Artsen kunnen veel tijd kwijt zijn met het vinden van medische informatie via Google of op PubMed. De AI-toepassing EvidenceHunt biedt hun hiervoor grote tijdwinst. Psychiater en hoogleraar stress en veerkracht Christiaan Vinkers (Amsterdam UMC), een van de ontwikkelaars, vertelt over de achtergrond, de toepassing en de toekomstige uitbreidingen ervan.
“Als psychiater wil ik meer tijd besteden aan de dingen die er voor mijn patiënten toe doen”, zegt Vinkers. En hoewel op de hoogte blijven van de wetenschappelijke literatuur binnen zijn vakgebied daarbij zeker relevant is, vindt hij uren – of dagen – ronddwalen op PubMed om de voor hem relevante informatie te vinden dat niet. “Daarom waren een paar anderen en ik al lang voordat AI populair werd bezig om te zoeken naar mogelijkheden om uit de enorme hoeveelheid beschikbare literatuur gemakkelijk de informatie te vinden die je als professional op dat moment nodig hebt. We hebben daar met ZonMw-subsidie onderzoek naar gedaan en dat leidde ook tot een aantal publicaties. Heel leuk, maar de wereld verander je er niet mee.”
Op Bol.com vinden wat je zoekt is eenvoudiger dan je weg vinden in biomedische literatuur, stelt Vinkers. “PubMed gebruik ik daarom niet om snel antwoorden te vinden, het is daarvoor echt niet geschikt. We dachten dat het beter moest kunnen. Niet alleen om literatuur te vinden trouwens, maar ook om richtlijnen up-to-date te houden. Nu vergt een update een aantal jaren, je beantwoordt er maar een deel van de vragen mee en op het moment van publicatie is de richtlijn vaak alweer verouderd.”
AI-hulpmiddel
Toen diende AI zich aan. “Daarmee ontstonden mogelijkheden om een vervolgstap te zetten op wat we al deden”, vertelt Vinkers. “We richtten een bedrijfje op om die mogelijkheden gericht te gaan verkennen.” Dat bedrijfje heette aanvankelijk RCT Alert maar is inmiddels omgedoopt tot EvidenceHunt. Het gelijknamige hulpmiddel gebruikt AI gecombineerd met eigen trainingsdata en modellen om via een algoritme alle medische artikelen te doorzoeken die ooit in PubMed zijn gepubliceerd. “Het geeft je binnen seconden het antwoord op de vraag die je stelt”, legt Vinkers uit, “bijvoorbeeld als je een overzicht wilt van alle gerandomiseerde trials die zijn gepubliceerd over de relatie tussen eczeem en de effectiviteit van corticosteroïden, inclusief referenties. Je kunt zoeken op type artikelen, je kunt alerts krijgen als nieuwe artikelen binnen je zoekopdracht worden gepubliceerd. En als je 10 referenties hebt en je wilt daar een artikel over schrijven, dan kan AI daarbij helpen.”
EvidenceHunt heeft 2 functies: een browse- en een chatfunctie. De browsefunctie is bedoeld om literatuur-‘searches’ te doen uit PubMed. “Je hoeft dus niet dagenlang abstracts door te nemen om te vinden wat je zoekt”, zegt Vinkers. “Je vindt in een mum van tijd de relevante publicaties. Als je geen systematische review wilt, maar wel een goed onderbouwd antwoord dat niet al te veel tijd kost, is dit winst. Voor psychiatrie gebruik ik het zelf regelmatig.” De chatfunctie is bedoeld om gerichte antwoorden op vragen te geven. Vinkers: “Bijvoorbeeld: ‘Wat is de functie van corticosteroïden bij eczeem?’ Op basis van AI geeft EvidenceHunt dan een ranking van de meest relevante publicaties hierover, inclusief referenties.” Natuurlijk kan het dan voorkomen dat het antwoord dan 3 klinische trials biedt die als uitkomst hebben dat corticosteroïden effectief zijn bij eczeem en 2 die hierover een negatieve uitkomst hebben. “Dit maakt duidelijk dat iedereen zijn eigen kennis en expertise moet blijven gebruiken”, waarschuwt Vinkers. “Je kunt dan bijvoorbeeld kijken naar verschillen in de dosering of de populatie. Je mag niet verwachten dat AI alles voor je doet, zodat je alleen nog maar hoeft te ‘copy pasten’. Ik roep artsen ook op om te checken of wat we in EvidenceHunt publiceren klopt. Mocht dat niet zo zijn, laat ons dat dan weten. Voor mijn eigen vakgebied, de psychiatrie, heb ik in ieder geval nog geen grote fouten kunnen vinden.”
