Ze onderkennen de komende disruptie en zijn zich er dan ook op aan het voorbereiden. Ook artsen staat een fundamentele transformatie te wachten, werd me verzekerd. Hier ben ik het volledig mee eens.

Leve het algoritme

Algoritmes klinken lekker modern maar zijn zo oud als onze beschaving. Een 'klassiek' voorbeeld uit de moderne geneeskunde: de APGAR-score. Toen dr. Virginia Apgar deze test in 1952 ontwikkelde, botste ze op weerstand. Een eenvoudig optelsommetje van vijf criteria kon toch niet de diepgaande beoordeling van ervaren pediaters benaderen? Consternatie alom toen dit algoritme veel beter bleek in het inschatten van de gezondheid van pasgeborenen.

Uiteraard is er nog een hemelsbreed verschil tussen een menselijke inschatting van de reactie van een baby op prikkels en het maken van zulke beoordelingen door een computerprogramma. Niet?

Doctor Google

Vroeger spraken we meesmuilend over "doctor Google", het concept dat patiënten via Google zelf hun diagnoses gingen stellen.

Met 'vroeger' bedoel ik twee jaar geleden. In een vergelijkend experiment moesten dokters een diagnose stellen op basis van een reeks symptomen en de medische historiek van een patiënt. Daarna werd diezelfde informatie ingevoerd in online 'symptomencheckers'. De dokters kwamen in 72% tot de juiste diagnose, terwijl de online tools het maar 34% van de tijd bij het rechte eind hadden.

Maar het evolueert razendsnel.

Rise of the machines

Onze siliconen partners zijn er nog niet, maar ze hebben wel een belachelijk snelle groeicurve.

Herinner je je nog de wedstrijden tussen Gary Kasparov en Deep Blue in 1996 en 1997? Deep Blue won, na meer dan tien jaar ontwikkeling en bijschaving van een complex algoritme. Maar in december 2017 heeft de supercomputer DeepMind zélf het AlphaZero-algoritme ontwikkeld. Zonder voorkennis en enkel op basis van de spelregels, presteerde het na vier uur beter dan het beste schaakprogramma van dit moment, op haar beurt veel beter dan de beste menselijke schaakgrootmeester.

Hoelang vooraleer een computer beter is in het beoordelen van longfoto's dan onze collega's radiologen?

In 2014 was een onderzoek aan de Maastricht University behoorlijk kritisch over robotchirurgie. "Duur maar niet beter", was de conclusie. "Is het inzetten van een robot wel maatschappelijk te verantwoorden?" Dat is één manier om het te bekijken. Een andere is dat deze nieuwe technologie op minder dan tien jaar tijd even goed is als een volleerde chirurg. En ze wordt alleen maar beter.

Midden 2016 startte Google een dedicated zoekalgoritme, continu verbeterd door menselijke artsen, waarmee bezoekers van de website specifiek op symptomen kunnen gaan zoeken.

Apple heeft zich nu ook ten volle op medische toepassingen gericht. Het bedrijf hoopt bijvoorbeeld dat het voor haar Apple Watch een algoritme kan maken dat volautomatisch atriumfibrillatie kan detecteren. O wacht, dat kunnen ze blijkbaar al met 97% nauwkeurigheid. Slik.

Hoelang vooraleer een computer beter is in het beoordelen van longfoto's dan onze collega's radiologen? Of in het protocolleren van vriescoupes dan een anatomopatholoog? IBM is hier met haar supercomputer Watson alleszins mee bezig.

What about us?

Worden alle artsen dan uiteindelijk overbodig? Nou, de eerste twintig jaar toch niet. De algoritmes zullen ons wel helpen in het stellen van diagnoses en optimaliseren van behandelingen. Maar voor de twintig jaar daarna: all bets are off.

Ze onderkennen de komende disruptie en zijn zich er dan ook op aan het voorbereiden. Ook artsen staat een fundamentele transformatie te wachten, werd me verzekerd. Hier ben ik het volledig mee eens.Leve het algoritmeAlgoritmes klinken lekker modern maar zijn zo oud als onze beschaving. Een 'klassiek' voorbeeld uit de moderne geneeskunde: de APGAR-score. Toen dr. Virginia Apgar deze test in 1952 ontwikkelde, botste ze op weerstand. Een eenvoudig optelsommetje van vijf criteria kon toch niet de diepgaande beoordeling van ervaren pediaters benaderen? Consternatie alom toen dit algoritme veel beter bleek in het inschatten van de gezondheid van pasgeborenen.Uiteraard is er nog een hemelsbreed verschil tussen een menselijke inschatting van de reactie van een baby op prikkels en het maken van zulke beoordelingen door een computerprogramma. Niet?Doctor GoogleVroeger spraken we meesmuilend over "doctor Google", het concept dat patiënten via Google zelf hun diagnoses gingen stellen.Met 'vroeger' bedoel ik twee jaar geleden. In een vergelijkend experiment moesten dokters een diagnose stellen op basis van een reeks symptomen en de medische historiek van een patiënt. Daarna werd diezelfde informatie ingevoerd in online 'symptomencheckers'. De dokters kwamen in 72% tot de juiste diagnose, terwijl de online tools het maar 34% van de tijd bij het rechte eind hadden.Maar het evolueert razendsnel. Rise of the machinesOnze siliconen partners zijn er nog niet, maar ze hebben wel een belachelijk snelle groeicurve.Herinner je je nog de wedstrijden tussen Gary Kasparov en Deep Blue in 1996 en 1997? Deep Blue won, na meer dan tien jaar ontwikkeling en bijschaving van een complex algoritme. Maar in december 2017 heeft de supercomputer DeepMind zélf het AlphaZero-algoritme ontwikkeld. Zonder voorkennis en enkel op basis van de spelregels, presteerde het na vier uur beter dan het beste schaakprogramma van dit moment, op haar beurt veel beter dan de beste menselijke schaakgrootmeester.In 2014 was een onderzoek aan de Maastricht University behoorlijk kritisch over robotchirurgie. "Duur maar niet beter", was de conclusie. "Is het inzetten van een robot wel maatschappelijk te verantwoorden?" Dat is één manier om het te bekijken. Een andere is dat deze nieuwe technologie op minder dan tien jaar tijd even goed is als een volleerde chirurg. En ze wordt alleen maar beter.Midden 2016 startte Google een dedicated zoekalgoritme, continu verbeterd door menselijke artsen, waarmee bezoekers van de website specifiek op symptomen kunnen gaan zoeken. Apple heeft zich nu ook ten volle op medische toepassingen gericht. Het bedrijf hoopt bijvoorbeeld dat het voor haar Apple Watch een algoritme kan maken dat volautomatisch atriumfibrillatie kan detecteren. O wacht, dat kunnen ze blijkbaar al met 97% nauwkeurigheid. Slik.Hoelang vooraleer een computer beter is in het beoordelen van longfoto's dan onze collega's radiologen? Of in het protocolleren van vriescoupes dan een anatomopatholoog? IBM is hier met haar supercomputer Watson alleszins mee bezig.What about us?Worden alle artsen dan uiteindelijk overbodig? Nou, de eerste twintig jaar toch niet. De algoritmes zullen ons wel helpen in het stellen van diagnoses en optimaliseren van behandelingen. Maar voor de twintig jaar daarna: all bets are off.