Heeft de wereld nog artsen nodig?

Heeft de wereld nog artsen nodig? “AI zal steeds meer routinetaken automatiseren en artsen ondersteunen bij complexe beslissingen”, zegt prof. dr. Mark De Ridder, CEO van het UZ Brussel en professor aan de VUB. “Maar hoe krachtiger de technologie wordt, hoe belangrijker het vermogen van de arts om informatie kritisch te beoordelen, ze te vertalen naar de unieke patiënt en zelf de verantwoordelijkheid voor die beslissing te dragen.” 

Wat betekent AI op macroniveau voor de geneeskunde? Waar zitten de grote doorbraken en de winst? 
Mark De Ridder: “AI wordt vandaag eigenlijk als een overkoepelend begrip gebruikt, maar je moet twee grote zaken onderscheiden. Enerzijds heb je de large language models, zoals de  ChatGPT’s en Claude’s van deze wereld, die ons helpen om informatie te analyseren, literatuur te doorzoeken en routinetaken te automatiseren. Anderzijds heb je machine learning: algoritmes die ons kunnen helpen voorspellen wat er met een patiënt kan gebeuren. Je kan bijvoorbeeld alle klinische parameters uit een elektronisch patiëntendossier inladen om te voorspellen of iemand een pneumonie of trombose zal ontwikkelen tijdens een hospitalisatie. Of genetische gegevens en radiologische beelden combineren om te bepalen welke behandeling het meest geschikt is. AI kan zo niet alleen automatiseren, maar ook artsen ondersteunen bij hun besluitvorming.” 

“AI kan niet alleen automatiseren, maar ook artsen ondersteunen bij hun besluitvorming” 

Wat verandert er concreet voor de arts? Welke taken worden overgenomen? 
“Routine zal steeds meer worden geautomatiseerd. Denk aan administratieve taken, literatuuronderzoek of het opmaken van verslagen. Ook tijdens een consultatie kan AI veel werk uit handen nemen: informatie structureren, een voorschrift voorbereiden of een afspraak vastleggen. Maar nét daar ontstaat een interessante paradox: hoe intelligenter de technologie wordt, hoe belangrijker de menselijke kwaliteiten van de arts worden. Een algoritme kan bijvoorbeeld berekenen welke kankerbehandeling statistisch de grootste kans op succes biedt. Maar daarmee is de medische beslissing nog niet genomen. Past die behandeling bij deze patiënt? Bij zijn leeftijd, levensverwachting, waarden en wensen? Welke toxiciteit is voor hem aanvaardbaar? Als arts moet je niet alleen informatie verwerken, maar er ook de correcte betekenis aan geven. En uiteindelijk blijft ook de verantwoordelijkheid bij de arts. AI kan adviseren, waarschuwen, alternatieven voorstellen en ons helpen om betere artsen te worden, maar de verantwoordelijkheid voor de patiënt kunnen we niet aan een algoritme uitbesteden.” 

“AI kan ons helpen betere artsen te worden, maar de verantwoordelijkheid voor de patiënt kunnen we niet aan een algoritme uitbesteden” 

Hoe verandert daardoor de arts-patiëntrelatie?
“Jarenlang stonden er in de consultatieruimte twee stoelen: één voor de arts en één voor de patiënt. Vandaag komt daar als het ware een derde stoel bij. AI zit tussen die twee in. Die derde stoel werkt langs beide kanten. De patiënt zal vóór de raadpleging al informatie opzoeken en aan AI vragen wat zijn klachten kunnen betekenen of welke behandeling mogelijk is. Vroeger was er een grote informatiekloof tussen arts en patiënt. Die wordt kleiner. Maar ook de arts gaat AI gebruiken om bijvoorbeeld administratie en informatieverwerking sneller te laten verlopen. Een arts zit vandaag nog vaak naar zijn scherm of papieren te kijken. AI zou ervoor kunnen zorgen dat hij meer tijd heeft om met de patiënt te praten en hem in de ogen te kijken. Om te zien of iemand het moeilijk heeft, of er een traan komt, of er een stilte valt. Die informatie moet je als arts meenemen in je beslissing.” 

