Kansen voor AI identificeren in de gezondheidszorg

Nu kunstmatige intelligentie een steeds grotere rol speelt in de wereldeconomie, zal deze technologie naar verwachting ook grote gevolgen hebben voor de gezondheidszorg.

Nvidia, de toonaangevende leverancier van AI-chips, zegt dat de sector gezondheidszorg momenteel slechts ongeveer 1 procent uitmaakt van datacenteractiviteiten ter waarde van $ 100 miljard. Dat cijfer zal in waarschijnlijk exponentieel toenemen: de gezondheidszorg zal naar verwachting binnen tien jaar de grootste vertical in het datacentersegment zijn.

In de tussentijd maken een aantal AI-toepassingen al het verschil voor zowel patiëntresultaten als bedrijfsinkomsten. We zien drie belangrijke gebieden waar het potentieel van AI al wordt omgezet in échte voordelen voor de gezondheidszorg.

Gegevensopbouw voor de ontwikkeling van geneesmiddelen

Doorgaans duurt het minstens tien jaar en kost het miljarden dollars aan investeringen voordat een bedrijf een nieuwe behandeling op de markt kan brengen. AI-algoritmen kunnen echter helpen om in elk geval één deel van het onderzoeks- en ontwikkelingsproces te versnellen: de doelidentificatie en ontdekking van geneesmiddelen.

Er worden inmiddels nieuwe AI-algoritmen ontwikkeld om medicijndoelen te identificeren en moleculen te creëren op basis van modellering van biologische en chemische gegevenssets. De vooruitgang is gestaag en nieuwe tools zijn nu in staat om de vorm van eiwitten te decoderen: grote, complexe moleculen in menselijke lichaamscellen die de structuur, functie en regulatie van de weefsels en organen en hoe ze samenwerken met andere moleculaire systemen in het lichaam zoals, DNA¹, RNA² en liganden (moleculen die zich binden aan een ontvangende eiwitmolecule of receptor). Deze mate van complexiteit kan onderzoekers een nog dieper inzicht geven in de biologie van ziekten, de ontwikkeling van nieuwe geneesmiddelen versnellen en de kosten ervan verlagen.

Deze vooruitgang is ongetwijfeld opwindend. Het blijft echter een uitdaging om het potentieel van AI om te zetten in levensvatbare behandelingen voor patiënten. Therapieën moeten nog steeds een jarenlang proces van klinische proeven bij mensen en beoordeling door toezichthouders doorlopen. Wat er veelbelovend uitziet in een computermodel, blijkt misschien niet zo effectief of veilig in menselijke cellen: geen enkel op AI gericht biotechbedrijf heeft vooralsnog een geneesmiddel op de markt gebracht.

Voorlopig is het verstandig om AI en de ontdekking van nieuwe medicijnen te zien als een van de vele structurele trends die de komende jaren voor veel groei in de biofarmaceuticasector zouden kunnen zorgen. Beleggers zouden zich ook moeten richten op de bedrijven die infrastructuur en producten leveren die AI-gedreven geneesmiddelenonderzoek mogelijk maken. Denk hierbij aan DNA-sequencing en aanverwante diensten, die nodig zijn om te helpen bij het bouwen van de enorme gegevenssets die AI-algoritmen voeden.

Gebruik van medische hulpapparaten en beeldvorming

AI wordt ook toegepast in beeldvorming en diagnostiek om ziekten beter op te sporen en te behandelen. Zo is vroegtijdige opsporing van kanker van cruciaal belang. Bij mammografieën verbetert AI-gebaseerde 3D-beeldvorming bijvoorbeeld de kans om invasieve borstkanker eerder te ontdekken en wordt het aantal beelden dat radiologen moeten beoordelen verminderd. Een nieuw bloedonderzoek maakt gebruik van AI en machinelearning om DNA te identificeren dat door kankercellen in de bloedbaan wordt afgestoten. De test kan naar meerdere soorten kanker kijken, waaronder kankers die niet vroegtijdig gescreend kunnen worden, zoals alvleesklier-, slokdarm-, eierstok- en leverkanker, en met 88 procent nauwkeurigheid het orgaan voorspellen dat geassocieerd wordt met dit DNA. Naar verwachting zal dit percentage in de loop van de tijd alleen maar toenemen.

Andere ziektecategorieën profiteren ook, zoals aortastenose. Van deze hartaandoening treedt op wanneer de aortaklep is vernauwd en het bloed niet normaal kan stromen, waardoor het hart wordt overbelast. Tegenwoordig wordt de ziekte over het algemeen ondergediagnosticeerd en onderbehandeld: meer dan een miljoen patiënten in de VS lijden aan een ernstige vorm van aortastenose, maar slechts ongeveer 100.000 mensen krijgen jaarlijks een transkatheter-aortaklepvervanging (TAVR).

Om deze kloof te dichten, werkt een TAVR-fabrikant nu samen met zorgsystemen om elektronische medische dossiers te doorzoeken met AI en patiënten te markeren die aan de criteria voor behandeling voldoen, maar om de een of andere reden over het hoofd zijn gezien. We denken dat deze inspanning in de loop van de tijd zijn vruchten zal afwerpen en tot meer doorverwijzingen, behandelingen en betere patiëntenzorg zal leiden.

Bijstand voor en na procedures

AI kan ook de resultaten van operaties verbeteren. Een toonaangevende fabrikant van robotische chirurgiesystemen registreert en verzamelt nu bijvoorbeeld gegevens van procedures waarin hun tools zijn gebruikt. Operaties zijn gesegmenteerd in fasen; artsen kunnen hun prestaties vergelijken met een best-in-class uitkomst die AI helpt bepalen door chirurgische technieken te correleren met patiëntresultaten. Met deze gegevens moeten chirurgen specifieke chirurgische handelingen kunnen raadplegen en hun resultaten verbeteren op basis van objectieve metingen. Uiteindelijk zal AI een chirurg kunnen waarschuwen dat hij of zij mogelijk een stap is vergeten tijdens een procedure of op het punt staat iets te doen waarvan statistisch is aangetoond dat het de kans op fouten vergroot.

Evenzo, als het gaat om de levering van gezondheidszorg, gebruiken steeds meer bedrijven AI om procedures in real time vast te leggen en te coderen met als doel een van de grootste inefficiënties in het Amerikaanse zorgstelsel te elimineren: de connectiviteit tussen zorgverleners en betalers. In 2021 werd 17% van alle zorgclaims afgewezen, blijkt een enquête onder landelijke verzekeraars in de VS, deels als gevolg van onjuiste codering.³ Nieuwe AI-systemen kunnen helpen fouten te verminderen en in potentie een marktkans ter waarde van enkele miljarden dollars aan aanvullende inkomsten per jaar creëren.

 

Belangrijke informatie

De gezondheidszorg heeft wereldwijd te maken met verschillen in overheidsvoorschriften en vergoedingen, naast verschillen in goedkeuring van de autoriteiten voor producten en diensten die een aanzienlijk effect kunnen hebben op de prijs en de beschikbaarheid, en kan sterk nadelig beïnvloed worden door snelle veroudering en aflopende patenten.

Geconcentreerde beleggingen in een enkele sector, bedrijfstak of regio zullen gevoeliger zijn voor factoren die van invloed zijn op die groep en kunnen volatieler zijn dan minder geconcentreerde beleggingen of de markt als geheel.