Decision support tools: het menselijke aspect blijft altijd een rol spelen

De komende jaren gaan decision support tools een grotere rol spelen bij de ondersteuning van klinische beslissingen in de bedrijfsgezondheidszorg. Denk daarbij aan het verzamelen en analyseren van gegevens bij het periodiek medisch onderzoek, dat werkgevers verplicht zijn aan te bieden aan hun medewerkers. De inzet van machine learning en algoritmen gaat het contact tussen zorgprofessionals en werknemers beïnvloeden. Wat die verandering inhoudt en welke gevolgen de inzet van ondersteunende tools heeft, is nog onduidelijk. De Saxion-lectoraten Gezondheid & Bewegen, Ethiek & Technologie en Ambient Intelligence onderzochten, samen met de opleiding Gezondheid & Technologie, welke ethische aspecten meespelen bij het gebruik van deze decision support tools op de werkvloer.

Samenhang tussen losse resultaten

Marianne Six Dijkstra was voor haar promotieonderzoek betrokken vanuit het lectoraat Gezondheid & Bewegen en vertelt: “Ons onderzoek richt zich vooral op de informatie die verzameld wordt bij het periodiek medisch onderzoek van werknemers. Uit de literatuur blijkt niet dat zo’n periodiek onderzoek er rechtstreeks toe leidt dat mensen langer inzetbaar blijven. Er wordt veel zinnigs gemeten en uitgevraagd bij medewerkers: van hun bloeddruk tot hun gewicht, van de ervaren werkdruk tot hun vermogen zich na werktijd te kunnen ontspannen. De meeste werknemers ervaren zo’n fitheidstest en gesprek als een prettige check van hoe het met ze gaat. Het is echter nog onvoldoende duidelijk wat je met alle losse resultaten in samenhang kunt doen om mensen langer gezond aan het werk te houden, zodat ze op een prettige manier de eindstreep van hun pensioen halen.”

Nieuwe technologieën zoals algoritmen maken het mogelijk om juist naar die samenhang tussen alle losse metingen te kijken. Decision support tools kunnen advies uitbrengen over welke interventies een werknemer in welke situaties kunnen helpen. Moet hij bijvoorbeeld meer bewegen na werktijd of heeft hij baat bij een aantal gesprekken met een psycholoog?

Algoritmen als potentieel selectiemiddel

De vraag is niet alleen of algoritmen het menselijk contact tussen een bedrijfsarts en een werknemer kunnen aanvullen of vervangen, legt Marianne uit. “Een ander aandachtspunt is of de uitkomsten van zo’n onderzoek wel goed gebruikt worden. Gaan ze medewerkers verder helpen óf vormen algoritmen een potentieel selectiemiddel om mensen buiten spel te zetten? Ik vond het fijn om aan de slag te gaan met die ethische vragen en zo een bijdrage te kunnen leveren aan maatschappelijk verantwoord innoveren. Ook om de brug te slaan naar het medische vakgebied en de opleidingen  waar ik zelf bij betrokken ben.”

Marianne doet promotieonderzoek om een decision support tool te ontwikkelen en wilde graag de ethische aspecten in dat ontwikkelproces meenemen. Dat resulteerde in dit deelonderzoek, legt ze uit. “Door de promotiesubsidies kregen we meer slagkracht voor verdiepend onderzoek. Het was mooi om binnen Saxion vanuit de verschillende lectoraten met technische, medische en ethische expertise onze krachten te bundelen, samen met de promotoren van de universiteiten van Groningen en Alberta in Canada. We keken naar de vraag: wat betekent het nu als je zo’n tool ontwikkelt en gaat gebruiken?”

