Cookies op Tweakers

Tweakers maakt gebruik van cookies, onder andere om de website te analyseren, het gebruiksgemak te vergroten en advertenties te tonen. Door gebruik te maken van deze website, of door op 'Ga verder' te klikken, geef je toestemming voor het gebruik van cookies. Wil je meer informatie over cookies en hoe ze worden gebruikt, bekijk dan ons cookiebeleid.

Meer informatie

Door , , 48 reacties

Baidu is in China met het AskADoctor-project begonnen. Dat is een systeem dat gesproken symptomen van ziekten herkent, een suggestie geeft van wat die ziekte kan zijn en in hoeverre symptomen overeenkomen, en de gebruiker in contact brengt met een arts dichtbij.

Baidu.comWei Fan, een onderzoeker voor Baidu, vertelt in een interview met Re/code dat Baidu gebuik maakt van deep learning om zijn computers te leren Chinees te verstaan. Sinds februari zijn ongeveer 40 onderzoekers bezig met het opzetten van neurale netwerken die Mandarijn, een gecompliceerde taal, moeten kunnen verstaan en spreken. AskADoctor combineert dit deep learning-model met een ander model dat Baidu heeft gemaakt om data van ziektes en gezondheid in kaart te brengen. Daaropvolgend hoopt Baidu het systeem te kunnen koppelen aan bestaande elektronische patiëntendossiers.

Een desktopversie van AskADoctor is nu beschikbaar en de app moet binnenkort volgen. Het systeem kan nu 520 verschillende ziektes herkennen. Die 520 ziektes zouden 90 procent van de vaakst voorkomende ziektes vertegenwoordigen. Het project heeft een extra goede kans van slagen in China omdat het land actief technologiebedrijven uit het buitenland probeert te weren. Baidu kan dus als een van de weinigen een dergelijk project in China opzetten. Het is niet het eerste project van Baidu waarin online- en offlinediensten met elkaar gekoppeld worden. Vorig jaar bijvoorbeeld investeerde Baidu nog in taxi-app Uber.

Moderatie-faq Wijzig weergave

Reacties (48)

Een computer mist nu eenmaal herkenningspunten die een mens wel waarneemt. Een ziekte/aandoening is zelden een aantal kenmerken die je uit een database kan halen. Doorgaans heeft een dokter er al moeite genoeg mee om direct de juiste diagnose te te stellen. Vraag een huisarts maar eens hoeveel moeite het soms kan kosten wat iemand precies mankeert.

En vraag diezelfde huisarts maar eens hoezeer zij balen van het fenomeen "zelfhulp op het internet".

En nu komt de zoveelste commerciŽle partij met digitale voorzieningen die, naar alle waarschijnlijkheid, opnieuw weinig toevoegen dan alle al bestaande "dokter-apps". Om teveel redenen is dit geen goed initiatief.

De dokter dus. In hoogst eigen persoon. Een mens. Die jou recht in de ogen kan kijken. Minimaal 10 jaar studie en daarna zijn/haar specialisatie. Met geheimhoudingsverklaring.

Dat klinkt toch een stuk betrouwbaarder dan een app met flitsende reclames, die ongemerkt je gegevens verzamelt en verstuurd naar derde partijen.
Een computer mist nu eenmaal herkenningspunten die een mens wel waarneemt. Een ziekte/aandoening is zelden een aantal kenmerken die je uit een database kan halen.
Dat klopt als je werkelijk bij de dokter zelf zit, maar bel 's nachts maar eens een huisartsenpost en daar gaan ze vaak ook gewoon een 'script' af..

Nu staat het natuurlijk nog in de kinderschoenen, maar over een tiental jaar zou het mij nog verbazen als we uberhaupt nog naar een huisarts gaan voor diagnose..
Precies, die huisartsenposten zijn levensgevaarlijk. De telefonisten 's nachts (triagist) hebben een marginale opleiding (vaak zijn ze niet eens een huisarts-assistent!) en herkennen zeker niet altijd de urgente gevallen en kunnen, aangezien ze geen arts zijn, niet altijd goed beoordelen of een arts langs moet komen of de patiŽnt naar het ziekenhuis moet (zelf, dan wel acuut per ambulance). Ik heb vandaag nog twee casus gehoord waarin de patiŽnt is overleden na een verkeerde inschatting door de patiŽnt en de triagist. Dat de patiŽnt het verkeerd inschat is niet gek, die kan alleen beschrijven wat hij voelt/merkt. De hulpverlener moet hierbij de juiste vragen stellen en hiervoor is kennis en ervaring vereist. Waarom zou een systeem dat patronen herkent hierbij niet kunnen helpen? Of radicaler: kan een dergelijk systeem dit autonoom?

