Bij Nictiz waren altijd alleen maar bezig met het uitwisselen van data, maar we moeten aan de voorkant aan de slag om goede data te krijgen. LLM’s zijn een van de middelen waarmee dat kan.’  
Health-RI en Nictiz moeten daarin samen optrekken, aldus Leone: ‘Wij zijn als onderzoekers afhankelijk van al die data die ergens geregistreerd worden. Het gaat ook over datakwaliteit, dat los je niet alleen maar op met LLM’s. We moeten daar wel het gesprek over voeren.’ Leonique: ‘We moeten meer geld investeren in dit onderwerp en dit ook met elkaar doen: laten we de handen ineen slaan om die stap vooruit te maken.’  

Plenaire presentatie 1: LLM nu een hype, maar in 2035 onmisbaar onderdeel in de zorg  

Volgens Michiel Tebbes, spoedeisende-hulp-arts bij het Slingeland Ziekenhuis, zijn LLM’s nú al onmisbaar in de zorg en niet pas in 2035: ‘We worden ouder, de kosten stijgen, de druk op de zorg neemt toe, er is een personeelstekort. Of beter gezegd: er is een te grote zorgvraag’, schetste hij de huidige situatie. ‘We moeten nú iets doen. LLM’s zijn niet de heilige graal, maar ze gaan mij als arts wel helpen.’ Hij confronteerde de aanwezigen vervolgens met zijn dagelijkse praktijk: ‘Ik word betaald om levens te redden, om mensen beter te maken. Maar wisten jullie dat ik 70 procent van mijn tijd achter de computer zit om informatie uit het systeem te halen, samen te voegen en tot de juiste behandeling te komen?’  
Aan de hand van een patient journey liet Michiel zien op welke punten data nodig zijn en waarbij taalmodellen kunnen helpen. Zoals de triage, de keuze voor een ziekenhuis, een gesprek tussen arts en patiënt dat via een mobiele telefoon in het dossier wordt gezet met de relevante context, voorstellen doen voor behandeling, et cetera. Aan de hand van de informatie in het dossier kunnen taalmodellen ook gebruikt worden om te zien of de patiënt verslechtert, voor het maken van samenvattingen en overdrachten, én voor communicatie met de patiënt via het patiëntenportaal in begrijpelijke taal. Michiel: ‘Ik denk dat elke zorgverlener zijn eigen GPT gaat krijgen. Ten tweede geloof ik in multimodale LLM’s, grote taalmodellen die verrijkt zijn met medische informatie en patiëntinformatie.’ Of hij denkt dat AI het vak van de arts in de toekomst gaat overnemen? ‘Nee, maar het vak gaat wel ánders worden. We gaan weg achter die computer en gewoon weer praten met patiënten. Dát is wat ik wil, en daar gaan taalmodellen bij helpen.’   

Plenaire presentatie 2: Databeschikbaarheid en LLM - Van wondermiddel naar gebruiksmiddel   

‘Wie was enigszins verbaasd dat Nictiz op een congres over LLM’s zou staan?’, was de eerste vraag van Tim Postema, manager Strategie en Advies bij Nictiz. ‘Niemand? Dat is hartstikke mooi, want dan voldoen we aan de verwachting: betere gezondheid door betere informatie is immers de pay-off van Nictiz en databeschikbaarheid vormt ons speerpunt voor de komende jaren.’ 
Tim ging in op de rol van Nictiz als inhoudelijk adviseur voor onder anderen het Ministerie van VWS bij de uitwerking van de Nationale visie en strategie. Die bevat alle ingrediënten die een op een van toepassing zijn op de ontwikkeling van AI en LLM’s. Daarnaast is Nictiz tijdelijk stelselbeheerder om samenhang te brengen in de standaarden; welke doen ertoe, moeten we in Nederland niet via één standaard uitwisselen? Ten derde ontwikkelt Nictiz informatiestandaarden en zorginformatiebouwstenen die nadrukkelijk ook bedoeld zijn voor meervoudig gebruik, en beheert de organisatie terminologieën zoals SNOMED. ‘We bemoeien ons vooral op landelijk niveau met onder meer de uitwerking van de IZA, waarin overigens de aandacht voor de registratiekant wat onderbelicht is’, aldus Tim. ‘Daar ligt een enorme kans voor de toepassing van LLM’s.’ 

