AI in de zorg moet klein denken

Zes minuten na de lancering van Apollo 13 naar de maan in 1970, explodeerde de zuurstoftank. Dit incident leidde ertoe dat NASA een nieuwe aanpak ontwikkelde voor het voorspellen van mogelijke storingen in hun ruimtevaartuigen. Deze aanpak was gebaseerd op continue sensordata, die vervolgens werden gevoed aan diepe digitale simulaties, waardoor een veel grondiger testen van complexe ruimtevaartsystemen mogelijk werd. Het was de allereerste toepassing van “digitale tweeling”-technologie.

Tegenwoordig worden digitale tweeling-systemen in verschillende industrieën gebruikt om operaties te verbeteren en elke verandering in een systeem nauwkeurig te simuleren. Techbedrijven zoals Apple en Tesla gebruiken digitale tweelingen om productprestaties in het veld te monitoren en te bepalen of specifieke systeemcomponenten onderhoud nodig hebben.

Digitale tweelingen zijn ook in de zorg gebruikt, voornamelijk in onderzoek en ontwikkeling van medicijnen. Hun grootste potentieel ligt echter in het beheer van chronische ziekten. Door machine learning en Internet of Things-technologie te combineren met digitale tweeling-AI, kan een aanpak die oorspronkelijk ontstond uit iets zo groots als ruimteverkenning, de zorg echt individualiseren.

Het digitaliseren van traditionele zorg is mislukt

De moderne geneeskunde heeft in de afgelopen decennium stapsgewijs bewegingen gemaakt richting persoonlijke zorg door patiënten een stem te geven in besluitvorming en richting precisiegeneeskunde door vooruitgang in genetisch onderzoek. Beide hebben geholpen om zorg aan te passen aan het individu, maar voor het grootste deel neemt ons zorgsysteem een “grote groep”-aanpak voor zorgverlening.

Dit is duidelijk in de manier waarop we chronische ziekten beheren. Elk van de 133 miljoen Amerikanen die momenteel een of meer chronische ziekten heeft, wordt op een geplande zorgpad gezet – een behandelingsschema, een dieet, vaak meerdere medicijnen – en hun verbetering wordt gemeten in batches van duizenden andere individuen die hun aandoening delen.

Deze aanpak heeft niet gewerkt. Notoir uitgaven van de VS voor diabetes, hartziekten en kanker blijven stijgen, en de impact van technologie op resultaten en kosten is beperkt. In digitale beheer van diabetes, gewichtsverlies en andere aandoeningen, is die impact een non-factor.

In maart publiceerde Peterson Health Technology Institute een rapport dat deze gebrek aan duurzame resultaten onderstreept. Het rapport toonde aan dat alle geëvalueerde oplossingen slecht presteren op betrokkenheid en resultaten in de loop van de tijd. Als gevolg daarvan zijn gewichtsverlies, A1C-reductie, medicijneliminatie, diabetesomkering en de gezondheids-, welzijns- en economische voordelen van deze oplossingen beperkt en niet duurzaam.

Dat komt omdat de meeste oplossingen alleen een ineffectief sjabloon voor zorg digitaliseren. Ze houden geen rekening met individuele verschillen. Elke persoon brengt zijn eigen set culturele, biologische, dieet-, gedrags- en milieufactoren met zich mee die zijn gezondheid op een diep individueel niveau beïnvloeden.

Van ‘persoonlijke’ zorg naar geïndividualiseerde zorg

Digitale tweeling-AI belooft een afwijking van het sjabloon. Kern aan deze technologie is het concept dat elk individu een N van één is. Een individu’s digitale tweeling wordt geïnformeerd door een continue meting van hun unieke klinische en gedragsvariabelen en gebruikt die gegevens om zorgaanbevelingen te vormen naar de beste en gezondste versie van dat individu.