OT:
Veel ziektebeelden zijn te herkennen aan veelvoorkomende combinaties van woorden. Dat is in elk geval het idee en dat is zo gek nog niet. Voorbeeld: als in het verleden vaak de woorden ‘roken’ en ‘hoesten’ zijn voorgekomen bij patiŽnten met longkanker, dan lijdt een nieuwe patiŽnt die deze zelfde combinatie van woorden gebruikt mogelijk aan longkanker. Dit is uiteraard vrij kort door de bocht omwille van het voorbeeld. De vraag of dit waar is, moet nog beter onderzocht worden. Met meer woorden uit het verhaal (en met de juiste vragen) kun je wellicht een differentiaaldiagnose stellen.

Er bestaan nu studies (ook in NL) naar patiŽntendossiers: welke woorden staan erin en welke diagnoses zijn er gesteld? Je ziet dan patronen. Veel woorden zijn ruis, maar bepaalde woorden komen vaak voor bij bepaalde diagnoses. Met name in de diagnostische fase kunnen bepaalde trefwoorden die vaak voorkomen eerder dan normaal wijzen op een bepaald ziektebeeld. Tijdens therapie kunnen deze dossiers weer gebruikt worden om te voorspellen wat de kans op complicaties is.

Door in een gigantische populatie als de Chinezen een dergelijk systeem in gebruik te nemen, kun je natuurlijk wel veel data verzamelen en de kwaliteit van het systeem daarmee verbeteren. Wellicht is het zelflerend (evt. gesuperviseerd door onderzoekers)! Dan kan het periodieke trends en veranderingen in de tijd meenemen en verkeerde adviezen uit het verleden meenemen. Ik hoop dat dit systeem een succes wordt in China en dat de rest van de wereld hiervan kan leren!
Grappig dat je het voorbeeld aanhaalt van de huisartsenpost, daar wordt namelijk al vaak een ondersteunend systeem gebruikt voor de triage: http://de-nts.nl De triagist hoeft eigenlijk alleen nog maar een paar keywords/vinkjes in te voeren en dan komt er een advies uit, bijvoorbeeld ambulance sturen.
Ok, wist ik niet, bedankt voor je verdieping. Kijkend naar je bron zie ik dat het niet overal wordt gebruikt. Je zegt inderdaad: ‘wordt [...] vaak [...] gebruikt’, niet overal in gebruik dus.

Echter, mensen overlijden alsnog. Je zou zeggen dat dit extreme gevallen zijn, maar een systeem (met of zonder een ondersteunende vragenlijst) waarin mensen kunnen overlijden zou door de inspectie ernstig in twijfel getrokken worden, mits juiste meldingen worden gemaakt. Ik kan alleen maar concluderen dat de situatie niet afdoende is, maar ik begrijp ook dat het lastig is om altijd en overal ervaren personeel met kennis beschikbaar te hebben.
Mooi grafschrift.
En vraag diezelfde huisarts maar eens hoezeer zij balen van het fenomeen "zelfhulp op het internet".

Of de huisarts hiervan baalt is totaal niet van belang, wat wel van belang is, is of de gezondheid van de patient hiermee is gebaad. Ik geef twee praktijkvoorbeelden van persoonlijke ervaringen van het afgelopen jaar:

Bij het ziektebeeld van mijn kat begon ik dankzij de informatie op de website van het MCD in Amsterdam te twijfelen aan de diagnose van mijn eigen dierenarts. Ben toen met het dier naar het MCD gegaan en mijn vermoeden bleek juist. De behandeling die mijn eigen dierenarts was begonnen bleek juist destructief voor de gezondheid van de kat.

De huisarts van een familielid dacht aan longproblemen bij de klachten die een familielid had, door zelf te zoeken op internet kwam dit familielid de klachten tegen die horen bij galstenen. Toen mijn familielid in het ziekenhuis was voor foto van de longen is er op aandringen een echo gemaakt van de lever en bleek naast galstenen de galblaas al ontstoken te zijn.