Enthousiasme
EvidenceHunt is in eerste instantie gericht op professionals zoals artsen en apothekers. “Studenten geneeskunde en jonge artsen zijn er bijna allemaal heel positief over”, zegt Vinkers. “Van anderen krijgen we soms de vraag of dit model echt in staat is om de manier waarop zij gewend waren te werken te vervangen. Een begrijpelijke vraag, maar het antwoord is – en blijft voorlopig ook – nee. EvidenceHunt komt niet in plaats van systematische reviews in alle wetenschappelijke databases, of eigen wetenschappelijke expertise. Maar ik begrijp wel dat mensen eraan moeten wennen. Ze gebruiken nu Google, en veel minder PubMed – logisch, want je vindt vaak niet snel wat je zoekt. Recent is daar voor sommigen ChatGPT bij gekomen, maar dat is gevaarlijk want dat is niet bedoeld voor de toepassing die we nu met EvidenceHunt ontsluiten. De ontwikkeling in AI gaat snel en gaat er sowieso komen – investeer je tijd dus in een betrouwbaar alternatief dat ook goed werkt. Dat is wat we met EvidenceHunt willen, en daarom publiceren we ook alles wat we doen, zodat het ook in de wetenschappelijke literatuur terechtkomt.”
Maar EvidenceHunt is niet alleen voor artsen interessant, stelt Vinkers. “Het gaat ook tot emancipatie van kennis leiden”, zegt hij. “Ik heb al de eerste patiënt in mijn praktijk gehad die met een print van EvidenceHunt met heel gerichte vragen kwam. Dat bleek een goede opening voor een inhoudelijk gesprek. Natuurlijk zijn publicaties over klinische trials en richtlijnen stevige kost. Maar je kunt tegen AI zeggen: geef antwoord op B1-niveau. Of in welke taal dan ook. Als maar duidelijk blijft dat het geen medische informatie is, EvidenceHunt is geen ‘medical device’. Het is informatie als basis voor een arts-patiëntgesprek. En op die basis gaat het ‘shared decision making’ echt gelijkwaardiger maken. Het is nu nog te veel papier. Als een patiënt met een zware depressie bij me komt, zeg ik wat de opties zijn. Slechts een enkele patiënt duikt zelf in de richtlijnen. Dat hoeft ook echt niet iedereen te doen. Maar als je de drempel ervoor lager maakt, kun je wel tot andere gesprekken komen.”
Toegevoegde waarde
EvidenceHunt wordt al goed gebruikt. “Meer dan de helft van de artsen die het gebruikt is een terugkerende bezoeker”, zegt Vinkers. “Zij zien dus de toegevoegde waarde. Die zal ook in toenemende mate gaan zitten aan het gerichter updaten van kennis en evidentie. Door op regelmatige basis te checken of er relevante nieuwe publicaties zijn, wordt bijvoorbeeld een veel snellere modulaire update van richtlijnen mogelijk.” Het gebruik is nu kosteloos en het is ook de bedoeling dat dit zo blijft. “Wel is het logisch dat voor de geavanceerde opties die we gaan ontwikkelen een vergoeding gevraagd zal gaan worden”, zegt hij.
En daarvoor zijn ideeën genoeg. Om te beginnen is al een samenwerking gestart met het Lareb en met Health Base, om te waarborgen dat de geboden informatie wetenschappelijk correct is. Daarnaast wordt gewerkt aan uitbreiding van de chatfunctie, om doorvragen mogelijk te maken. “Ook werken we aan de ontwikkeling van een premium versie”, vertelt Vinkers. “Die moet opties gaan bieden om bijvoorbeeld gerichter te zoeken, informatie te delen of een eigen bibliotheek op te bouwen. Hierbij kijken we ook naar de mogelijkheid om niet alleen abstracts te bieden, maar ook verdere informatie toe te voegen uit een publicatie. Die volledig openbaar maken kan weliswaar niet als die achter een betaalmuur zit. Gelukkig ontstaat steeds meer ruimte voor ‘open access’. De premium versie zal naar verwachting in het tweede kwartaal van dit jaar online komen.”
EvidenceHunt
Christiaan Vinkers is een van de oprichters van EvidenceHunt, een team van wetenschappers die zich tot doel hebben gesteld betrouwbare klinische informatie sneller beschikbaar te maken. Zijn partners hierin zijn Philippe Habets (arts en datawetenschapper Amsterdam UMC), David van IJzendoorn (datawetenschapper Stanford University) en Wim Otte (klinisch epidemioloog Amsterdam UMC).