AI voorspelt hartziekten door naar je stem te luisteren

Vijf seconden. Zo lang duurt het om bijvoorbeeld een voicebericht in te sturen naar iemand om je wekker uit te zetten of om te zuchten naar een lange dag. Maar stel je voor dat diezelfde vijf seconden genoeg zijn om te voorspellen of je hart het gaat begeven en dan geen bloedafname, geen sensor op je lijf, geen ziekenhuisbezoek, gewoon jouw stem opgenomen met je telefoon. Welkom bij een korte aflevering van AIToday Live. Mijn naam Joop Snijder, Head of AI bij Info Support. Het onderwerp van deze week gaat me letterlijk aan het hart. Meer dan 20 jaar geleden heb ik zelf een harttransplantatie ondergaan vanwege ernstige hartfalen. Ik weet dus uit eerste hand wat het betekent als je hart het laat afweten. De impact op je leven, op je omgeving, dat vergeet je nooit meer. En juist daarom vind ik het zo bijzonder dat een technologie waar we het vandaag over gaan hebben, Vox. Straks kan helpen om hartfalen vroegtijdig te signaleren. Voordat het zover komt. Het bedrijf Noah Labs, opgericht in Berlijn met onderzoekers in Boston, heeft namelijk een systeem ontwikkeld dat luistert naar je stem en daaruit kan afleiden of je hartfalen dreigt. Zij noemen het Vox. VOX. En het werkt als volgt. Je spreekt vijf seconden in via een app op je smartphone of tablet. En een AI-algoritme analyseert dan de akoestische kenmerken van je stem en zoekt naar patronen die wijzen op vochtophoping in je longen. Want dat is wat er bij hartfalen gebeurt. Vocht hoopt zich op rond je longen en rond je stembanden en dat beïnvloedt heel subtiel hoe je klinkt. Zo subtiel dat geen mensen het hoort, maar de AI het wel kan detecteren. Wat ik hier vooral bij wil benadrukken, is dit gaat niet over generatieve AI. Het gaat niet over ChatGPT. Noah Labs heeft een eigen deep learning model gebouwd, getraind op een eigen dataset van meer dan 3 miljoen stemopnames. En het model genereert dus geen tekst of beeld, nee, het classificeert. Het luistert naar akoestische kenmerken in je stem en bepaalt of die passen bij een patroon dat wijst op vochtophoping. En dat is een heel ander type AI dan waar de meeste mensen nu aan denken. Dit is veel meer de traditionele machine learning, deep learning die we gebruikten voor de generatieve AI. Dat laat mooi zien hoe breed het AI-veld eigenlijk is. Terug naar Vox. Het algoritme kan namelijk verslechtering veertien tot 21 dagen eerder detecteren dan de huidige standaardmethode. Dus twee tot drie weken. Dat kan echt het verschil zijn tussen op tijd je medicatie aanpassen en een spoedopname. En hier wordt het concreet. Want de Amerikaanse toezichthouder FDA heeft Vox een zogenaamde Breakthrough Device Designation gegeven. En dat is nog geen goedkeuring om het morgen bij je huisarts te gebruiken, maar het is echt een flinke stap. Dat betekent dat de FDA zegt, dit is veelbelovend genoeg om het versneld te beoordelen. Het systeem is namelijk ook getest in tijdens vijf grote studies bij gerenommeerde ziekenhuizen wereldwijd. En ook in Europa en in Nederland is het goedkeuringstraject in volle gang. Noah Labs verwacht Europese goedkeuring rond medio 2026. En wat het voor ons als Nederlanders extra interessant maakt, dit wordt hier getest. Niet bij één, maar zelfs bij drie Nederlandse ziekenhuizen. Maastricht UMC+, Zuyderland Medisch Centrum en Medisch Spectrum Twente. En wat zij hebben gedaan, of waar ze mee bezig zijn, is 200 hartfalenpatiënten mee aan een dubbelblind onderzoek. De helft gebruikt dagelijkse stemherkenning via een app, de andere vormt de controlegroep. En zo wordt er straks meetbaar of deze technologie daadwerkelijk ziekenhuisopnames kan voorkomen. En dat is natuurlijk precies wat de zorg nodig heeft. Want met de personeelstekorten en stijgende kosten is elke voorkomende opname winst. Een patiënt die thuis een paar zinnen inspreekt via een app en een arts die op tijd kan ingrijpen door medicatie bij te stellen, dat is toch wel echt slim gebruik van technologie. Waarom ben ik hier nou zo enthousiast over? Vooral eigenlijk omdat we in de media voortdurend lezen over AI-experimenten in de zorg die het uiteindelijk nooit verder brengen dan een persbericht of een paper. Een mooi onderzoek, indrukwekkende cijfers en dan wordt het stil. De technologie bereikt de patiënt niet. Het blijft hangen