Ik ben blij met de hulp die je tegenwoordig op internet kan vinden, artsen die daar moeite mee hebben zijn denk ik een beetje te ouderwets autoritair en/of bang voor een mondige patient.
Een goede arts is denk ik juist blij met een goede elektronische assistent. En het lijkt me dat deze app van Baidu wel wat meer en beters doet dan wat Googlen naar symptomen op websites.
Dat zijn dan net twee voorbeelden waar de diagnose met informatie van internet wel goed was.
In de dagelijkse praktijk gaan mensen eerst vage symptomen Googlen en gaan dan naar de huisarts met een printje van een vreselijke ziekte en eisen een duur medicijn of een duur onderzoek. Dat de huisarts eerst zelf de kans wil krijgen een diagnose te stellen wordt niet geaccepteerd.
Dit soort zaken heb je overal waar de professionele praktijk kruist met de leek die iets opzoekt op internet, van helpdesk medewerker tot huisarts. Een beetje huisarts is natuurlijk professioneel genoeg om hiermee om te kunnen gaan. De techniek is er en die gaat niet meer weg.
En dat zijn dan nog Nederlandse artsen. In landen als China zitten er veel kwakzalvers tussen die je een zak symptoom bestrijdings middelen geven waarna je meteen een vaste klant ben. Ken zelfs verhalen van ziekenhuizen die gratis diagnoses deden, waarna mensen met enorme behandelingen werden opgezadelt.

Wel een probleem is dat er met alleen text geen goede controle is op de invoer van zo'n systeem. Garbage in - Garbage out. Als iemand zegt dat hij last heeft van zijn maag, terwijl het eigenlijk zijn darmen zijn kan een echte docter direct zien wat een patient bedoelt terwijl een machine een verkeerd pad zal in slaan.

Verder, als je op internet zoekt kom je er meestal op uit dat het misschien kanker is en je toch maar een echte docter moet laten kijken.
Ik denk dat je ongelijk hebt. Ik denk dat jouw intelligentie de verbanden legde tussen de symptomen, niet google. Je onderschat jezelf. En waarom? Ten gunste van wat?
Ben het voor een deel eens met je verhaal. Heb een aantal vrienden welke arts zijn.
Wat je toch mist in het betoog is het feit dat vaak de communicatie arts patient een probleem is. Het onvermogen van de patient om duidelijk aan te geven wat hem mankeert en het onvermogen van de arts om de patient en zijn verhaal goed te interpreteren. Er worden namelijk nog altijd veel fouten gemaakt, vooral ingegeven door tijdgebrek. Door patienten kommentaar in een database te verwerken, gelinked naar behandeling en uiteindelijk resultaat, zou men wel degelijk op termijn veel kunnen verbeteren.
Ik ben het met je eens. Maar laat dan een medische koepelorganisatie een app ontwikkelen voor (vb) huisartsen waarmee de communicatie verbeterd kan worden. Of bepaalde basis diagnoses versneld kunnen worden. En die app zal dan gebouwd moeten worden met de grondslag zoals wij die voor medisch personeel kennen in Nederland.

Dus niet door een Chinese data harvester of een Facebook of Google. En al helemaal niet voor patiŽnten zelf.

Just my 2 cents
Een ervaren dokter kan inderdaad dingen zien die je zelf als leek niet opvallen dus vergeet te melden aan de AI, wat vervolgens tot een onjuiste diagnose kan leiden.

Maar het werkt ook omgekeerd: een dokter is ook maar een mens en kan simpelweg niet je hele medische historie onthouden, interacties tussen duizenden medicijnen uit zijn hoofd weten en ook nog eens up to date blijven met de nieuwste ontwikkelingen.

Idealiter toetst een dokter dus altijd zijn diagnose en behandeling aan een kennissysteem, maar in de praktijk gebeurd dat maar weinig. Dat ligt niet zozeer aan de dokter, maar vooral aan de druk om het allemaal zo snel en goedkoop mogelijk te doen.

In die zin vind ik het eigenlijk niet meer dan logisch dat het nu wordt omgedraaid: laat de patient zoveel mogelijk zelf in het kennissysteem stoppen en ga daarna na de dokter om de conclusies van het systeem te controleren en zonodig bij te stellen.