LLM’s is een systeeminnovatie, een katalysator voor dingen die we nu nog niet hebben bedacht en waarvan we de waarde nog niet helemaal kennen. Zorgaanbieders hebben nu de keuze om ermee te experimenteren en te leren wat werkt en wat niet werkt. Op allerlei plekken zijn we aan het kijken: op welke manier voegen LLM’s waarde toe aan patiënten en zorgprofessionals? Tim: ‘Vanuit Nictiz kijken we vooral naar wat AI en LLM’s kunnen betekenen voor databeschikbaarheid: hoe kunnen we de datakwaliteit aan de voorkant verhogen? Databeschikbaarheid is te onderscheiden in de bereikbaarheid van data, de bruikbaarheid van data en dus in de beschikbaarheid van die data. Niet alleen vanuit het primaire zorgproces, maar ook vanuit preventie en ten behoeve van secundair gebruik.’ Volgens Tim is samenwerken met alle partijen een absolute vereiste om te komen tot een nieuw stelsel: ‘We moeten elkaar aan de voorkant vinden en een platform hebben om waarde van AI-toepassingen met elkaar te delen en te kijken welke afspraken we nodig hebben om dit stelsel te kunnen bouwen. Dat moeten we in alle transparantie en openheid doen, en om hierin het goede voorbeeld te geven, hebben we www.databeschikbaarheid.nl gelanceerd waar we onze activiteiten op dit vlak willen delen en nadrukkelijk iedereen willen binden om daar samen aan te werken.’  

We willen zo inclusief mogelijk zijn.’ Bovendien is het belangrijk om zelf in staat te zijn om zo’n taalmodel te bouwen; het gaat om digitale soevereiniteit. Ook juridisch valt er het een en ander af te dingen op bestaande taalmodellen, aldus Saskia: ‘Is het wel juridisch toegestaan om al die data te gebruiken? Artikelen, boeken, tijdschriften, daar zit copyright op. Door zelf een taalmodel van de grond af op te bouwen, willen we voorkomen dat er schendingen van het eigendomsrecht plaatsvinden.’  

Aan de hand van een stoplichtmodel ontwikkeld door het Radboudumc dat laat zien hoe open taalmodellen zijn, stipte Saskia nog een ethisch dilemma aan: ‘Wil je een volledig open model bouwen waarin alle data openbaar zijn, dan ben je beperkt in welke data je in je grondmodel kunt stoppen. Wat mogelijk negatieve consequenties heeft voor de performance van je model. Willen we met GTP-NL een volledig ‘groen’ model zijn of moeten we andere keuzes maken? Belangrijke grondwaarde is in ieder geval dat we ons aan de wet houden.’ 
De ambitie is om het model in het eerste kwartaal van 2025 af te hebben. Momenteel worden er usecases gezocht om het model in de praktijk uit te proberen. ‘Ook gaan we in gesprek met marktpartijen en publieke organisaties om te zien waar men het model voor zou willen inzetten’, zei Saskia. ‘We zouden heel graag aan de slag willen gaan met usecases voor de zorg, onder meer voor het ontwikkelen van een bijsluiterbot en een AI zorgtolk. Uiteindelijk kan dit gaan leven als we er met elkaar iets van willen  maken. Dus doe vooral mee als usecase-deelnemer, data-aanbieder of afnemer van GPT-NL.’ 

Dit gebeurt nu initieel via twee toepassingen in Epic: het beantwoorden van patiëntvragen in het patiëntenportaal middels het genereren van conceptantwoorden voor patiëntberichten, en het genereren van samenvattingen van notities in het patiëntendossier. Tom ziet voor hem de meeste winst in die tweede toepassing die momenteel getest wordt bij het ETZ en het UMCG: 'Deze functionaliteit bladert door alle notities en formuleert in natuurlijke taal een gecondenseerd overzicht van wat er gebeurd is met de patiënt, met een link naar de bron. Met deze technologie gaat de kwaliteit van zorg enorm omhoog.' 

Vervolgens gaf Mandy een demonstratie van hoe LLM-technologie concept-antwoorden genereert op patiëntberichten die via het patiëntenportaal binnenkomen, wat er zo'n 1.500 per week zijn: 'Deze functionaliteit gebruiken we nu al', vertelde ze. 'Zorgprofessionals geven aan er blij mee te zijn omdat het hen tijd bespaart. Van zowel patiënten als zorgverleners krijgen we te horen dat ze de empathische toon waarderen. Het maakt dat zorgverleners anders nadenken over de manier van berichten schrijven. Ze krijgen door deze techniek dus nieuwe inzichten en perspectief op hun eigen werkwijze.’ 