Welke vaardigheden worden dan belangrijker voor artsen? 
“We moeten in onze opleiding een switch maken van kennisvergaring naar kritisch leren omgaan met kennis, zeker als die ons aangereikt wordt door AI. Toen ik in 1998 afstudeerde, stond een ziekte soms op één bladzijde. Bij mijn dochter, die in 2027 afstudeert, zijn dat meerdere bladzijden. We kunnen studenten niet blijven proberen méér kennis te geven dan AI. Dat betekent niet dat kennis onbelangrijk wordt. Integendeel. Basiskennis en parate kennis moeten direct inzetbaar zijn. Als er iemand voor het ziekenhuis plots gereanimeerd moet worden, kan je niet eerst aan AI vragen wat je moet doen. In andere gevallen, ik denk bijvoorbeeld aan complexe kankerbehandelingen die om de zes maanden kunnen veranderen, is het veel belangrijker dat een student weet waar hij de actuele informatie kan vinden, hoe betrouwbaar die bron is en hoe hij die kennis moet toepassen. En opnieuw weegt hier het menselijke aspect. Wanneer je een patiënt vertelt dat hij kanker heeft, moet je zien hoe die boodschap binnenkomt. Soms moet je verder uitleggen, soms andere woorden gebruiken en soms gewoon zwijgen.” 

Zijn er ook gevaren verbonden aan AI in de geneeskunde? 
“Het grootste gevaar is dat mensen AI blindelings gaan geloven en er niet kritisch mee omgaan. AI kan nog altijd fouten maken, confabuleren of discrimineren. Een studie over een behandeling bij Europeanen of Chinezen kan bijvoorbeeld niet zomaar worden geëxtrapoleerd naar een andere populatie. Een arts moet dus kunnen inschatten wat AI wel en niet kan. De vraag is niet of we AI gaan gebruiken, maar hoe. We moeten vermijden dat we gemakzuchtig worden en ons te allen tijde blijven afvragen: klopt dit, is de kwaliteit gecontroleerd en zijn onze studenten voldoende gevormd om ermee om te gaan?” 

Kan u een concreet voorbeeld geven waar AI vandaag al een verschil maakt? 
“Een heel concreet voorbeeld is radiochirurgie van hersentumoren. Daar moet je een zeer hoge dosis straling op de tumor richten en tegelijk de hersenen en andere kritische structuren zo veel mogelijk sparen. Vandaag gebruiken we daarvoor een door AI gestuurd systeem. Een behandeling die vroeger drie à vier uur voorbereiding vroeg, kan nu een halfuurtje gepand worden. Bovendien wordt de kwaliteit veel gelijkmatiger. De arts en de fysicus moeten vooral interpreteren of het resultaat goed is. AI kan ook helpen om anatomische  structuren automatisch in te tekenen, met een grote accuraatheid. Als je de resultaten vergelijkt, zie je soms dat AI meer overeenkomt met de verschillende artsen dan die artsen onderling

Moet ook de opleiding geneeskunde zich aanpassen? “Absoluut. We zijn bezig met de opleiding van de toekomst. We moeten opnieuw heel duidelijk bepalen welke kennis essentieel is en waar we vooral vaardigheden moeten aanleren. AI moet daar ook een plaats krijgen. We hebben vandaag al onderwijs waarin studenten een casus krijgen en zelf informatie moeten opzoeken. We beoordelen niet alleen het antwoord, maar ook de weg ernaartoe: welke bronnen gebruik je en kan je verantwoorden waarom je ze gebruikt? Je moet studenten niet leren om tegen AI te vechten. Je moet hen leren ermee te werken.” 

Hoe ziet de arts van de toekomst er dan uit? 
“Ik denk aan iemand met een heel goede klinische neus, die snel kan inschatten wat pluis en niet-pluis is. Iemand die met zijn tijd mee is en goed met AI kan omgaan, maar die tegelijk empathisch blijft. AI kan misschien 70 à 80 procent van de beschikbare kennis aanleveren. Maar de arts moet kunnen zeggen: op basis van mijn kennis, mijn klinische ervaring en deze patiënt voor mij, gaan we toch niet voor die optie. Die klinische neus, die basiskennis, het gevoel en het luisteren moeten blijven. En vooral: de verantwoordelijkheid voor de patiënt blijft bij de arts.”