Belangrijk verschil tussen de dokter en het systeem is bovendien dat het systeem oneindig door kan leren een een grotere dataset tot zijn beschikking heeft. Als het systeem in bepaalde situaties verkeerde conclusies trekt zal dat dankzij de follow-up door doktoren heel snel aan het licht komen aan aangepast kunnen worden.
Betrouwbaarder klinken en betrouwbaarder zijn, zijn twee hele verschillende dingen.

Kennis bij mensen blijft niet oneindig hangen en sensoren worden geinterpreteerd op basis van bias. Kijk voor de grap maar eens dit filmpje: http://www.ted.com/talks/...own_decisions?language=en

Omgekeerd kan je computers uitrusten met sensoren (medische sensoren worden aan de lopende band uitgevonden) en is het expert resultaat in principe deterministisch.

Enige 'gevaar' wat ik zie in het grote plaatje is de objectiviteit van de computer programmeur in combinatie met geld. Bijv.: gaat het ding ook medicijnen voorschrijven (die gesponsord worden door medicijnen bedrijf X)?

That said, ik denk dat je de effectiviteit van menselijke diagnoses gruwelijk overschat en de potentie voor computer diagnoses gruwelijk onderschat.
Ik vraag me af hoe de regelgeving daaromtrent is in China. Als je in de US een 'device' maakt welke medische diagnoses stelt, dan ben je meteen een Medical Device volgens de FDA. Er zijn wel redelijk wat apps die gegevens doorsturen naar een arts welke dan de diagnose zelf stelt, maar in dit geval wordt expliciet genoemd dat machine learning algorithms hier de diagnose gaan bepalen en dat compliceert het app maken aanzienlijk.
Voor echte apparaten is China bijna net zo strict als de US wat betreft regelgeving, maar voor apps lijkt het wat makkelijker te liggen.
Ben benieuwd waar dit heengaat, want er komen meer en meer apps die in staat zijn diagnoses te stellen en controle daarop zou, mij inziens, net zo sterk moeten zijn als bij 'normale' apparaten.
Voor echte apparaten is China bijna net zo strict als de US wat betreft regelgeving, maar voor apps lijkt het wat makkelijker te liggen.
Ik denk toch dat het wel meevalt want het web komt om van de WEBMD achtige sites (en er volgens mij in dit opzicht geen verschil is tussen een lokale app en we app op een server). den het gaat hier om een programma, geen device.

Zolang je maar disclaimers gebruikt mag je naar mijn idee ook in de US zoveel diagnoses stellen als je maar wil.
De regels in de US en hier in europa wat dit betreft komen ongeveer op het volgende neer: Helpt de applicatie een arts bij het stellen van een diagnose(dus beslissing maken, niet puur informatie) of de behandeling dan is het een medisch hulpmiddel (medical device). Als dit zo is ga je certificeringen nodig hebben. De software die in dit artikel beschreven staat voldoet hier zeker aan, net zo als bijvoorbeeld software die radiologische beelden toont.

De site die je aanhaalt is puur informatief bedoelt en de 'Symptom Checker' mag waarschijnlijk niet gebruikt worden door artsen. In Nederland controleert de IGZ hier bijvoorbeeld op, ik vermoed zelfs dat je in Nederland met de 'Symptom Checker' op die site problemen zou krijgen als je er geen certificering voor haalt.
In China is het grootste deel van de mensen onderverzekerd of niet verzekerd.
Daarnaast is het gezondheids systeem dusdanig dat je per dokter moet betalen.
Dan meenemend dat steeds meer chinezen 7x24 online. Dus dit systeem zou prima werken daar.

Zeker de eerste lijns gezondheidszorg met huisartsen is niet echt beschikbaar (of functioneel)

Met als resultaat dat velen niet naar de dokter gaan omdat ze het niet kunnen betalen en/of niet weten naar wie ze moeten gaan.