Waarden en normen bewaken

Onze normen en waarden bepalen onze blik op technologie, maar andersom beïnvloedt technologie ook hoe wij weer naar die normen en waarden kijken, legt Marianne uit. In dit geval naar de medische waarden die meespelen in de bedrijfsgezondheidszorg en de relatie tussen werkgever en werknemer. “Die waarden gaan over autonomie, over weldoen, de ander geen kwaad berokkenen en over gerechtigheid,” vult de onderzoeker aan. “Door onze interdisciplinaire samenwerking konden we adviezen formuleren over hoe je die waarden bewaakt bij het inzetten van een decision support tool. Deze vorm van technologie houd je niet tegen. Daarom is het belangrijk om te onderzoeken wat het betekent om met algoritmes conclusies te trekken uit data over de gezondheid en het welzijn van medewerkers. Worden mensen er wel beter van? Levert het ze wat op? Worden ze gelijkwaardig behandeld? Dat zijn belangrijke ethische vragen die meespelen.”

De corona-app als voorbeeld

Met de ontwikkelingen rond de landelijke corona-app zien we een ander voorbeeld waarin technologie en ethiek elkaar ontmoeten. Vaak gaat het daarbij in de media over het privacy-aspect, al is ook hierbij juist die bredere blik belangrijk, vindt Marianne: “Ook hier gaat het over gerechtigheid. Wie geen smartphone heeft en de app niet kan gebruiken, bijvoorbeeld vanwege zijn leeftijd of beperkte financiële middelen, zit in een andere positie dan degene die direct met zo’n app aan de slag kan. Als de corona-app een belangrijk middel in de bestrijding van het virus wordt, dan loop je op zo’n manier ook tegen beperkingen aan.”

Zo speelt gerechtigheid ook een rol  bij het inzetten van algoritmen in de bedrijfsgezondheidszorg,  legt Marianne uit: “Denk daarbij aan het maken van werknemersprofielen. Wie lijkt, op basis van de uitkomsten van een gezondheidsonderzoek, lang duurzaam inzetbaar en wie niet? Zulke profielen worden met de beste intenties gemaakt, maar kunnen werknemers potentieel bestempelen als ‘zwakke schakel’ in de organisatie.” Die risico’s vragen volgens Marianne om goed na te denken over de normen en waarden die je hanteert bij de ontwikkeling en inzet van dit soort tools. Net als bij het op de juiste manier interpreteren van de resultaten die ze opleveren.

“Het is belangrijk om de medewerker, die je voor je hebt zitten, in de ogen te blijven kijken. Het menselijke aspect blijft altijd een rol spelen bij het geven van adviezen. Het gaat om de afweging van wat het algoritme adviseert en wat je zelf, als professional en met je kennis van de cliënt denkt dat goed is. Daarom is onderwijs en kennisdeling ook zo van belang in deze fase, waarin technologieën de weg naar de werkvloer vinden. Vanuit het onderzoek leggen we een sterke koppeling naar het Saxion-onderwijs: bij de opleidingen Fysiotherapie, Gezondheid & Technologie en Ambient Intelligence.”

Koppeling naar het Saxion-onderwijs

Voor studenten is het belangrijk dat ze zich als aankomende professional  bewust zijn van de machine learning-techniek en wat deze betekent voor de inhoud van hun dienstverlening, besluit Marianne.  “We willen ze leren te reflecteren op de gevolgen van technologische ontwikkelingen voor ons als mensen. Zowel voor hun cliënt als voor zichzelf in de rol van medisch professional. We moeten leren omgaan met de manier waarop algoritmen ons, op een minder zichtbare manier dan hoe we vroeger werkten, over grotere datasets resultaten gaan voorschotelen. Daarbij is het zaak om het ethische kader nadrukkelijk te blijven meewegen bij hoe we deze technologie inzetten, bij de resultaten die we meten en bij de conclusies die we daar uit trekken.”

Het artikel ‘Ethical considerations of using machine learning for decision support in occupational health: An example involving periodic workers’ health assessments’ werd op 4 juni 2020 gepubliceerd in het Journal of Occupational Rehabilitation. Het artikel is voor Saxionstudenten en -medewerkers toegankelijk via de databank SpringerLink van Saxion Bibliotheek.