AI en datawetenschap maken op waarde gebaseerde gezondheidszorg mogelijk
De gezondheidszorg is een van de belangrijkste en meest uitdagende sectoren ter wereld. Het beïnvloedt het leven en welzijn van miljarden mensen en slokt een aanzienlijk deel van de wereldeconomie op. De gezondheidszorg heeft echter ook te maken met veel problemen, zoals stijgende kosten, ongelijke kwaliteit, inefficiënte levering en ongelijke toegang. Deze problemen worden nog verergerd door de groeiende vraag naar gezondheidszorg, die wordt veroorzaakt door factoren zoals de vergrijzing, chronische ziekten en pandemieën.
Om deze problemen aan te pakken is er behoefte aan een paradigmaverschuiving in de gezondheidszorg, van een op volume gebaseerd model naar een op waarde gebaseerd model. Een op volume gebaseerd model richt zich op de kwantiteit van de geleverde diensten, zoals het aantal tests, procedures of ziekenhuisopnames. Een op waarde gebaseerd model richt zich op de kwaliteit van de bereikte resultaten, zoals de gezondheidsstatus, tevredenheid en ervaring van patiënten. Een op waarde gebaseerd model heeft als doel de gezondheid en het welzijn van patiënten te verbeteren en tegelijkertijd de verspilling en inefficiëntie van gezondheidszorgsystemen te verminderen:
Betrokkenheid en empowerment van patiënten verbeteren
Kunstmatige intelligentie en datawetenschap kunnen patiënten helpen beter geïnformeerd, betrokken en proactief deel te nemen aan hun gezondheid en zorg. Kunstmatige intelligentie en datawetenschap kunnen patiënten bijvoorbeeld gepersonaliseerde en op maat gemaakte informatie, voorlichting en begeleiding bieden op basis van hun gezondheidstoestand, doelen en voorkeuren. Kunstmatige intelligentie en datawetenschap kunnen ook interactieve en intelligente hulpmiddelen bieden, zoals chatbots, spraakassistenten en draagbare apparaten, die patiënten kunnen helpen bij het monitoren, beheren en verbeteren van hun gezondheid en welzijn.
Diagnose en behandeling verbeteren
Kunstmatige intelligentie en data science kunnen zorgverleners helpen betere en snellere beslissingen te nemen op basis van het beste beschikbare bewijs en de beste gegevens. Kunstmatige intelligentie en data science kunnen bijvoorbeeld grote en complexe datasets analyseren, zoals medische dossiers, afbeeldingen, genomica en sensoren, en inzichten, voorspellingen en aanbevelingen bieden voor diagnose en behandeling. Kunstmatige intelligentie en data science kunnen ook precisiegeneeskunde mogelijk maken, waarbij de gezondheidszorg wordt aangepast aan de individuele kenmerken, behoeften en voorkeuren van elke patiënt.
Optimalisering van zorgverlening en -activiteiten
Kunstmatige intelligentie en data science kunnen organisaties in de gezondheidszorg helpen om de efficiëntie, effectiviteit en kwaliteit van hun diensten en processen te verbeteren. Kunstmatige intelligentie en data science kunnen bijvoorbeeld de toewijzing en het gebruik van middelen zoals personeel, apparatuur en faciliteiten optimaliseren en kosten, fouten en verspilling terugdringen. Kunstmatige intelligentie en data science kunnen ook de coördinatie en samenwerking van teams in de gezondheidszorg verbeteren en de workflows en communicatie van zorgverleners en patiënten stroomlijnen.
Innovatie en onderzoek in de gezondheidszorg bevorderen
Kunstmatige intelligentie en data science kunnen onderzoekers en vernieuwers in de gezondheidszorg helpen bij het ontdekken van nieuwe en betere manieren om ziekten en aandoeningen te voorkomen, diagnosticeren, behandelen en genezen. Kunstmatige intelligentie en datawetenschap kunnen bijvoorbeeld de ontwikkeling en het testen van nieuwe medicijnen, apparaten en therapieën versnellen en de tijd en kosten van klinische proeven verminderen. Kunstmatige intelligentie en datawetenschap kunnen ook het genereren en verspreiden van nieuwe kennis en bewijzen mogelijk maken en een cultuur van leren en verbeteren in de gezondheidszorg bevorderen.
Om het volledige potentieel van kunstmatige intelligentie en datawetenschap voor waardegerichte gezondheidszorg te benutten, is er behoefte aan een gezamenlijke aanpak met meerdere belanghebbenden, waarbij patiënten, zorgverleners, betalers, wetgevers, onderzoekers en vernieuwers betrokken zijn. Er is ook behoefte aan een ondersteunende en faciliterende omgeving die de ontwikkeling, toepassing en evaluatie van kunstmatige intelligentie en data science oplossingen voor de gezondheidszorg bevordert. Er is ook behoefte aan een continu en adaptief leer- en verbeteringsproces dat gebruik maakt van de feedback en gegevens van toepassingen van kunstmatige intelligentie en data science en dat de beste praktijken en lessen uit andere domeinen en sectoren integreert.