Zo'n hulpsysteem kan mensen richting een dokter sturen. Helpt ook daarmee de omzet van de gezondheidszorg te verhogen.
Het systeem kan nu 520 verschillende ziektes herkennen. Die 520 ziektes zouden 90 procent van de vaakst voorkomende ziektes vertegenwoordigen

Hele mooie ontwikkeling, dit zou in het gunstigste geval betekenen dat in 90% van de ziekte gevallen de huisarts overgeslagen kan worden. En anders is het natuurlijk een super tool voor huisartsen om te helpen bij het vaststellen van een juiste diagnose.
Momenteel ben je als patient nogal afhankelijk van de kwaliteit van je huisarts, die ook maar een mens is.
Hele mooie ontwikkeling, dit zou in het gunstigste geval betekenen dat in 90% van de ziekte gevallen de huisarts overgeslagen kan worden.
Hoe kom je daar nou bij? Met een database van 500 ziektes zal hij bij iedere set symptomen wel een ziekte kunnen noemen. Maar in minstens 10% van de gevallen is de diagnose dan dus onjuist. Hoe ga je weten of dat in jouw geval zo is?
Het enige wat de app doet is de 520 meest voorkomende ziektebeelden diagnostiseren.
De andere 10% zit er gewoon niet in, daarvoor heb je nog steeds je huisarts nodig.
Er is dus helemaal geen foutmarge van 10%, er is 10% geen diagnose.
Het enige wat de app doet is de 520 meest voorkomende ziektebeelden diagnostiseren.
Aan de hand van je antwoord vermoed ik dat je niet bekend bent met medische dienstverlening.
Denk je werkelijk dat geneeskunde zo eenvoudig is dat een diagnose kan gesteld worden enkel en alleen aan de hand van een anamnese, zonder enige vorm van onderzoek?
Onder de meest voorkomende ziektebeelden zitten dingen als hoofdpijn en maagklachten. Die kunnen perfect banaal zijn (stress / milde voedselvergiftiging), maar ook veroorzaakt worden door zeer kwaadaardige ziektes (hersentumoren / maag-darmtumoren).
Met algoritmes kan men ongetwijfeld simuleren hoe een arts in dit geval te werk gaat, maar zonder onderzoek kan men nooit tot een diagnose komen.
De andere 10% zit er gewoon niet in, daarvoor heb je nog steeds je huisarts nodig.
Er is dus helemaal geen foutmarge van 10%, er is 10% geen diagnose.
hoe weet jij dat? Ik heb die app nog niet aan het werk gezien, jij wel?
Denk je echt dat hier nooit een verkeerde diagnose uitkomt?
Jawel, maar de machine blijft leren.
Denk je echt dat er nooit een verkeerde diagnose uit een arts komt?
10% geen diagnose? Hoe zie je dat voor je? Stel, ik heb chronische hoofdpijn door een of andere tropische parasiet. Het programma zal gewoon 'hoge bloeddruk' of zoiets zeggen, en niet 'ph, die parasiet ken ik niet, dus geen diagnose'.
Waarom zou de app niet kunnen zeggen dat hij geen diagnose kan stellen, omdat de symptomen niet specifiek genoeg zijn, en dat je dus een dokter moet opzoeken?
Hoe kom je daar nou bij? Met een database van 500 ziektes zal hij bij iedere set symptomen wel een ziekte kunnen noemen. Maar in minstens 10% van de gevallen is de diagnose dan dus onjuist. Hoe ga je weten of dat in jouw geval zo is?
Overigens is de het foutpercentage bij de eerste diagnose van een huisarts ook van een dergelijke omvang. Dus ik kaats je de bal terug: "Hoe ga je weten of dat in jouw geval zo is?"
Doordat de behandeling niet aanslaat, en de arts dit hopelijk op de goede manier interpreteert.
Er staat niet dat de overige 10% foute diagnoses zijn. Die gevallen zullen zonder diagnose worden doorverwezen naar een reguliere arts.

Je zult al een heel eind komen met:
Heeft u plotseling opkomende hevige koorts, plotseling opkomende hevige pijn of een grote open wond?
- Ja. Ga onmiddellijk naar een dokter.
- Nee. Ga naar een dokter wanneer de klachten over twee weken nog niet over zijn.
Dat is common sense, daar heb je geen systeem voor nodig. Helaas ontbreekt dat zo links en rechts.
Een dergelijk systeem wil ik niet meteen diskwalificeren op haar zwakte, het niet zelf kunnen observeren en meten. Eigenlijk zie ik toch vooral kansen voor dergelijke systemen. Schaakcomputers hebben bewezen wat met expertsystemen kan worden bereikt, zelfs al is het beoordelen van een situatie voor een schaakcomputer een stuk eenvoudiger.

