Zes Britse beeldvormingsnetwerken hebben de AI-tool van Annalise.ai gekozen om vroegtijdige longkankerdiagnoses te ondersteunen. Deze keuze werd mogelijk gemaakt door het AI Diagnostic Fund (AIDF) van NHS England, dat in juni 2023 werd gelanceerd. Dit fonds van £ 21 miljoen is bedoeld om de implementatie van AI en machine learning te versnellen voor de diagnose en behandeling van ernstige ziekten zoals kanker, beroertes en hartaandoeningen.
De röntgentool van Annalise.ai gebruikt kunstmatige intelligentie om afwijkingen op röntgenfoto’s te detecteren en ondersteunt radiologen bij hun beoordeling. Door het winnen van de aanbesteding van het AIDF wordt de tool nu beschikbaar gesteld aan radiologen van meerdere Britse NHS-netwerken, waaronder Greater Manchester, North East and North Cumbria, Cheshire and Merseyside, East Midlands, Surrey, Sussex and Frimley, en Yorkshire.
Gefaseerde uitrol
De tool wordt gefaseerd uitgerold. Naar verwachting zal de volledige implementatie in november 2024 worden afgerond. In een persbericht liet Annalise.ai weten dat de tool tegen dan jaarlijks zal worden gebruikt voor het analyseren van zo’n 2,5 miljoen thoraxröntgenfoto’s in meer dan 40 Britse NHS-instellingen.
Dimitry Tran, medeoprichter en waarnemend CEO van Annalise.ai: “Na de succesvolle implementatie van onze tool in verschillende NHS-instellingen in de afgelopen twee jaar, zal onze oplossing nu landelijk in gebruik worden genomen. Dit betekent dat ongeveer een derde van alle thoraxröntgenfoto’s die in het Verenigd Koninkrijk worden gemaakt, zullen worden geanalyseerd met onze tool. Daar plukken zowel patiënten als artsen de vruchten van.”
Snellere diagnose
Volgens een onderzoek van Annalise.ai, dat in juli 2021 werd gepubliceerd in het vakblad The Lancet, kan de tool 124 verschillende bevindingen vaststellen op thoraxröntgenfoto’s. Op die manier kunnen diagnoses zoals longkanker sneller worden gesteld dankzij de tool.
De tool kan ook worden ingezet op de intensive care om bijvoorbeeld verkeerd geplaatste lijnen en beademingsbuizen te signaleren. Zo kan het aantal ‘never events’ (fouten die eigenlijk niet zouden mogen worden gemaakt omdat ze vermijdbaar zijn) in ziekenhuizen worden verlaagd.
De NHS Grampian-ziekenhuizen gebruiken Annalise.ai sinds 2022. Daar blijkt dat de tijd tussen de beoordeling van de thoraxröntgenfoto en de start van de longkankerbehandeling met gemiddeld negen dagen is verkort dankzij het gebruik van de tool. Ook werd kanker 27% vaker in een vroeg stadium gesignaleerd. Onlangs hebben Doncaster and Bassetlaw Teaching Hospitals NHS Foundation Trust en Bradford Teaching Hospitals NHS Foundation Trust aangekondigd Annalise.ai ook te gaan implementeren op hun radiologieafdelingen.
Maakt AI radiologen echt beter?
Ondanks alle berichtgeving in de media blijkt in de praktijk de impact van kunstmatige intelligentie op de radiologie een stuk ingewikkelder te zijn. Een recente studie, uitgevoerd door Harvard Medical School (HMS), Massachusetts Institute of Technology (MIT) en Stanford University toont aan dat het gebruik van AI-assistentie de prestaties van sommige radiologen verbetert, maar bij anderen juist verslechtert. Deze bevindingen, gepubliceerd in Nature Medicine, werpen een ander licht op de rol die AI in de gezondheidszorg speelt.
De resultaten van dit onderzoek laten zien dat de invloed die AI-assistentie heeft per radioloog verschilt. De één had betere prestaties terwijl anderen juist weer slechtere of onveranderde resultaten lieten zien. Traditionele factoren zoals specialisatie, medische ervaring of ervaring met het gebruik van AI-tools bleken niet betrouwbaar te kunnen voorspellen op welke manier AI de prestaties zou beïnvloeden.
