“AI is niet de vijand, we gaan het hard nodig hebben om ons werk te kunnen blijven doen”

Hoe kijken radiologen in opleiding aan tegen hun beroep en een veranderend werkveld door de invloed van kunstmatige intelligentie? Minke Bergsma en Jip Opperman zijn allebei arts in opleiding (AIOS) op de afdeling radiologie bij de Noordwest Ziekenhuisgroep (NWZ). “Er zijn grofweg twee meningen: stop met je opleiding want je hebt straks geen werk meer als radioloog. En: AI is de enige manier om je baan als radioloog te behouden.”

De opleiding radiologie duurt vijf jaar, Bergma zit in haar tweede jaar, Jip in het derde. De aiossen merken hoe de praktijk het onderwijs inmiddels heeft ingehaald. In het NWZ worden op dit moment al een aantal AI-georiënteerde programma’s gebruikt op de werkvloer. Onder andere de software van het Nederlandse AI-bedrijf Aidence, waarmee noduli, medisch jargon voor bolletjes of plekjes in de longen, worden herkent. “Die software is zo goed als geïntegreerd in onze workflow. We pakken het er vanzelf bij. Zonder getraind oog kun je eindeloos scrollen, maar dit programma weet ze razendsnel te detecteren”, zegt Bergsma. “Het vinden van noduli is lastig en foutgevoelig, dus dit is een heel prettige ondersteuning. Natuurlijk moet je de afwijkingen daarna nog wel zelf controleren, aldus Opperman.

Op de afdeling wordt ook gewerkt werken met een AI-programma dat stops in de bloedvaten in de hersenen kan detecteren. “In de praktijk worden er alleen hele grote stops gedetecteerd. Die herken je, zelfs als eerstejaars, ook wel met je blote oog. Daarbij heeft het programma dus nog niet echt toegevoegde waarde’.”, zegt Opperman. 

Onderwijs loopt achter op praktijk

Hoewel de artsen in opleiding in hun werk dagelijks gebruiken maken van kunstmatige intelligentie, hebben ze hier in hun opleiding nauwelijks informatie over gehad. “Het is duidelijk dat AI de toekomst is, maar het inbouwen in de opleiding gaat een stuk trager dan wat er al op de werkvloer gebeurt”, vertelt Opperman. “Kunstmatige intelligentie gaat een onderdeel van ons werk worden. Of zou dat eigenlijk al moeten zijn”, gaat Bergsma verder. “Je hoeft er niet per se verstand van te hebben, maar je moet wel begrijpen hoe het werkt. Hoe het programma is ingesteld, wat de sensitiviteit is, van welke data maak je gebruik. Je mag geen mes gebruiken in de OK voordat je weet hoe je het gebruikt, zo zou dat met AI ook moeten zijn. Er moet in de opleiding daarnaast stil worden gestaan bij juridische en ethische overwegingen. Ook die kritische blik is essentieel.”

Jip Opperman, AIOS radiologie NWZ

Bergsma is inmiddels met haar collega Maarten van Weijer bezig met het opzetten van een opleidingsprogramma voor kunstmatige intelligentie binnen de radiologie. Volgens de AIOS gaat er in de nabije toekomst ook vragen over AI in de jaarlijkse voortgangstoets komen.

Uiteindelijk hoopt Bergsma dat kunstmatige intelligentie ook ingezet kan worden in de workflow in het ziekenhuis. “We krijgen enorme hoeveelheden aanvragen van scans, het zou mooi zijn als je door AI vast een schifting kan maken: deze scan moeten we voorrang geven, hier moeten we anders naar kijken, dit onderzoek moet volgens een bepaald protocol.”

Bang voor je baan?

Zijn de radiologen in opleiding niet bang voor hun banen wanneer technologie steeds slimmer wordt en taken kan gaan overnemen? Opperman: “Ik ben niet bang voor mijn baan. De werklast van radiologen gaat alleen maar hoger worden, er worden door de jaren heen steeds meer onderzoeken aangevraagd maar niet per se meer dokters opgeleid. We hebben meer te doen, dus dan is ondersteuning fijn. Het geeft je een stukje extra zekerheid. Natuurlijk heb jij als radioloog het eindoordeel, jij bent immers flexibeler met het interpreteren van aanvullende klinische gegevens, zoals informatie uit het patiëntendossier of bloedafwijkingen.”

Bergsma: “Kunstmatige intelligentie gaat ons vak totaal veranderen, je kunt er niet omheen. Maar de druk op de radiologie neemt zodanig toe, dat we AI hard nodig gaan hebben. Het is niet de vijand die ons werk overbodig maakt, het is een vriend die het mogelijk maakt dat wij ons werk überhaupt kunnen blijven doen.”

Hoe zou die opleiding eruit moeten zien? Opperman: “Ik denk dat er in de opleiding veel meer focus zou moeten liggen op de techniek achter de algoritmen en we dus ook veel meer zouden moeten weten over de voors en tegens van programma’s die we op de werkvloer (kunnen) gebruiken. Hoe is het algoritme gemaakt? Welke keuzes maakt een programma, wat is de afkapwaarde van bevindingen, hoe is het algoritme getraind: met Nederlandse of Amerikaanse data? Die informatie moet je hebben, om de waarde van het oordeel van zo’n programma te kunnen bepalen.”