Indien gevoed met een zo volledig mogelijke kennis heb ik meer vertrouwen in een dergelijk expertsysteem dan in de gemiddelde medisch opgeleide mens. Het zwakke punt (uitdaging) is om het systeem te voeden met informatie. Op dit vlak vind ik het opmerkelijk dat op een site als Tweakers reacties pessimistisch zijn over precies dit punt. Diagnose is te baseren op vraag antwoord info en waarneming. Op beide inputs verwacht ik dat een expertsysteem een arts in afzienbare tijd zal gaan evenaren.

Op het vlak van vraag-antwoord is het punt misschien zelfs al bereikt. Een vraag antwoord interactie tussen een expertsysteem en een patiŽnt kan fijnmaziger uitmonden dan de interactie met een specialist. Een expertsysteem heeft geen vooropgesteldheden jegens een patiŽnt en is niet belast met de bijeffecten van invloeden als moeheid. Een expertsysteem kan daarom de vraag antwoord interactie langer volhouden, zolang als de patiŽnt het toelaat of tot het moment dat geen nieuwe informatie boven water komt.

Maar juist op dat tweede vlak, de waarneming, denk ik dat de kwaliteit, verscheidenheid en resolutie van mogelijke sensoren een medicus achter zich zullen laten. In de kern zijn veel sensoren al beschikbaar. De integratie en interface, zodat ze als inputs kunnen dienen voor het expert systeem, moet nog worden opgepakt, maar de oplossingen liggen klaar om toegepast te worden, als wij mensen onze scrupules tenminste kunnen overwinnen. Nu al zijn er operatierobots die een gemiddeld beter resultaat kunnen bereiken dan haar menselijke tegenhangers. Dit online initiatief is natuurlijk maar een schaduw van wat ik schets, maar deze ontwikkeling is te krachtig om nog tegen te houden. Mijn enige angst is dat excessen met dit online systeem een rem kunnen betekenen.
Eens. http://www.ted.com/talks/...own_decisions?language=en . (Zit ook een voorbeeld met diagnose bij.)

'nuf said.

[Reactie gewijzigd door atlaste op 11 augustus 2015 08:03]

Er is al een expert systeem in de huisartsen sector; NHGDoc..!
Dit soort apps zouden best een goede verbetering kunnen zijn, indien ze goed worden gebruikt. Zelf heb ik er een tijdje geleden een keer een blog over geschreven op welke manier dit gebruikt zou kunnen worden.

Volgens mij zou de grote kracht van deze apps echt naar voren komen als dokters ze zelf gaan gebruiken om hun diagnose te kunnen stellen. Te vaak gebeurt het nu dat een dokter niet bekend is met een bepaald ziektebeeld, en hierdoor een verkeerde diagnose stelt. Dit soort apps kunnen daarbij helpen door de dokter te informeren over een mogelijke aandoening met de opgegeven kenmerken.

Tot het moment dat de persoonlijkheid herkenning van apps beter worden, verwacht ik niet dat deze de dokter zullen vervangen en iedereen een doe-het-zelf dokter wordt. Mensen zijn nu nog te vaak geneigd om hun diagnostische kenmerken wat te overdrijven, wat door de tussenpersoon in de vorm van een echte dokter kan worden ondervangen.
Toch wel interessant bedrijf dat Baidu. Zodra Google iets laat horen van wat ze doen, gaan ze het ook maar "gewoon maken". Heb een tijdje geleden een presentatie gezien van een van hun directeuren op SIGIR. Die gaf vrij open aan dat dit wel ongeveer de strategie was. Dat is overigens nog best een kunst, de meeste dingen vertalen niet 1:1 naar China e.o..

http://mobihealthnews.com...le-for-clinical-research/
http://www.bbc.com/news/technology-29802581

Voor zover ik weet is dit de eerste keer dat ze een product voor elkaar hebben voordat google het heeft.
Klinkt als een beetje als een Uber voor medische diensten. Verbaasd me niets. Volgens mij zullen steeds meer dienstverlenende beroepen via een Uber-achtig model gaan werken.
Niet helemaal. Met Uber kun je in contact worden gebracht met een onofficiŽle taxi. Hier wordt een diagnose gesteld door een systeem dat een (volleerde) dokter normaliter zou doen. Vervolgens wordt je alsnog doorverwezen naar een echte arts.
Niet helemaal. Met Uber kun je in contact worden gebracht met een onofficiŽle taxi.
Je bent in de war met UberPop. Gewone Uber werkt juist met officiŽle chauffeurs.

