieden.

Meer lezen: download dan hier de whitepaper AI  in de ouderenzorg

 

Uitgelicht

Persberichten

Plaats zelf je persbericht

Lees meer

Gerelateerde artikelen