Ook het vakgebied van de geneesmiddelenbewaking ontkomt er niet aan: op congressen en bijeenkomsten waar geneesmiddelenbewaking op de agenda staat, wordt veel gediscussieerd over automatisering en digitalisering. En een overtreffende trap is dan om een zelflerend systeem toe te passen om zo het menselijke werk te reduceren (lees: goedkoper al dit werk te kunnen verzetten). Dit thema stond ook op de agenda van de voorjaarsbijeenkomst op 11 juni jl. van het Pharmacovigilance Platform Nederland, beter bekend als de PPN, met als thema “Safety en AI in harmonie”.
De coronapandemie heeft vaccinproducerende bedrijven en overheden gedwongen om een enorme hoeveelheid veiligheidsgegevens snel te verwerken en zinvol te beoordelen. Deze ontwikkeling heeft de digitalisering en automatisering in de geneesmiddelenbewaking in een stroomversnelling gebracht.
Maar in hoeverre kan dit alles ingezet worden om alle activiteiten rond de registratie en beoordeling van veiligheidsgegevens van geneesmiddelen te ondersteunen of zelfs te vervangen?
Laten we naar een paar voorbeelden kijken. Neem bijvoorbeeld het herkennen van bijwerkingen in teksten of het registreren van bijwerkingen in een database. Je kunt computers vragen bepaalde informatie in teksten als bijwerking te herkennen en die als data-elementen in de juiste velden van een database te zetten. Ook kun je de computer vragen een korte beschrijving in verhaal-vorm te genereren van wat er gebeurd is. Hiermee wordt al volop geëxperimenteerd. Maar hoe zorg je voor uniforme codering van bijwerkingen? Hoe voorkom je interpretatie bias? En de hamvraag: hoe weet je zeker dat je niets mist? En kun je computers ook diagnoses laten stellen?
De discussie centreert zich daarom meestal rond het thema “kwaliteit van de data” die de systemen vullen: uiteindelijk leiden kwalitatief goede data ook tot goede beslissingen, of beter gezegd: afwegingen, want er is geen absolute veiligheid als het gaat om geneesmiddelen.
Mijn inzicht is dat artificial intelligence in de geneesmiddelenbewaking al realiteit is, maar wel met het risico een hype te worden als we niet zelf goed blijven nadenken: er zijn altijd factoren die meegenomen moeten worden in het afwegen van risico’s en effectiviteit van geneesmiddelen, waarvan ik in alle bescheidenheid denk dat computers die niet van ons kunnen overnemen. Laat ze het voorwerk doen, maar laat er daarna iemand met een gezond verstand naar kijken of alle perspectieven zijn meegewogen: juist om bias te voorkomen en ook die zeldzame black swan events op te sporen.
Met dank aan Eugène van Puijenbroek (Lareb) voor de inzichten die hij deelde tijdens het uitspreken van de Theo Bothof lezing over farmacovigilantie en AI tijdens de PPN voorjaarsbijeenkomst van 11 juni 2024.
Andrea van Poppel-Rosier is
senior manager pharmacovigilance
bij DADA Consultancy