[Reactie gewijzigd door anandus op 10 augustus 2015 13:07]

Het is inderdaad niet 100% hetzelfde, maar voor mij is de essentie van Uber dat je als klant zelf een aanbieder (bestuurder of dokter) kunt kiezen en het systeem je daarbij zoveel mogelijk assisteert (kaart met dichtstbijzijnde bestuurders of lijst van relevante artsen in de buurt.)
Met Uber kun je in contact worden gebracht met een onofficiŽle taxi.
Dat is niet waar, met Uber-POP wordt je in contact gebracht met een onofficiele taxi, maar uber ansich is en was er voor de normale taxidiensten al..
Volgende stap: Tinder voor sollicitaties, en werkcontracten vervangen door ratings voor de employer en employee.
ik begrijp niet hoe je dit kunt zien als een "uber" voor medische diensten..
Ik zie dat ik zelfs minnetjes krijg voor mijn opmerking.. Enfin: het gaat mij erom dat je als klant steeds vaker zelf je aanbieder van een dienst kunt kiezen.

Bij Uber krijg je niet door een centrale een auto toegewezen, maar kan je zelf kijken welke auto's dichtbij zijn, hoe de chauffeurs beoordeelt worden en er dan eentje uitkiezen. (Of de chauffeurs bij Uber in dienst zijn of dat ze aan POP meedoen vind ik minder belangrijk.)

Baidu doet nu min of meer hetzelfde voor dokters. Een AI vraagt je naar je symptomen (bij Uber: waar wil je naartoe) en geeft je vervolgens een lijst met relevant doktoren. Daarna kies je op basis van ratings en lokatie zelf een dokter uit. (Overigens is het in Chinese ziekenhuizen nu al normaal dat verschillende dokters verschillende ratings en tarieven hanteren voor dezelfde behandeling. In die zin is deze stap voor Chinezen minder groot dan dat het voor ons in Nederland zou zijn.)

Zelf vind ik het een goede ontwikkeling. Op deze manier zou ik ook graag een klusjesman, schoonmaakster en kapper willen uitkiezen. Er zijn wel websites die het proberen, maar die slagen er maar zelden in om voldoende vraag en aanbod bij elkaar te brengen. In die zin juich ik meer "Ubers" dus absoluut toe.
Nope, je hebt gelijk.. (Ik heb het idee dat het artikel in de tussentijd is aangepast, want ik kan me niet herinneren dat er eerst ook al het zinnetje , en de gebruiker in contact brengt met een arts dichtbij. bij stond (is namelijk niet de 1ste keer dat tweakers hun artikelen zomaar wijzigen zonder enige indicatie dat er wat gewijzigd is (ERG SLECHT DUS))..
misschien wordt dit wel de chinese versie van de hologram star trek doker aanboord van de voyager
alleen nog zonder holgram please state the nature of your illness :)
en zonder insta-heal-tooltje :P Maar idd denk ik ook dat het een beetje deze kant op gaat.
Inloggen op dokter.nl aangeven wat er mis is met je en vervolgens direct advies krijgen.
Nou zullen deze adviesen nog wel vaak globaal zijn en zul je voor specifieke problemen dus doorgesturud worden naar een echte dokter.
En vervolgens alle data in een robot stoppen. (●—●)
Zou de Chinees zich niet druk maken over Privacy? Als dit artikel over Google had gegaan dan had de helft hier al weer op de "barricades" gestaan. Gaat het over China, dan is het kennelijk geen probleem.

Op dit item kan niet meer gereageerd worden.



Apple iOS 10 Google Pixel Apple iPhone 7 Sony PlayStation VR AMD Radeon RX 480 4GB Battlefield 1 Google Android Nougat Watch Dogs 2

© 1998 - 2016 de Persgroep Online Services B.V. Tweakers vormt samen met o.a. Autotrack en Carsom.nl de Persgroep Online Services B.V. Hosting door True