De toekomst biedt echter nog veel meer mogelijkheden voor generatieve AI-toepassingen, aldus Mandy: 'Denk aan het epd als zoekmachine en het extraheren van gestructureerde data uit platte tekst. AI kan ook helpen om audio-opnamen van gesprekken tussen patiënt en zorgprofessional te verwerken tot gestructureerde tekst en gestructureerde data-invoer wat de zorgverlener veel verwerkingstijd scheelt.' 
Tom sloot af met de mededeling dat het UMCG nadrukkelijk het mkb betrekt bij dit soort innovaties: 'Wij zijn bezig om een innovation lab neer te zetten waarin we in samenwerking met het mkb kijken of we snel nieuwe applicaties op de infrastructuur van Epic kunnen aansluiten'.

PANELDISCUSSIE (plenair 5)  

Tijdens de paneldiscussie gingen Leone Flikweert, Tom van der Laan, Saskia Lensink en Maarten Timmers, huisarts & medeoprichter van Juvoly, met elkaar in gesprek aan de hand van prikkelende stellingen en onder leiding van Natasha Maurits, hoogleraar Klinische Neuroengineering en Chief Scientific Information Officer (CSIO) bij het UMCG.  

LLM’s binnen de zorg zijn toekomstige digitale collega’s voor zorgverleners, luidde de eerste stelling. ‘Zonder enige twijfel’, vond Tom die nog een stapje verder ging: ‘Ik ben er heilig van overtuigd dat een LLM over vijf jaar artsen voorbijstreeft als het gaat om bepaalde taken waar computers veel beter in zijn.’ Maarten was het niet eens met de stelling: ‘AI is geen collega met wie je intermenselijk contact hebt, maar blijft een computer die ons overigens wel werk uit handen gaat nemen.’ Beide artsen waren het er wel over eens dat het contact met patiënten niet door AI wordt vervangen. Althans, niet op korte termijn.  

De tweede stelling was: Het is nodig dat een partij de lead neemt bij de ontwikkeling en toepassing van LLM’s in de zorg. ‘Er moet zeker regie komen, maar we moeten wel luisteren naar wat er nodig is’, zei Leone. ‘De ziekenhuizen en de andere koepels moeten daarom mede de regie hebben.’ Saskia was voorstander van één partij die de regie neemt en dat tegelijkertijd zoveel mogelijk partijen los van elkaar verschillende modellen en werkwijzen uitproberen. Uiteindelijk moet er dan gekozen worden voor één model dat voor zoveel mogelijk mensen werkt. Maarten gaf aan warm te lopen voor ‘best of breed’ oplossingen hetgeen Tom beaamde mét de restrictie dat het vervolgens geen ‘integration hell’ zou worden van allerlei kleine platformen. Maarten voegde toe: ‘Voor het trainen van AI-modellen en de ontwikkeling van software zou het heel mooi zijn als Nictiz de geldende standaarden in de Nederlandse zorg gemakkelijk beschikbaar stelt, bijvoorbeeld via een website.’ 

We kunnen dominantie van enkele leveranciers niet voorkomen als het gaat om LLM’s in de zorg, aldus stelling nummer drie. ‘Moet je dat willen voorkomen?’, stelde Saskia de wedervraag. ‘Het is niet slecht als een paar partijen daar heel goed in zijn. Tegelijkertijd moeten we niet onderschatten hoeveel innovatieve krachten we in Nederland hebben. Het gaat er vooral om wat je met die LLM’s doet.’  

LLM’s zijn essentieel om datagedreven te kunnen werken in de zorg en datagedreven onderzoek. Leone: ‘LLM’s gaan in ieder geval helpen om databeschikbaarheid voor elkaar te krijgen in de zorg en in onderzoek. Ik zie ook dat mensen er blijer van worden, het wordt leuker.’ Maarten haakte hier op aan: ‘De essentie van je consult is dat je met mensen interacteert, LLM’s maken het mogelijk dat op de achtergrond dingen gebeuren die moeten gebeuren. Dat maakt het consult leuker.’ Tom was het daarmee eens: ‘Discreet registreren vind ik afgrijselijk, ook al weet ik wat de baten zijn. Ik ben enthousiast over deze modellen die de vrije tekst waarin ik heb gewerkt in de juiste velden zet en in het juiste datamodel.’  

