AI: terug van nooit weggeweest

Patiënten, maar vooral hun artsen, hebben te maken met steeds meer informatie die moet worden gebruikt voor de juiste diagnoses en behandelingen. Medische dossiers bevatten steeds vaker genetische informatie en terabytes aan digitaal beeldmateriaal. Het aanbod van medicijnen wordt groter en persoonlijker, en sensoren en wearables verzamelen data over het lichaam. Maar de zorgaanbieder krijgt niet meer tijd. De belofte van AI (articial intelligence) is dat taken die nu nog mensenwerk zijn beter, sneller en goedkoper worden uitgevoerd door software. 

IBM is met zijn Watson al jaren het bekendste voorbeeld van een AI toepassing in de zorg, maar het aantal nieuwe ondernemingen op dit gebied groeit explosief. Bedrijven die zich richten op AI (artificial intelligence) voor toepassing in de zorg zijn in 2016 een gewilde investering. Een recente inventarisatie door de Amerikaanse financiële consultant CB Insights telt alleen voor dit jaar al 60 transacties door durfinvesteerders in deze sector. In 2011 waren dat er nog maar acht. De investeringen zijn niet beperkt tot Silicon Valley, de toepassing van kunstmatige intelligentie in de zorg is mondiaal sterk aan het groeien.

De ondernemingen die door CB Insights in kaart zijn gebracht bestrijken een enorm divers terrein. Medische beeldvorming en diagnostiek is een van de grootse segmenten, maar ook in de farma-hoek zit AI in de lift, vooral om de ontwikkeltijd van nieuwe medicijnen te verkorten. Kankeronderzoek is

eveneens een toepassingsgebied dat sterk in de belangstelling staat, maar ook operationele segmenten als ziekenhuismanagement en patiëntenmonitoring staan op het vizier van de nieuwe lichting ondernemingen. De indeling van CB Insights is arbitrair. Je kunt namelijk best het punt maken dat er tegenwoordig nauwelijk meer softwarebedrijven zijn die niet op een of andere manier gebruik maken van kunstmatig intelligente software.

Games, auto's en fabrieken

Het vakgebied AI is zo breed en bestaat al zo lang dat de toepassing ervan bijna overal te vinden is in computergames, fabrieken, auto’s en vertaalprogramma’s.

AI-research ging gelijk op met de opkomst van de computer in de jaren zestig en zeventig. In eerste instantie had het vakgebied een theoretische en vooral filosofische achtergrond met als kernvraag: kunnen computers ooit net zo goed denken als mensen? Hoewel de Britse wiskundige Alan Turing hiervoor een elegant gedachtenexperiment bedacht (de Turing Test), is die vraag in de praktijk veel te complex voor een ja/nee antwoord. De AI-research breidde zich in de afgelopen decennia uit tot gebieden als patroon- en beeldherkenning, simulaties, spellen (schaak, Go), automatisch vertalen en zelflerende systemen. Een (flauwe) grap onder AI-onderzoekers was altijd: de definitie van AI is datgene wat de computer nog niet kan. En daarmee is de grens van wat AI nu precies wel is in de afgelopen jaren enorm opgeschoven.

Benedict Cumberbatch speelt de rol van Alan Turing in de film The Imitation Game (Black bear Pictures)

Werk dat een computer kan doen

Computers zijn beter in routes berekenen, containers optimaal op een schip plaatsen, teksten vertalen, verbanden opzoeken of schaken dan de meeste mensen. Siri en Google Now verstaan op je smartphone met een verbluffende nauwkeurigheid je gesproken commando’s, en het zoeken op ‘boot’ in je Google Photo collectie tovert binnen een seconde alle foto’s waarin een boot voorkomt op je scherm. Op Internet barst het van de filmpjes van robots die het opnemen tegen menselijke tafeltennissers of robots die prima op een glibberig pad kunnen lopen. Allemaal taken waarvan we vroeger dachten dat ze uniek voor de mens (of dier) waren.

Wanneer je zegt dat nieuwe zorg-startups AI gebruiken is dat dus eigenlijk net zoiets als zeggen dat ze cloudsoftware of smartphones gebruiken. AI technieken zijn een onlosmakelijk onderdeel van dit digitale tijdperk geworden. Een nadere blik op de list van CB Insights maakt wel wat duidelijker waarom de Amerikaanse analisten de selectie hebben gemaakt. Wat ze gemeen hebben is dat ze op basis van (big) data met behulp van technieken die voorkomen uit de AI proberen om enerzijds nieuwe verbanden te ontdekken of anderzijds mensen intelligent werk uit handen te nemen dat ook door de computer kan worden gedaan.

Siri, voice command van Apple

Deep learning

Daarbij speelt het AI-vak gebied deep learning een belangrijke rol. Bij deep learning gaat het erom om algoritmen en hardware te ontwikkelen die zelflerend zijn en op basis van ongeordende data patronen kunnen herkennen, verbanden kunnen zien en beslissingen kunnen nemen. Het in 2014 door Google overgenomen bedrijf Deepmind is waarschijnlijk de meest bekende onderneming op dit gebied. DeepMind ontwikkelde AlphaGo, de software die zichzelf leerde om Go te spelen op het niveau van de huidige wereldkampioen. Go geldt als een moeilijker opgave voor AI dan schaken, omdat het aantal mogelijke zetten zo groot is dat je deze niet allemaal kunt doorrekenen.

