Kunstmatige Intelligentie: De Toekomst van Geprotocolleerde Behandeling in de Geestelijke Gezondheidszorg

05 dec Kunstmatige Intelligentie: De Toekomst van Geprotocolleerde Behandeling in de Geestelijke Gezondheidszorg

Van de redactie

De geestelijke gezondheidszorg (GGZ) staat voor grote uitdagingen: stijgende wachtlijsten, personeelstekorten en toenemende complexiteit van zorgvragen. In deze context is het de vraag of traditionele behandelmethoden voldoende toekomstbestendig zijn. Kunstmatige intelligentie (KI) biedt een revolutionaire mogelijkheid om geprotocolleerde behandelingen sneller, consistenter en foutloos uit te voeren. Dit betoog verdedigt de stelling dat KI op korte termijn de uitvoering van geprotocolleerde zorg aanzienlijk kan verbeteren en tegelijkertijd een positieve bijdrage kan leveren aan diagnostiek en behandeluitkomsten. Daarbij wordt ook duidelijk dat de rol van zorgprofessionals die louter geprotocolleerd werken op termijn overbodig zal worden.

1. KI maakt minder fouten en werkt consistenter
Geprotocolleerde zorg vraagt om een nauwgezette en consequente toepassing van richtlijnen. Mensen zijn echter feilbaar: door vermoeidheid, tijdsdruk of persoonlijke interpretaties kunnen fouten sluipen in de uitvoering van behandelprotocollen.

Kunstmatige intelligentie elimineert deze valkuilen:

Foutloze uitvoering: Een KI-systeem werkt altijd volgens dezelfde standaard en past protocollen exact toe, ongeacht de omstandigheden.
Geen vermoeidheid of subjectiviteit: Waar mensen afgeleid of moe kunnen raken, blijft KI scherp en consistent, ook bij complexe casussen.
Datagedreven aanpassingen: KI kan voortdurend leren en verbeteringen in protocollen doorvoeren op basis van de laatste wetenschappelijke inzichten.
Het gebruik van KI kan dus leiden tot betere behandeluitkomsten, simpelweg omdat er minder menselijke fouten worden gemaakt.

2. KI is beter in het stellen van diagnoses
Het stellen van een juiste diagnose is een fundamenteel onderdeel van de GGZ, maar het is ook een gebied waar menselijke beperkingen zichtbaar zijn. Diagnoses worden beïnvloed door interpretatieverschillen, beperkte tijd voor observatie en de complexiteit van comorbiditeit.

KI heeft hier een duidelijk voordeel:

Analyse van Big Data: Door enorme hoeveelheden medische gegevens en casestudies te analyseren, kan KI patronen ontdekken die voor menselijke ogen verborgen blijven.
Objectiviteit: KI baseert diagnoses uitsluitend op data en niet op intuïtie of vooroordelen.
Snellere besluitvorming: Waar een professional tijd nodig heeft om diagnostische informatie te verwerken, kan KI in fracties van seconden uitgebreide analyses uitvoeren.
Onderzoek toont al aan dat KI-algoritmen beter presteren dan menselijke experts bij het diagnosticeren van psychische aandoeningen zoals depressie, angststoornissen en zelfs complexe syndromen zoals autisme en schizofrenie.

3. Geprotocolleerd behandelen: Een taak voor KI
Geprotocolleerde behandelingen, zoals cognitieve gedragstherapie (CGT), zijn bij uitstek geschikt voor toepassing door KI-systemen. Deze behandelingen volgen een vastgestelde structuur, met duidelijke richtlijnen en stappen.

KI kan dit proces niet alleen uitvoeren, maar ook verbeteren:

Individueel maatwerk binnen protocollen: KI kan protocollen dynamisch aanpassen aan de specifieke behoeften van een cliënt, zonder de richtlijnen te schenden.
Monitoring en feedback: Door continu gegevens te verzamelen tijdens een behandeling, kan KI cliënten en professionals direct inzicht geven in de voortgang.
24/7 beschikbaarheid: KI-systemen kunnen behandelingen uitvoeren op elk moment van de dag, wat een enorme verlichting biedt voor overbelaste zorgsystemen.

4. De toekomst van zorgprofessionals: Geprotocolleerd is niet genoeg
Met de toenemende mogelijkheden van KI is het onvermijdelijk dat zorgprofessionals die louter geprotocolleerd werken, op termijn geen rol meer zullen hebben in de GGZ. Dit vraagt om een herdefinitie van wat het betekent om zorgprofessional te zijn in een wereld waarin technologie routinetaken overneemt.

Waarom is er geen ruimte meer voor louter geprotocolleerd werken?

KI doet dit beter: KI-systemen voeren protocollen nauwkeuriger en efficiënter uit dan mensen, zonder de beperkingen van tijd, aandacht of interpretatie.
Menselijke meerwaarde ligt elders: Zorgverleners kunnen zich richten op taken die KI (nog) niet kan overnemen, zoals complexe casuïstiek, het bieden van emotionele ondersteuning en het toepassen van creatieve of innovatieve interventies.
Kostenbesparing: Voor geprotocolleerde behandelingen is het economisch niet rendabel om mensen in te zetten, gezien de lagere kosten en hogere efficiëntie van KI.
De toekomst vraagt om professionals die de technologie begrijpen en benutten om zorg van hogere kwaliteit te leveren. Zij zullen experts worden in mensgericht denken, het bieden van persoonlijke steun en het coördineren van zorgtrajecten die verder gaan dan protocollen.

5. KI als aanvulling, niet als vervanging
Hoewel KI taken van professionals overneemt, blijft de menselijke factor essentieel. Zorgprofessionals worden begeleiders en strategen die de output van KI inzetten om behandelingen te optimaliseren. Deze symbiose kan leiden tot een zorgsysteem waarin het beste van mens en technologie wordt gecombineerd.

Complexe casussen: Waar KI effectief is in standaardzorg, blijft de mens nodig voor diagnostische en behandeluitdagingen buiten de norm.
Empathie en relatie: De menselijke verbinding in zorg blijft een kernwaarde die technologie niet kan vervangen.

Conclusie
Kunstmatige intelligentie is de ideale oplossing voor de uitvoering van geprotocolleerde behandelingen in de GGZ. Het biedt nauwkeurigheid, consistentie en snelheid die menselijke zorgverleners niet kunnen evenaren. Dit betekent echter ook dat de rol van professionals die zich uitsluitend richten op geprotocolleerde zorg zal verdwijnen.

De zorgprofessional van de toekomst combineert technologie met menselijke intuïtie en empathie. In deze balans ligt de sleutel tot een zorgsysteem dat efficiënter, menselijker en effectiever is dan ooit tevoren.

Bronnen:

Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning.
Luxton, D. D. (2016). Artificial Intelligence in Behavioral and Mental Health Care.
American Psychiatric Association. (2021). AI Tools in Psychiatry: Opportunities and Risks.
Stanford University: Onderzoek naar AI en diagnostiek in de GGZ. (AI and the Future of Mental Health Care, gehouden op 15 oktober 2024)