Het LUMC gaat hiervoor als eerste ziekenhuis ter wereld een speciaal AI-platform gebruiken. Dit platform wordt gekoppeld aan de klinische systemen van het LUMC, waardoor deze automatisch een AI-gedreven analyse kunnen opvragen, bijvoorbeeld op de beelden van een MRI-scan. Nieuwe en bestaande AI-modellen van het LUMC worden in het platform geplaatst zodat onderzoekers en artsen deze kunnen ophalen, aanpassen, gebruiken en weer delen. Met het platform is er bovendien de mogelijkheid om de wetenschappelijk gevalideerde AI-modellen die in het LUMC worden ontwikkeld wereldwijd beschikbaar te maken voor andere ziekenhuizen.
Daarnaast gaat Philips het LUMC ondersteunen met het personaliseren, evalueren, valideren en goedkeuren van nieuwe AI-modellen. Een voorbeeld is een AI-model dat laboranten van real-time feedback voorziet tijdens het maken van röntgenbeelden. Op deze manier wordt tijdens de eerste poging meteen al een kwalitatief goede foto gemaakt van de patiënt.
Hoge verwachtingen
“Er wordt veel gesproken over de toepassing van AI in de zorg en de verwachtingen zijn enorm hoog. De feitelijke toepassing van AI in de dagelijkse zorg blijft echter achter. Het is hoog tijd dat AI geïmplementeerd wordt in de dagelijkse praktijk en dat we de toegevoegde waarde ervan vaststellen,” aldus Mark van Buchem, radioloog bij het LUMC. “Door samen met Philips dit AI-platform neer te zetten en de AI eerst voor onze collega’s in het LUMC beschikbaar te maken, en bij bewezen succes voor alle zorgprofessionals wereldwijd, verbreden en versnellen we de toepassing van AI in de zorg.”
Toepassingsgebieden
Het LUMC heeft samen met Philips al enkele toepassingsgebieden in kaart gebracht voor het nieuwe platform. Samen met de afdeling Intensive Care ontwikkelt het LUMC een model dat op basis van patiëntdata afwijkingen signaleert en rapporteert, maar ook heropnames gaat voorspellen. Philips verzorgt de technische implementatie ervan. Op de afdeling Radiologie wordt AI ingezet om – onder supervisie van een arts – radiologische beelden te analyseren en hier afwijkingen op te herkennen en daarover te rapporteren.
Daarnaast kunnen AI-modellen beeldkwaliteit verbeteren en beelden reconstrueren, maar ook een deel van het administratieve en operationele werk overnemen, zoals het inplannen van patiëntafspraken en het voorspellen van wachttijden.
Bert Bukman