De kracht van digitale tweeling-technologie ligt in de aandacht voor de kleine dingen – de dingen die we eten en doen – en hoe ze onze huidige en toekomstige zelf beïnvloeden. In de praktijk kunnen digitale tweelingen nauwkeurig voorspellen wat het effect van een steakdiner op iemands metabolische of cardiovasculaire gezondheid zal zijn. Voor zover dat effect negatief kan zijn, kunnen digitale tweelingen manieren aanbieden om de gevolgen te mitigeren. Het kan een 10-minutenwandeling suggereren of een alternatief dessert. In plaats van ijs, misschien is het bananen-nootbrood met Griekse yoghurt en verse bessen of gewoon een andere volgorde.

Op deze manier kan digitale tweeling-AI een individu laten zien wat er te gebeuren staat als ze op hun huidige traject blijven en de grote veranderingen die kunnen optreden door kleine aanpassingen over tijd. Blijf bij je huidige routine en je zult in staat zijn om metformine te stoppen in drie weken. Val terug in oude gewoonten en je kunt verwachten een herstel te krijgen.

Het is krachtige technologie, en hoewel de impact op de zorg voornamelijk alleen in academia wordt erkend, begint het zijn rol te vinden in commerciële toepassingen. In 2014 lanceerden Dassault Systemes en de FDA SIMULIA Living Heart, een project dat samenwerkt met apparaatfabrikanten om cardiologische apparaten sneller te ontwikkelen en te verfijnen. Aan het begin van de pandemie ontwikkelde OnScale’s Project BreathEasy een digitale tweeling van de longen van COVID-19-patiënten om het gebruik van ventilatorbronnen te verbeteren en te optimaliseren.

Medische onderzoekers gebruiken ook digitale tweeling-ziektemodellen om de effectiviteit van farmacologische interventies te voorspellen op basis van complexe, uiterst individuele biologische processen. Takeda Pharmaceuticals heeft deze technologie omarmd om farmacologische processen te verkorten en realistische input-outputvoorspellingen te maken voor biochemische reacties. Onlangs gebruikten onderzoekers digitale tweeling-technologie om therapie-uitkomsten te simuleren en de beste behandeling te bepalen voor orofaryngeale carcinoma op basis van het individu.

Chronische ziektebeheer is de volgende frontier

Een recent artikel in Nature stelt dat digitale tweelingen “in staat zijn om een significante bijdrage te leveren” aan kankerzorg, vooral bij het monitoren van de progressie van de ziekte en het evalueren van behandelingresultaten, die berucht variëren van persoon tot persoon. Hetzelfde artikel analyseert cardiologische digitale tweelingen die worden gevoed door beeldvorming, EHR, genetische en continue draagbare gegevens, en hun potentieel om acute cardiale gebeurtenissen te voorspellen.

Deze vooruitgang zal leiden tot levensveranderende zorgtechnologieën. Hun kracht ligt in een concept dat centraal staat in hun doel: niets complex is statisch.

Dit is vooral waar van onze biologische systemen. Een digitale tweeling vereist duizenden datapunten per dag, per individu, om echt te begrijpen hoe iemands biologie, cultuur, levensstijl, voorkeuren en gezondheid op een diep individueel niveau samenhangen. Sommige van deze gegevens worden al vastgelegd door draagbare apparaten en mobiele apps, maar zonder een model dat die gegevens in de context van het individu en hun zorgreis plaatst, zijn ze richtingloos.

In de wereld van chronische ziektebeheer kunnen de kleine dingen snel grote, levensbedreigende dingen worden. En terwijl digitale gezondheid de hoop van patiënten heeft gewekt met taal als “persoonlijk”, hebben de hulpmiddelen en benaderingen die aan mensen zijn aangeboden, niet hun unieke behoeften en voorkeuren aangesproken.

Digitale tweeling-AI zal deze aanpak op zijn kop zetten door ons te helpen onze gezondheid beter te begrijpen en te verbeteren op een diep persoonlijk niveau. Het is een technologie die in staat is om de belofte van geïndividualiseerde zorg in te lossen.