Utrecht UMC wil graag hartaandoeningen snel en nauwkeurig opsporen. Om dit nog beter te doen wordt samen met Cordys Analytics speciale AI-gestuurde software ontwikkeld. Voor dit project investeren LUMO Labs, Regio Utrecht en Utrecht Health Seed Fund nu samen €900.000,- in Cordys Analytics. Dit bedrijf is een Nederlandse spin-out van het UMC Utrecht.
Het UMC Utrecht ontwikkelt samen met Cordys Analytics AI-gestuurde software om hartaandoeningen eerder en nauwkeuriger op te sporen. De software ondersteunt zorgverleners bij het nemen van beslissingen en het minimaliseren van ziekenhuisopnames en complicaties bij patiënten met onbehandelde hartaandoeningen.
Pim van der Harst, hoofd afdeling Cardiologie UMC Utrecht vertelt: “Ik ben enthousiast over de samenwerking tussen onze afdeling en Cordys Analytics. Het doel hier is om wat we leren uit ons onderzoek snel te vertalen in praktische medische oplossingen, die door iedereen gebruikt kunnen worden. Ik kijk uit naar deze samenwerking omdat ik denk dat we hierdoor betere zorg kunnen gaan bieden aan onze patiënten, de kosten van de gezondheidszorg kunnen verlagen en de resultaten in de gezondheidszorg kunnen verbeteren."
AI ondersteunt bij diagnoses
Ook bij andere ziekenhuizen wordt hard gewerkt aan het inzetten van kunstmatige intelligentie om te ondersteunen bij het diagnosticeren van hartaandoeningen. In de praktijk blijkt AI zelfs te kunnen helpen om het risico op een hartaanval of hartfalen te voorspellen. Bij het Amsterdam UMC verrijst dit jaar bijvoorbeeld nog een nieuw laboratorium, waar drie partijen gezamenlijk onderzoek doen naar de ontwikkeling van AI-algoritmes voor het voorspellen van hartinfarcten.
Een ander sterk voorbeeld van de inzet van AI zien we bij het HagaZiekenhuis, dat samen met Fitbit en de Google Cloud, een grote nieuwe stap zet op weg naar het laagdrempelig verzamelen en analyseren van grote hoeveelheden gezondheidsdata om hartfalen te identificeren zelfs voordat de eerste symptomen zich uiten.
Hartaandoeningen sneller herkennen
Het AI-gestuurde softwareplatform voor elektrocardiogramanalyse (AI-ECG-software) van Cordys Analytics dat wordt ontwikkeld bij UMC Utrecht biedt een nieuwe en innovatieve oplossing om hartaandoeningen eerder en nauwkeuriger op te sporen. Door de kracht van geavanceerde deep learning-technieken te benutten, herkent deze software subtiele patronen en afwijkingen in ECG-gegevens die traditionele diagnostische methoden vaak over het hoofd zien. De software ondersteunt zorgverleners bij het nemen van de juiste beslissingen.
Cordys Analytics CEO John van den Berg licht dit toe op de website van UMC Utrecht. “Door onze onderzoekssamenwerking met het UMC Utrecht zullen we AI-ECG-algoritmen en -software ontwikkelen en verfijnen en onze diagnostische diensten integreren in de workflow van artsen en andere zorgverleners.”
De gebruiksvriendelijke software verbindt naadloos verschillende gezondheidszorgorganisaties en ECG-apparaten, waardoor het een veelzijdig hulpmiddel is voor zorgverleners dat in verschillende klinische omgevingen en regio's over de hele wereld kan werken. De cloud-gebaseerde architectuur biedt operationele voordelen, zoals real-time gegevensanalyse, toegankelijkheid op afstand en schaalbaarheid.
Spin-out
Het UMC Utrecht leverde voor de doorontwikkeling van deze slimme software een waardevolle bron van meer dan 1,5 miljoen geannoteerde ECG's. Deze dataset werd gebruikt om algoritmen voor machinaal leren te trainen en te valideren, waardoor tools konden worden ontwikkeld die beter presteerden dan de bestaande software in ECG-apparaten. In 2023 leidde dit tot een succesvolle financiering van Cordys Analytics als spin-out.
Een spin-out is een nieuw bedrijf dat ontstaat uit intellectuele eigendom, technologieën of expertise van een organisatie en daar volledig onafhankelijk van wordt, zonder directe banden met de oorspronkelijke organisatie aan te houden. Dit nieuwe bedrijf brengt clinici, ingenieurs en datawetenschappers nu samen om innovatie op het gebied van hartzorg mogelijk te maken. Cordys Analytics is dan ook een succesvol voorbeeld van het vertalen van academisch onderzoek naar praktische toepassingen, met de potentie om de resultaten in de gezondheidszorg daadwerkelijk te verbeteren.
