Computer stelt betere diagnose dan de dokter

Effecten naar de toekomst gesimuleerd

Ze bouwden daartoe een model op basis van het Markov-besluitvormingsproces - een wiskundig raamwerk dat de waarschijnlijkheden in kaart kan brengen van het effect van beslissingen op het verloop van een proces. Daarbij gebruikten ze Dynamic Decision Networks - een aanvulling op Markovs gedachtegoed die het mogelijk maakt rekening te houden met specifieke kenmerken van een gemodelleerd proces. Op die manier werd het mogelijk het effect van verschillende alternatieve behandelpaden in de toekomst te betrekken bij de besluitvorming rond de behandeling van een persoon die zich met een specifieke klacht bij de dokter meldt.

Dat model konden de onderzoekers testen met gegevens van 6700 patiënten van een kliniek die personen met depressieklachten behandelt. Ongeveer twee derde daarvan had ook fysieke klachten als diabetes, hoge bloeddruk en hartklachten.

Spectaculaire bezuiniging en verbetering van de behandeling

Bennett en Hauser simuleerden het verloop van de doktersinterventies in 500 uit deze groep willekeurig gekozen gevallen. Dat gaf spectaculaire resultaten. De behandelkosten daalden met ruim 60 procent, van gemiddeld 497 naar 189 dollar. En het behandelresultaat nam ongeveer met een derde toe, en na enkele aanpassingen in het model zelfs met ruim 40 procent.

Bennett en Hauser zien hun modelleerwerk overigens niet als toekomstige vervanging van de dokter. De ideale opstelling is in hun ogen een combinatie van dokterskennis en - intuïtie met de gedegen gegevensanalyse die een kunstmatig intelligent systeem kan maken. Voordat het zover is, zal er ook nog wel het nodige ontwikkelwerk gedaan moeten worden - al maakten de onderzoekers met het Markov-besluitvormingsproces met Dynamic Decision Networks wel gebruik van gekende technieken op het gebied van kunstmatige intelligentie.