Artsen op de Intensive Care (IC) moeten dagelijks inschatten wanneer een patiënt veilig naar de verpleegafdeling kan. Een te vroeg ontslag verhoogt het risico op heropname, wat samenhangt met complicaties en een hoger sterfterisico, terwijl een langer IC-verblijf de kans op bijvoorbeeld ziekenhuisinfecties vergroot. Het LUMC en het Leiden Institute of Advanced Computer Science (LIACS) onderzochten hoe kunstmatige intelligentie (AI) artsen kan helpen bij deze complexe afweging.
Het onderzoek is uitgevoerd door Lincen Yang (postdoc, LIACS) Siri van der Meijden (technisch geneeskundige, LUMC), Sesmu Arbous (anesthesioloog-intensivist en hoogleraar intensive care-geneeskunde, LUMC) en Matthijs van Leeuwen (hoogleraar explainable machine learning, LIACS).
Het gebruik van AI en algoritmes komt steeds meer onder een vergrootglas te liggen. Want er kan veel en er wordt nog meer beloofd. Maar wat zit er nou precies onder de motorkap van zo’n AI-model? Voor sommige toepassingen maakt die kennis niet zoveel uit. Maar artsen op de IC moeten beslissingen nemen die een grote impact hebben op het herstel van de patiënt. Zij willen precies weten op basis van welke factoren de risicovoorspellingen gebaseerd zijn.
Niet vervangen, maar ondersteunen
“Het probleem voor artsen op de IC is dat de meeste beschikbare modellen in twee varianten komen. Ze kunnen patiënten heel goed aanmerken als hoog risico, maar zonder uitleg waarom. Of ze komen wel met een uitleg, maar die klopt volgens de artsen niet altijd”, zegt Yang.
Lees hier het volledige artikel.