Jan Groenewegen, revalidatiearts bij Clinics in Revalidatie, is afgestudeerd aan de master Health Informatics
Mijn naam is Jan Groenewegen. Ik ben revalidatiearts en werkzaam in de medisch specialistische pijnrevalidatie. Ik heb onderzocht hoe collega revalidatieartsen en physician assistants denken over het gebruik van kunstmatige intelligentie in een predictiemodel voor samen beslissen met hun patiënten. Het predictiemodel voorspelt of mensen met chronische pijn zullen verbeteren van pijnrevalidatie voor uitkomsten zoals activiteiten, pijn, vermoeidheid en kwaliteit van leven. Artsen kunnen hiermee uitleggen aan mensen met chronische pijn welke uitkomsten zij kunnen verwachten van pijnrevalidatie. Ik ontdekte dat artsen moeite hebben om het model te begrijpen. Zij zouden hebben om dit uit te leggen aan iemand met chronische pijn. Zij vragen om nader uitleg en een instructie over hoe het model te gebruiken, hoe het te interpreteren en hoe zij aan iemand met pijn moeten vertellen wat er in staat. Artsen zijn ook terughoudend met het vertellen van negatieve voorspellingen aan patiënten zonder uitgebreider uitleg over langdurige pijn (pijneducatie). Zij willen hun patiënten met pijn niet ontmoedigen maar juist helpen om hun pijn beter te begrijpen.
Ik ben werkzaam bij Clinics in Revalidatie (CIR). Het predictiemodel is ontwikkeld met behulp van patiëntgegevens bij CIR. Het is belangrijk voor de organisatie om te weten hoe zij het model verder moet implementeren in de praktijk. Dit onderzoek gaat daaraan bijdragen. De patiënt zal op basis van de aanbevelingen uit het onderzoek betere informatie krijgen van de arts. De arts zal op basis van de aanbevelingen een instructie krijgen over hoe het model werkt en hoe het te gebruiken. De arts zal ook de gelegenheid hebben om het model in de dagelijkse praktijk te testen om aan het gebruik daarvan te wennen.
Andere organisaties kunnen dezelfde voordelen hebben aan het gebruik van het predictiemodel. Dit moet echter worden gevalideerd en anders geijkt voor elke organisatie. Dit houdt in dat er zorgvuldig moet worden gekeken naar hoe het model presteert in elke organisatie. Voordat de stap gemaakt kan worden naar het verspreiden van het model naar andere organisaties is het belangrijk dat het goed geïmplementeerd kan worden bij CIR. Dan zal de impact op de zorg en de meerwaarde van het model duidelijker worden. Dit vraagt om een goede samenwerking tussen de organisatie, patiënten, artsen en uiteindelijk ook patiëntorganisaties, andere zorginstellingen, Vereniging van Revalidatieartsen en zorgverzekeraars. Het onderzoek heeft mijn blik op de zorg verbreed, specifiek wat erbij komt kijken als je wil innoveren met ‘artificial intelligence’ (AI)/kunstmatige intelligentie in de zorg, dit dankzij de Health Informatics afstudeermodule.