Met de volgende stelling, Nederland is te klein voor een eigen LLM, was Saskia het niet mee eens: ‘We hebben natuurlijk niet dezelfde hoeveelheden data die een OpenAI in modellen kan steken. Maar we moeten ons daardoor niet laten beperken en het gewoon gaan doen. Wat we zien, is dat ontwikkelingen steeds minder data nodig hebben en dat je met kleinere modellen dezelfde resultaten kunt behalen.’  

Hoe kweken we vertrouwen in LLM’s in de zorg bij patiënt en burger?  
‘Door te laten zien dat LLM’s net zo goed performen als de gemiddelde arts, of nog beter’, aldus Tom. Volgens Leone staat of valt veel met een transparante communicatie vanuit de overheid en de zorgverlener: ‘Open zijn over het gebruik van AI, zeggen dat het gebeurt, dat helpt al enorm.’ Maarten: ‘Ik verwijs patiënten regelmatig naar Thuisarts.nl en gebruik AI in mijn huisartsenpraktijk. Daarmee zeg ik: ik gebruik het, ik vertrouw het, ik toets het voor jou. Dat werkt echt voor het vertrouwen.’ 

Welke les van vandaag wil je de aanwezigen mee naar huis geven?  
‘Breng de volgende keer nóg meer collega’s mee’, zegt Maarten. Leone: ‘Er gebeurt al veel meer dan ik dacht. Ik word daar heel optimistisch van, dit moeten we vaker doen.’ Saskia: ‘Het is goed om te zien wat er allemaal gebeurt, er is veel bereidheid om hiermee aan de slag te gaan en om de zorgpraktijk een stukje beter te maken.’ 
Tom: ‘Ik zeg altijd: vrees niet dat AI te snel gaat, vrees dat het niet snel genoeg gaat. De problemen in de zorg vragen om dit soort oplossingen. Omarm dit, want we staan aan de vooravond van een enorm probleem.’ 

Plenaire presentatie 6: AI en de arts in 2030 - toekomstperspectief van de zorgprofessional   

Het afsluitende plenair werd verzorgd door Ronald Petru, kinderarts intensivist en clinical data scientist bij het Radboudumc. Ronald nam het publiek eerst mee terug in de geschiedenis en legde uit dat de term AI niet nieuw is, maar al uit de jaren vijftig van de vorige eeuw stamt. Vervolgens pleitte hij dat we niet moeten denken dat we met generatieve AI dé oplossing hebben gevonden. In tegendeel: AI en LLM’s werpen juist een heleboel vragen op, voor nu en voor de toekomst, zoals: hoe ga ik als zorgverlener om met generatieve AI / LLM’s? Waar liggen de mogelijkheden en de risico’s, onder- of overschatten we die en moet ik me als zorgverlener straks verdedigen dat ik (geen) LLM gebruik? Wat kunnen we verwachten voor de zorg van morgen, de doelmatigheid en inzet van mensen en middelen? En wat zijn de gevolgen voor de zorg van óvermorgen, namelijk wetenschappelijk onderzoek, onderwijs en kwaliteitsmetingen?  
‘AI en LLM’s zijn heel goed in te zetten voor de meer routinematige werkzaamheden’, aldus Ronald. ‘Denk aan het samenvatten van gegevens en het creëren van overzichten uit een patiëntendossier, het genereren of assisteren bij dossiervoering en bij correspondentie, het suggereren van de meest waarschijnlijk beste behandeling voor deze patiënt en potentiële deelnemers selecteren voor studie of onderwijs. Voor zorgverleners is dit wel een heel belangrijke verandering. Van zelf doen, ga je naar het superviseren van een systeem, wat confirmation bias tot gevolg kan hebben: erop vertrouwen dat het systeem het wel goed doet. Je moet het systeem wel scherp blijven controleren.’ 
Samenvattend concludeerde Ronald dat LLM’s ongekende mogelijkheden bieden in de volle breedte van het vak van zorgverlener. De betrouwbaarheid is nooit 100 procent en daarnaast heeft het systeem ook niet 100 procent van alle bronnen. Het is heel afhankelijk van de toepassing hoe betrouwbaar het moet zijn en of je het wel of niet moet gebruiken. Ook is informatieveiligheid meer dan alleen maar alle wetgeving rondom privacy, er zitten nog veel meer aspecten aan dit soort lerende modellen. Er is een verandering van gedrag en processen nodig, een AI-transformatie, om dit echt goed te kunnen benutten. Ronald: ‘We zien allemaal dat deze technieken fantastische potentie hebben, maar je moet er wel verstandig mee omgaan.’