Amit Kumar Dey, de voorzitter van het nieuwe AI & Technology Committee van de International Diabetes Federation (IDF), blikte tijdens de EASD vooruit op de manier waarop kunstmatige intelligentie (AI) de diabeteszorg gaat veranderen.1 Hij pleit voor verantwoorde en transparante AI die zich aanpast aan de zorgverlener.
“Wereldwijd heeft inmiddels 90% van de mensen een smartphone. Dat biedt enorme kansen voor digitale zorg. AI kan bijdragen aan zorg op afstand, persoonlijke zorg, meer steun en betere uitkomsten, met minder belasting voor het zorgsysteem.2 Concreet zie ik 3 domeinen waar AI nu al verschil maakt: insulinepompen, ondersteuning bij klinische beslissingen en chatbots die helpen bij zelfmanagement (diabetes self-management education and support, DSME).”
Insulinepompen
Bij insulinepompen zorgen algoritmen voor een verbetering tot 70% tijd in doelbereik, 60% minder hypoglykemie en een daling van het HbA1c met circa 0,8%.3 “Machinelearning kan complicaties vroegtijdig voorspellen en de behandeling personaliseren op basis van patronen in continue glucosemonitoring (CGM). AI is daar net zo goed in als de arts.4 Maar wees waakzaam: de techniek is er voor ons en niet andersom.”
Beslisondersteuning
Een tweede toepassing is digitale beslisondersteuning. “Systemen zijn te integreren met CGM-data, elektronische patiëntendossiers en zelfs wearables. Zo ontstaat de basis voor systemen die diabetes vroeg opsporen, zodat behandeluitkomsten verbeterd kunnen worden en of complicaties vroegtijdig gesignaleerd kunnen worden, zoals diabetische retinopathie.5 Maar er liggen ook nog uitdagingen, met name in de validatie, interoperabiliteit en regelgeving, zoals de AVG en de Europese AI-verordening.”6
Chatbots
Verder doen steeds meer DSME-chatbots hun intrede. “Ze geven persoonlijk advies over gedrag en behandeling, en dragen bij aan empowerment.7 Dankzij large language models verloopt de interactie intuïtief en direct.7 Studies laten zien dat AI-chatbots het zelfvertrouwen van patiënten vergroten en helpen bij het beheersen van de bloedsuikerspiegel.8 Zeker waar de toegang tot zorg beperkt is, kunnen chatbots een belangrijke rol spelen.”
Hobbels
Verder komen er steeds meer bots die artsen kunnen helpen bij het optimaliseren van de therapie.9 Dey: “Deze agentic AI kan straks de patiënt en de dokter begeleiden van stappenteller tot calorie-inname, het afstemmen van de behandeling per dag en het inplannen van controles bij het signaleren van risico’s. Maar zover is het nog niet: daarvoor moeten we nog hobbels nemen, zoals goedkeuring van de instanties, kwaliteitsstandaarden, klinische trials, het waarborgen van de privacy en het regelen van vergoeding.”
Bronnen:
- Kumar Dey A. Artificial intelligence in diabetes care: pumps, decision support, and DSME chatbots. EASD 2025, oral lecture.
- Dankwa-Mullan I, et al. Transforming diabetes care through artificial intelligence: the future is here. Popul Health Manag. 2019;22:229-42.
- Rigla M, et al. Artificial intelligence methodologies and their application to diabetes. J Diabetes Sci Technol. 2018;12:303-10.
- Nimri R, et al.; NextDREAM Consortium. Insulin dose optimization using an automated artificial intelligence-based decision support system in youths with type 1 diabetes. Nat Med. 2020;26:1380-4.
- Mackenzie SC, et al. Diabetes and artificial intelligence beyond the closed loop: a review of the landscape, promise and challenges. Diabetologia. 2024;67:223-35.
- Guan Z, et al. Artificial intelligence in diabetes management: advancements, opportunities, and challenges. Cell Rep Med. 2023;4:101213.
- Shriyal S, et al. Health care chatbot. International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology. 2024 Jun 18.
- Vettoretti M, et al. Advanced diabetes management using artificial intelligence and continuous glucose monitoring sensors. Sensors (Basel). 2020;20:3870.
- Nomura A, et al. Artificial intelligence in current diabetes management and prediction. Curr Diab Rep. 2021;21:61.