in een labomgeving. Bij Vox is dat dus anders. Dus die FDA-erkenning. En het Europese traject laten zien, dat dit op weg is naar de dagelijkse praktijk. Het maakt het verschil tussen een interessante idee en iets dat echt levens gaat redden. En ik heb de cijfers van de Hartstichting erbij gepakt en die liegen er niet om. Dus om 240.000 mensen in Nederland hebben de diagnose hartfalen. Daarnaast lopen er naar schatting nog eens 255.000 mensen rond met klachten zonder dat de diagnose is gesteld. Ze krijgen geen behandeling en worden dus langzaam zieker. Daarbovenop komt dat elke dag overlijden 22 mensen aan hartfalen in ons land. Elke dag 22 mensen. En ruim een derde van de patiënten overlijdt binnen een jaar na de eerste ziekenhuisopname. Laat die cijfers even landen. Bedenk dan dat Noah Labs claimt het aantal ziekenhuisopnames door hartfalen met 50% te kunnen verminderen de helft. Dus bij een ziekte waar dagelijks 22 mensen aan overlijden. Vroeg signaleren is hier geen abstract idee. Het is het verschil tussen thuis medicatie bijstellen of een ambulance bellen. En wat ik zo bijzonder vind aan deze ontwikkeling is de vraag die het oproept. Wat zit er dan nog meer verborgen in ons stemgeluid. En het antwoord is waarschijnlijk behoorlijk wat. Want onderzoekers werken wereldwijd aan stemanalyse voor een groeiend aantal aandoeningen. Bij Parkinson bijvoorbeeld zijn subtiele stemveranderingen, kleine trillingen, verschuivingen in toonhoogte. Soms het eerste teken van de ziekte. Nog voordat je trillende handen of stijfheid opmerkt. En bij Alzheimer verandert het taalgebruik. Dus meer aarzelingen, langzamer spreken, vaker zoeken naar woorden. Zelfs ook bij depressie, diabetes en zelfs COVID-19 zijn veranderingen in de stem als biomarker onderzocht. Je stem verandert als je ziek bent. Uiteindelijk herken je dat, want je hoort het soms ook zelf, bijvoorbeeld bij een verkoudheid. 82 Maar er zijn dus ook veranderingen die zo klein zijn dat alleen een algoritme ze oppikt. 83 Dat is toch wel de kracht van dit soort AI. 84 Het haalt informatie uit data die er altijd al was, maar die we als mens simpelweg niet konden waarnemen. 85 Het mooie is de drempel is zo laag, dus geen dure apparatuur, geen invasieve ingreep, gewoon een stukje audio. 86 Voor patiënten die thuis hun gezondheid willen monitoren, is dat een wereld van verschil vergeleken met bestaande methodes. 87 Want de huidige standaard voor het volgen van hartfalen op afstand, is dat er bijvoorbeeld Abbott's CardioMEMS, een sensor die wordt dan operatief in de longslagader, die wordt dan geplaatst. 88 Dat is wel effectief, maar niet bepaald laagdrempelig zoals je hoort. 89 We hebben het in eerdere afleveringen vaker gehad over AI in de zorg. 90 In ons gesprek met nefroloog Martin de Borst over AI en nierziekten ging het over hoe AI-modellen patiënten helpen om meer regie te krijgen over hun eigen gezondheid. 91 Door beter te begrijpen wat er in het lichaam gebeurt. 92 Dus kun je terugluisteren. 93 Dat is even kijken uit mijn hoofd, seizoen 7, aflevering 17. 94 En bij het Erasmus MC hoorden we hoe AI-modellen worden ingezet om doorligplekken te voorspellen. 95 Hier kun je terugluisteren in seizoen 5, aflevering 75. 96 En het patroon, dat maakt het zo interessant, deze aflevering: het patroon is telkens hetzelfde. 97 AI die subtiele signalen oppikt, die mensen over het hoofd horen of zien en die dat omzet in tijdige actie. 98 Dus ja, vijf seconden stem, geen naald, geen sensor, geen wachtkamer. 99 Het klinkt als iets uit de verre toekomst, maar het gebeurt nu. 100 Dit is de nabije toekomst van preventieve zorg. 101 En natuurlijk zullen er nog vragen zijn die beantwoord moeten worden over betrouwbaarheid in verschillende situaties. 102 Over privacy, wie heeft toegang tot de stemopnames en over de vergoeding door zorgverzekeraars. 103 Maar het feit dat die vragen nu gesteld kunnen worden, betekent dat we voorbij het stadium van een leuk experiment zijn. 104 En dat stemt mij in ieder geval heel erg hoopvol. 105 We sluiten natuurlijk altijd af met AI is niet de oplossing van elk probleem, maar onmisbaar waar het past. 106 Dankjewel voor het luisteren naar deze korte aflevering van AIToday Live. 107 Als je je abonneert via je favoriete podcast app, dan mis je geen aflevering. 108 Tot de volgende keer.