Voorlezen
Onlangs las ik in Surgeons’ News (2024; 23(3): 3-66) over World Patient Safety Day. Sinds 2019 wordt vanuit de World Health Organization op deze dag wereldwijd bewustzijn gecreëerd en samenwerking gepromoot op het gebied van patiëntveiligheid in de zorg. Dit jaar lag het accent op het belang van de diagnostische veiligheid. Dat het van belang is correct én tijdig tot de diagnose te komen om groter leed te besparen, behoeft geen uitleg.
Diagnosticeren begint bij een gedegen anamnese. Dat blijkt ook maar weer eens uit het artikel in deze editie over multidisciplinaire behandeling van orofaciale pijn en disfunctie. Niet zelden belanden patiënten met orofaciale pijn in een carrousel van verwijzingen langs diverse specialisten. Neem dus allereerst de tijd om te luisteren naar het verhaal van een patiënt met dergelijke klachten. Een extra tijdsinvestering die over het algemeen wordt beloond in het adequater vatten van de koe bij de hoorns.
Menselijke fout Een artikel in dezelfde editie van Surgeons’ News, over gemiste signalen van een tongcarcinoom bij een jonge vrouw, prikkelde de verbeelding. Hoe bewust zijn we ons van de toenemende incidentie van tongkanker bij jonge mensen die niet in de traditionele risicogroep passen, vooral vrouwen jonger dan 45 jaar? Een vertraagde of gemiste diagnose kan grote consequenties hebben voor de behandelopties en de gezondheid van de patiënt.
Elke tandarts zal zich kunnen herkennen in de angst er een keer flink naast te zitten of iets cruciaals over het hoofd te hebben gezien, met alle consequenties van dien. Fouten maken is menselijk, maar een gemiste diagnose raakt een (tand)arts in het diepst van zijn of haar verantwoordelijkheidsgevoel en inlevingsvermogen.
Algoritme als alternatief Gelukkig is daar de technologie. De oplossing van elk menselijk probleem? In 2013 werd in het NTVT reeds een redactioneel geschreven door Michiel Eijkman over de mogelijke rol van kunstmatige intelligentie, de machine die de rol van gezondheidsvoorlichter kon overnemen (Ned Tijdschr Tandheelkd 2013; 120: 655). In dat tijdsbeeld vooral nog experimenterend gedachtegoed, met de conclusie dat er nog een lange weg te gaan was.
‘Slechts’ 11 jaar later zijn we op het niveau dat men via artificiële intelligentie (AI) gecreëerde algoritmes daadwerkelijk antwoord kan krijgen op gezondheidsvragen en kan AI zorgadministratie overnemen door mee te typen tijdens de anamnese en kan cariës automatisch gedetecteerd worden op een röntgenopname.
Commerciële techbedrijven pretenderen door het inperken van het aantal menselijke handelingen, de kans op menselijke fouten bij het diagnosticeren van tandheelkundige problemen terug te kunnen dringen. Maar kun je van AI verwachten dat het buiten de kaders denkt? Heeft een robot een schuldgevoel als er iets niet klopt in het leggen van de diagnostische puzzel? De onderzoeksgroep van Rakers in Leiden kwam recent met een systematisch literatuuronderzoek over voorspellende algoritmes in de zorg en concludeert dat er behoefte is aan bewijs wat betreft kwaliteitscriteria van voorspellende modellen (JAMA Netw Open 2024; 7: 32432990). Dus ik kan in dit redactioneel herhalen: er is nog een lange weg te gaan.
Zolang patiëntproblematiek als ruwe data en de tandarts als regisseur vanuit een centraal controlecentrum een futuristische speculatie blijft, zullen we hard moeten blijven werken aan het op peil houden van onze eigen kennis en kunde om gemiste diagnoses, patiëntenleed en tandartsleed te beperken.
Laten we tot die tijd vooral menselijk blijven.