Vijf vragen aan... Maarten Timmers

[Theone Joostensz]

Wie zijn de leden van het Kennisplatform Digitale uitwisseling in de zorg en wat houdt ze bezig? In de rubriek Vijf vragen aan… maak je kennis met een aantal van hen. Deze keer stellen we vijf vragen aan Maarten Timmers, huisarts en medeoprichter van Juvoly, een bedrijf dat met behulp van AI spraakherkenning ontwikkelt voor in de spreekkamer van de huisarts. ‘Inmiddels staan ook ziekenhuizen, GGZ en VVT te rammelen aan de poort.’



Welk probleem wilden jij en Thomas Kluiters, medeoprichter van Juvoly, oplossen?
‘Ik had steeds minder plezier in mijn werk omdat ik steeds meer tijd kwijt was aan administratie en verslaglegging. Ik zocht naar een manier om die trend te doorbreken toen ik vorig jaar Thomas Kluiters tegenkwam die met het idee rondliep om spraakherkenning te gebruiken voor in de spreekkamer. Daardoor zou de huisarts tijdens het consult veel minder tijd kwijt zijn aan verslaglegging en kan hij écht contact hebben met zijn patiënt. We zijn heel praktisch aan de slag gegaan en hebben een oplossing gebouwd, een webapplicatie die ook geïntegreerd kan worden in het HIS en het EPD. De zorgverlener hoeft dan zijn eigen systeem niet uit, maar kan in zijn eigen workflow blijven. Zelf merkte ik binnen een jaar al de positieve impact van het gebruik van spraakherkenning: het is veel natuurlijker om op deze manier met zorg bezig te zijn. Je zit niet meer verstopt achter je beeldscherm, maar hebt meer contact met je patiënt. Het is veel fijner om mensen aan te kunnen kijken en te kunnen letten op non verbale communicatie in plaats van dat je de hele tijd zit te typen. Kortom: ik heb weer plezier in mijn werk en het levert tijdwinst op. Inmiddels maken een paar honderd huisartspraktijken gebruik van onze software en staan ook ziekenhuizen, GGZ en VVT te rammelen aan de poort.’

Kun je uitleggen hoe spraakherkenning in de spreekkamer werkt?
‘De huisarts klikt op start en doet het consult. De Juvoly-software luistert mee en zet op de achtergrond het gesprek om in tekst. Op het moment dat de huisarts drukt op samenvatten, wordt het consult samengevat op de juiste plekken in het epd. Het enige wat de huisarts nu nog hoeft te doen is de samenvatting checken en aanpassen waar nodig. Het audiogesprek wordt niet opgeslagen, het gaat letterlijk het ene oor in, het andere uit.’

Er zijn meer initiatieven op het gebied van spraakherkenning in de zorg. Wat doen jullie anders dan de rest?
‘Wij hebben ons spraakherkenningsmodel van de grond af zelf opgebouwd, gebruikmakend van Nederlandse (medische) termen die publiek beschikbaar zijn, dus géén patiëntdata. Om ervoor te zorgen dat het model zoveel mogelijk mensen kan verstaan, willen we alle mogelijke accenten opnemen en halen we input op bij taalscholen voor mensen die Nederlands als tweede taal spreken. We zijn niet afhankelijk van grote, internationale partijen en ons datamodel heeft een veel lagere foutmarge dan open AI-modellen. Ons model is niet alleen inclusiever, maar ook duurzamer omdat het veel nauwkeuriger en lichter is en daardoor minder stroom verbruikt. Onze footprint is dus veel lager dan die van onze concurrenten. De servers hebben we ook in eigen beheer waardoor we volledige controle hebben over de datastroom.’

Wat zijn jullie toekomstplannen?
‘We werken eraan dat het AI-gedeelte van het model ook gerichte informatie kan bieden terwijl de huisarts zijn consult doet. Bijvoorbeeld: jij komt bij mij als patiënt, ik meet jouw bloeddruk en die is hoog. Ondertussen zet Juvoly informatie voor jou klaar die je thuis op je gemak kunt doorlezen of bekijken. Ook zet hij alvast een afspraak klaar voor over twee weken om bloed te prikken en voor over drie weken bij de praktijkondersteuner. Wat ik ook zou willen is dat hij tijdens het consult alvast de richtlijn voor patiënten met hoge bloeddruk klaarzet, zonder dat ik erom hoef te vragen. En ook: als er in het buurthuis een voorlichtingsavond is over gezond eten, dat hij die ook laat zien als wellicht relevant voor deze patiënt. Een ander toekomstplan is dat we het mogelijk willen maken om dit model ook op je device te laten werken zonder internet.’

Hoe draagt jullie oplossing bij aan databeschikbaarheid?
‘Tijdens het consult wordt het gesprek zoveel mogelijk gestructureerd, dus gelabeld met codes. Dat betekent dat het hergebruik van data veel makkelijker gaat worden. Als gegevens als temperatuur en gewicht genoteerd staan en SNOMED, LOINC en NHG gecodeerd zijn, dan kun je die dus gewoon doorgeven aan de volgende in de keten. De hoeveelheid beschikbare gestructureerde data gaat door het gebruik van deze tools op de achtergrond een enorme impuls krijgen. Het is dus niet alleen voor ons huisartsen leuk om mee te werken, maar ondertussen verbeteren we ook allerlei dingen waar iedereen vrolijk van wordt.‘

Heb je zelf een vraag aan @Maarten Timmers? Stel deze in de comments en tag hem!

Dit wil je misschien ook lezen:
Vijf vragen aan... Lisa van Blokland
Vijf vragen aan... Isa van Barneveld
Vijf vragen aan... Tonko Wedda
Vijf vragen aan... Gé Klein Wolterink
Vijf vragen aan... Yoeri Zuidwijk
Vijf vragen aan... Stefan Vinken
Vijf vragen aan... Wikje Muller-Draaistra
Vijf vragen aan... Rob Hoogervorst
Vijf vragen aan... Guido Zonneveld
Vijf vragen aan... Pim Volkert
Vijf vragen aan... Marije van Melle
Vijf vragen aan... Peer Goudswaard