De valkuilen van AI in de gezondheidszorg begrijpen

De afgelopen jaren hebben grote taalmodellen (LLM's) aanzienlijke vooruitgang geboekt op verschillende domeinen, maar de toepassing ervan in de gezondheidszorg heeft enkele verontrustende tekortkomingen aan het licht gebracht. Xaq Pitkow, assistent professor aan de Carnegie Mellon University in de VS, die de interactie tussen AI en neurowetenschappen bestudeert, geeft dit ook helder aan. Vaak hangt het af van het soort probleem dat wordt voorgelegd.

Hoewel AI ongekende rekenkracht heeft en in staat is om immense hoeveelheden data te verwerken, laat het ons soms in de steek bij schijnbaar eenvoudige taken die logische redenering vereisen. Dit werd duidelijk in een onderzoek "GPT-4 Can’t Reason" van Konstantine Arkoudas, Augustus 2023, waarin AI werd gevraagd om verschillende redenerings- en logische uitdagingen aan te gaan.

Een voorbeeld uit dit onderzoek: Mable's hartslag om 9 uur 's ochtends was 75 bpm en haar bloeddruk om 19 uur was 120/80. Ze overleed om 23 uur. Was ze nog in leven om 12 uur 's middags?

Het is geen strikvraag. Het antwoord is simpelweg 'ja'.

Toch vond GPT-4, op dat moment het meest geavanceerde model van OpenAI, dit niet zo makkelijk. De AI gaf als antwoord: "Op basis van de verstrekte informatie is het onmogelijk om definitief te zeggen of Mable om 12 uur 's middags nog leefde." Dit simpele voorbeeld laat zien dat AI, ondanks zijn vermogen om patronen te herkennen, soms moeite heeft met taken die voor mensen logisch en eenvoudig zijn.

Onbetrouwbare identificatie van meerdere personen

Een van de grootste uitdagingen van grote taalmodellen (LLM’s) zoals GPT-4 is het correct identificeren van meerdere personen tijdens een gesprek. Dit komt vooral naar voren in complexe zorgsituaties zoals de jeugdzorg, waar bijvoorbeeld een cliënt en twee ouders aanwezig kunnen zijn. Een LLM kan vaak slechts met ongeveer 60% zekerheid vaststellen wie wat zegt. Deze onnauwkeurigheid kan leiden tot miscommunicatie en onjuiste verslaglegging, wat een negatieve invloed kan hebben op de kwaliteit van de zorg.

Onbetrouwbare vragenlijstuitkomsten en verborgen fouten

Daarnaast vormt de beoordeling van klinische vragenlijsten zoals de DSM-5 een probleem. Hoewel een LLM toegang heeft tot een brede reeks vragen en antwoorden, kan het slechts met 60% zekerheid de juiste uitkomsten leveren. Wat dit probleem nog erger maakt, is dat wanneer een LLM een fout maakt, het moeilijk is om die fout te ontdekken. De AI kan de fout overtuigend verbergen, waardoor zelfs ervaren zorgverleners mogelijk niet doorhebben dat er iets mis is. Dit vergroot de kans op verkeerde diagnoses en behandelingen, wat zeer schadelijk kan zijn in de zorgsector.

Nauwkeurige identificatie en gecertificeerde vragenlijsten

HealthTalk biedt een oplossing voor deze tekortkomingen van LLM’s. Allereerst zorgt HealthTalk’s technologie voor een 100% nauwkeurige identificatie van meerdere personen tijdens een gesprek. Door spraakherkenning en stemgebaseerde biometrie toe te passen, kan HealthTalk direct en met volledige zekerheid vaststellen wie welke uitspraak doet. Dit is vooral belangrijk in situaties zoals de jeugdzorg, waar het cruciaal is om de verschillende sprekers in een sessie correct te identificeren.

Daarnaast biedt HealthTalk een gecertificeerde vragenlijstmodule die speciaal is ontwikkeld voor de gezondheidszorg. In tegenstelling tot LLM’s, die slechts in 60% van de gevallen correct scoren, biedt HealthTalk gegarandeerd de juiste uitkomsten voor klinische vragenlijsten zoals de DSM-5, NIKA of PHQ-9. Bovendien kunnen deze vragenlijsten naadloos worden geïntegreerd in gesprekken, waardoor zorgverleners tijdens een sessie direct betrouwbare resultaten ontvangen. Dit zorgt voor meer efficiëntie en betrouwbaarheid in het diagnosticeren en behandelen van patiënten.

Waarom HealthTalk de toekomst is in de zorg

HealthTalk combineert geavanceerde spraakherkenning met gecertificeerde zorgtools, waardoor het een onmisbare aanvulling is op bestaande AI-oplossingen. Waar LLM’s uitblinken in patroonherkenning, schieten ze tekort in zorgtoepassingen waar precisie en zekerheid essentieel zijn. HealthTalk vult deze leemte op door technologie te bieden die 100% nauwkeurig is, zowel in persoonsherkenning als in het verwerken van vragenlijsten.

In een sector waar vertrouwen en nauwkeurigheid van cruciaal belang zijn, biedt HealthTalk de technologie om AI daadwerkelijk bruikbaar te maken voor de gezondheidszorg. Dit leidt tot niet alleen tot efficiëntere zorg, maar ook tot betere resultaten voor patiënten. Met HealthTalk kunnen zorgverleners erop vertrouwen dat de technologie die ze gebruiken betrouwbaar en gecertificeerd is, waardoor de zorgkwaliteit aanzienlijk verbetert.