top of page

Van ondernemer tot innovator: De reis van een IC-arts met data en AI

Met bijna twee decennia ervaring aan de Erasmus MC Universiteit en een onderzoeksachtergrond in anesthesiologie heeft professor dr. Diederik Gommers de gezondheidszorg van vele kanten gezien. Hij is afdelingshoofd van operatiekamers, dagbehandeling en de Centrale Sterilisatie Afdeling (CSA). Diederik is ook hoogleraar Intensive Care Geneeskunde, voorzitter van de afdeling Intensive Care Volwassenen, voorzitter van het thema Spoedeisende Hulp, Perioperatieve & Intensive Care (SPI) en themaleider voor Human-Centered Technology & AI for Health. Hij was ook voorzitter van de Nederlandse Vereniging voor Intensive Care. 

 

De Nederlandse gezondheidszorg kampt op veel fronten met tekorten, onder andere aan personeel. Ondertussen stijgt de zorgvraag en zal deze blijven stijgen. Intensive Care afdelingen zijn de frontlinies die elke dag, 24/7 met deze uitdaging te maken hebben. IG&H spreekt met Professor Dr. Diederik Gommers over zijn reis met data en AI, en wat dit zou kunnen betekenen voor de gezondheidszorg.

 

Als Intensive Care-arts ben je natuurlijk erg betrokken bij het monitoren van patiëntgegevens. Hoe is jouw belangstelling voor data en AI ontstaan?

Ik kom uit een ondernemersgezin. Mijn vader was eigenaar van een klein bedrijf. Ik heb zelf een klein farmaceutisch bedrijf geleid. Ik zie de Intensive Care Unit (ICU) als een winkel binnen een heel groot ziekenhuis. Als IC hebben we het natuurlijk altijd druk en is alles moeilijk; ik ontdekte dat het IC-personeel onvriendelijk was tegen andere afdelingen die een patiënt naar de IC wilden overplaatsen. Om dat op te lossen, hebben we een drastische maatregel ingevoerd: geen nee meer zeggen.

Als een ziekenhuis nu belt en vraagt of we plaats hebben voor een patiënt die een openhartoperatie nodig heeft, vragen ze welke andere patiënt ze van ons kunnen overnemen. We zijn begonnen met een verschuiving naar samenwerking binnen onze regio.



Hoe maak je die verschuiving naar samenwerking?

Ik heb altijd al een passie gehad voor logistiek en denk voortdurend na over hoe we deze dingen kunnen optimaliseren. Ik gebruik gegevens om dat uit te zoeken en om discussies objectief te maken.


Wat wil je nog bereiken en wat heb je nodig voor die verandering?

Na de Covid-periode vroeg ik me af wat ik ging doen. Er was al heel lang een tekort aan verpleegkundigen op de intensive care, ook al voor Covid. We leveren al 25 jaar zorg op dezelfde manier. Dat werd heel duidelijk tijdens de pandemie. Wij, als artsen, en ik, als voorzitter, waren ongelooflijk trots op wat we deden. Maar op de werkvloer verloor ik de verpleegkundigen. Ze raakten gestrest en hadden de controle niet meer. Dit was een moment van reflectie, waarbij ik me afvroeg wat ik wilde en kon veranderen.


Ik besloot in het Erasmus MC te blijven en de lessen die ik tijdens Covid had geleerd in de praktijk te brengen. Data en AI waren een belangrijk onderdeel van die ervaring. Ik realiseerde me dat ik in mijn rol moest blijven, maar dat ik het zorgproces moest organiseren om de zorgmedewerkers te helpen, zodat hun werkplezier intact bleef. Het werd al snel duidelijk dat we met data moesten werken.


Hoe helpt data daarbij?

We hebben 130.000 datapunten per dag. Als je met een IC-verpleegkundige praat, hebben ze op dit moment weinig aan die gegevens. Ik had geen overzicht over mijn Covid-patiënten tijdens de pandemie. Als professionals kunnen we nooit een goed gesprek voeren op basis van een compleet overzicht van eerdere patiëntgegevens. Na Covid zijn we binnen onze afdeling gestart met de DataHub. Dit was een noodzakelijke stap omdat er veel gegevens zijn, maar deze moeten wel bij elkaar worden gebracht.


Tegen welke problemen loop je nu aan?

Twee grote problemen. Ten eerste merk je al snel dat ieders belangen anders zijn. Als arts zit ik erin vanuit het perspectief van de patiënt en mijn dagelijkse werk. Een IT'er zit in zijn wereld. De data scientist ziet een getal. De beheerder denkt: “leuk, maar waar haal ik het geld vandaan?” Je moet die werelden bij elkaar brengen.

Ten tweede gaan we te snel voorbij aan de kwaliteit van de gegevens. Datakwaliteit is ongelooflijk belangrijk. Large Language Models zijn niet eens zo moeilijk om te maken, maar de data waarop je ze traint is cruciaal. Dat moeten we samen goed regelen.


Wat is je ambitie met data en AI?

Ik wil de capaciteit hebben om aan de toekomstige vraag naar gezondheidszorg te voldoen. Het aantal patiënten zal toenemen en de beschikbare zorgmedewerkers zullen afnemen. Ik zal mijn zorgproces efficiënter moeten maken. Mijn strategische doel is innovatieve zorg met behulp van AI. De minister vraagt hier ook naar.


Waar denk je dat dat toe zal leiden?

Elke patiënt met een openhartoperatie gaat hier naar een gemonitord bed. Soms heel kort, soms wat langer. Met die data kun je veel betere beslissingen nemen op basis van de uitkomst van de zorg. Je moet patiënten zorg op maat bieden, passend bij hun sociale omstandigheden. Waar komt iemand vandaan? Wat doen ze? Wat kunnen ze? Dus echt die empathische zorg. Ik wil eigenlijk tijd kopen. Tijd zodat de hulpverlener naast het bed kan zitten en weer echt contact heeft met de patiënt. Dus meer empathische zorg met minder tijdverlies door opnames.


En wat nog meer?

Je gaat je logistiek verbeteren, zodat de operatiekamers, ICU en kliniek beter op elkaar zijn afgestemd. Een ziekenhuis is een hele keten met dwarsverbindingen, maar de organisatie is in silo's ingericht. Ik wil minder administratie; gewoon praten en dan speech-to-text gebruiken. De literatuur is ook bijna niet bij te houden. Vroeger dachten we dat de professor een wandelende encyclopedie was die alles wist. Maar die tijden zijn voorbij.


Wat is je verwachting van dit initiatief?

We hebben hier veel slimme mensen zitten; het is ongelooflijk wat ze doen. Ik dacht altijd dat het bouwen van een AI-model moeilijk was. Maar nee, een goede vraag stellen is de uitdaging! We gaan opnieuw transformeren, alleen nu zonder virus. De vraag naar zorg zal groot zijn, met minder mensen. Over vijf jaar wil ik een voorspellingsmodel hebben voor de IC, zodat we de juiste behandeling aan de juiste patiënt kunnen geven, maar ook een patiënt kunnen weigeren omdat de behandeling geen waarde toevoegt.

bottom of page