Goede data generen: een kunst op zich
Een laboratorium rapporteert jaarlijks vele miljoenen uitslagen naar de aanvragers. Deze uitslagen zijn tot in detail nauwkeurig: het exacte bloedafnamemoment en de meetnauwkeurigheid van de meetapparatuur zijn immers bekend. In die enorme hoeveelheid data zit informatie verborgen, die je er met algoritmes kunt uitlichten.
Er kunnen bijvoorbeeld ziektes en bijwerkingen worden opgespoord waar de arts aanvankelijk niet aan dacht. Ook kan eerder worden vastgesteld of een therapie (niet meer) succesvol is, waardoor sneller een andere behandeling kan worden ingezet, en kunnen patiënten eerder veilig uit het ziekenhuis worden ontslagen. Kortom, de medisch specialist wordt beter geïnformeerd, en kan daardoor gemakkelijker en sneller de juiste beslissing voor de individuele patiënt nemen.
Het genereren van die informatie én de vertaalslag naar de praktijk is een taak van het laboratorium die steeds belangrijker wordt. Goede data genereren is dan ook een kunst die elk klinisch chemisch laboratorium moet beheersen, zo vindt de NVKC. Alleen als informatie op exact dezelfde manier wordt gemeten en geregistreerd, kan deze met andere laboratoria worden gedeeld om samen tot nog betere en krachtigere algoritmes te komen. Dat is lastig, daarom moet elk klinisch chemisch lab over een expert op het gebied van kunstmatige intelligentie beschikken die informatie op de juiste manier kan interpreteren.
Kunstmatige intelligentie is een vast aandachtsgebied van de NVKC, nu en zeker in de toekomst. Uitgangspunt hierbij is dat kunstmatige intelligentie de medisch specialisten ondersteunt en niet vervangt, zo vindt de NVKC. In 2025 is dit vakgebied verder gegroeid; dan weten alle medisch specialisten dat ze zich tot het klinisch chemisch lab kunnen wenden als zij hulp nodig hebben om uit de grote hoeveelheid van medische gegevens de juiste informatie te halen.