AI-bedrijf DeepMind werkt samen met Moorfields Eye Hospital

DeepMind kijkt overigens ook naar de zorg. Twee maanden geleden maakte het Engelse Moorfield Eye Hospital bekend dat meer dan een miljoen anonieme oogfoto’s zullen worden gebruikt om in samenwerking met DeepMind software een zelflerende systeem te ontwikkelen dat in een vroeg stadium oogziekten kan herkennen. Een groot aantal van de AI-startups probeert iets vergelijkbaars te doen, maar dan meestal voor een specifiek vakgebied, zoals diabetes, depressies of hartfalen.

Computer voorstander van Donald Trump

Het oude, romantische beeld van AI - een computer die probeert te doen of hij/zij een mens is waarmee je kunt converseren - staat in de afgelopen jaren opnieuw in de belangstelling. Tot voor enkele jaren terug waren chatbots - zeg maar softwarematige helpdeskmedewerkers - zo beroerd dat je de conversatie na drie zinnen met de virtuele assistant te hebben gewisseld al opgaf.

De nieuwe generatie chatbots profiteert van grote vorderingen in taaltechnologie, maar ook van het feit dat software steeds meer benul krijgt van context en gezond verstand. En daarmee wordt de digitale conversatie geloofwaardiger en waardevoller.

Microsoft is daarvan overigens nog niet overtuigd. De softwaremaker lanceerde dit voorjaar bij wijze van experiment de chatbot Tay, die een 17-jarige Amerikaanse tiener moest nadoen en onder meer via Twitter toegankelijk was. Tay bleek na een paar uur interactie met het Internet-publiek een groot voorstander te zijn van Donald Trumps immigratiepolitiek, vond Hitler in orde en tweette “I fucking hate feminists and they should all die and burn in hell”. Microsoft haalde Tay offline en meldde in een blog dat het bedrijf grote spijt had van de beledigende en kwetsende tweets van Tay.

Virtuele verpleegkundige

Ook de door CB Insights genoemde startup Sensely gaat ervan uit dat zijn virtuele verpleegkundige Molly het niet zo bont maakt. Volgens de makers van deze virtuele assistent kunnen mensen met diabetes, hartziekten of geestelijke aandoeningen veel baat hebben bij regelmatig contact met een virtuele assistent. Molly moet aan de hand van de gesprekken met patiënten op eigen houtje kunnen bepalen of het nodig is door te verbinden met een specialist van vlees en bloed. Your.MD en Med.What zijn vergelijkbare virtuele medische assistenten, net als het Engelse Babylon Health.

Virtuele assistent Molly van het bedrijf Sensely

CB Insights zet wearables in een aparte categorie. Bedrijven als BioBeats gebruiken AI-technieken om op basis van hartslag, slaap en bewegingsdata op maat gemaakte adviezen voor stressverlaging en een gezondere leefstijl te geven. Een andere startup, PhysIQ, gebruikt deep learning technieken uit de vliegtuigindustrie en energiesector om slimme systemen te maken voor het op afstand monitoren van patiënten op basis van sensoren in wearables.

Wat geldt voor startups, geldt natuurlijk net zo hard voor gevestigde namen als Fitbit, Nike of Apple. Hun AI-teams staan ook voor de uitdaging om de kolossale hoeveelheid lichaamsdata die beschikbaar komt via armbanden, smartwatches en smartphones te vertalen in persoonlijke adviezen en op den duur wellicht klinisch relevante conclusies.

Ze zullen daarbij mogelijk gebruik maken van de software van de door CB Insights gesignaleerde startups. Een deel daarvan maakt namelijk zelf geen product of dienst, maar biedt AI-software bouwstenen die door andere softwaremakers kunnen worden geïntegereerd of toegepast. Je kunt hen beschouwen als infrastructuurleveranciers. Voorbeelden in deze sector zijn Ayasdi, H2O.ai and Digital Reasoning Systems.

Honderden miljoenen voor geheimzinnige bedrijven

Een van de meest geheimzinnige bedrijven die AI beschouwt als cruciaal voor zijn ontwikkeling is Butterfly Networks, dat twee jaar geleden honderd miljoen dollar aan investingsgeld ophaalde. De tekst op de website liegt er niet om:

At Butterfly Network we are building a device that will make medical imaging accessible to everyone in the world. It’s a breakthrough that will save millions of lives.

Met een team van top-wetenschappers wil Butterfly Networks een echoscopie apparaat bouwen dat op je smartphone past en software die veel voorkomende aandoeningen zelf kan diagnostiseren. Butterfly heeft geld genoeg om geen Powerpoints voor banken te moeten maken, en opereert dus in stealth modus, onder de radar.

Wellicht nog onbekender is het Chinese iCarbonX, waarvan de mede-oprichter Dr. Jun Wang net als bij Butterfly Networks uit de gentech hoek komt.  iCarbonX haalde vorig jaar 200 miljoen dollar aan durfkapitaal op van de grootste Chinese investeringsmaatschappij. De doelstelling van de nieuwe AI-onderneming?

"We want to establish a health-related big data platform, to develop artificial intelligence to interpret and mine the data as well as to enable every individual to better manage their health and defeat diseases."

Het zal duidelijk zijn: aan ronkende ambities is er geen gebrek bij de nieuwe lichting spelers op de markt voor AI-toepassingen in de zorg.