Recent is ons artikel over een vroege HTA-studie naar een AI-algoritme voor de detectie van tumor budding bij darmkanker gepubliceerd. In deze studie voerden we een Delphi-studie in twee rondes uit onder een internationaal panel van gastro-intestinale pathologen. Zij beoordeelden een reeks stellingen over de voorwaarden waaraan het algoritme volgens hen moet voldoen om het in de dagelijkse klinische praktijk te kunnen gebruiken.
Van de 29 stellingen werd over 21 consensus bereikt. Deze hadden betrekking op technische, organisatorische, ethische en juridische aspecten. Over de overige 8 stellingen werd geen consensus bereikt; geen van de stellingen werd door het panel afgewezen. De resultaten laten zien dat bij de implementatie van een dergelijke innovatie in de klinische praktijk rekening moet worden gehouden met uiteenlopende aspecten, en dat hierover niet altijd eenduidigheid bestaat.
Uitgebreidere versie:
Recent is ons artikel over een vroege HTA-studie naar een AI-algoritme voor de detectie van tumor budding bij darmkanker gepubliceerd. In deze studie voerden we een Delphi-studie in twee rondes uit onder een internationaal panel van gastro-intestinale pathologen. Zij beoordeelden een reeks stellingen over de voorwaarden waaraan het algoritme volgens hen moet voldoen om het in de dagelijkse klinische praktijk te kunnen gebruiken.
Van de 29 stellingen werd over 21 consensus bereikt. Deze hadden betrekking op technische, organisatorische, ethische en juridische aspecten. Over de overige 8 stellingen werd geen consensus bereikt. Zo bestond er bijvoorbeeld geen overeenstemming over het moment waarop het AI TB-algoritme zou moeten worden ingezet: vóór, tijdens en/of na de diagnostische beoordeling door de patholoog. Dit gebrek aan overeenstemming roept de vraag op of het belangrijkste vraagstuk niet zozeer is wanneer het algoritme moet worden uitgevoerd, maar vooral wanneer de informatie die het oplevert, moet worden gebruikt.
Ook over de vraag of het algoritme de patholoog volledig zou moeten kunnen vervangen, bestond geen consensus. De antwoorden neigden echter duidelijk naar afwijzing van deze voorwaarde. Dit sluit aan bij de huidige visie op het gebruik van AI in de pathologie en de zorg in bredere zin: AI kan de deskundige ondersteunen, maar de betrokkenheid van een professional blijft essentieel.
De resultaten laten zien dat bij de implementatie van een dergelijke innovatie in de klinische praktijk rekening moet worden gehouden met veel verschillende aspecten. Daarnaast benadrukken we dat er op sommige punten nog geen eenduidigheid bestaat over de manier waarop AI het beste in het diagnostisch proces kan worden geïntegreerd.