De Academische Alliantie Radboudumc – Maastricht UMC+ gaat in een private samenwerking met bedrijven een AI-toepassing ontwikkelen die visualisatie mogelijk maakt van bijvoorbeeld DNA, hersensignalen of het gehoor. Zo moeten patiënten een beter begrip van hun persoonlijke medische toestand krijgen. Het consortium PROSPER InnovationLab, met in totaal 27 partners onder leiding van KNO-arts Marc van Hoof van het Radboudumc, ontvangt voor de ontwikkeling van deze medische visualisatie 3,5 miljoen euro vanuit AiNed.
Volgens de betrokken onderzoekers zal de komende jaren de communicatie tussen zorgverleners en patiënten over medische data totaal veranderen. In plaats van een arts die zwart-witte scans stap voor stap uit moet leggen, zal AI in de toekomst inzichtelijke illustraties genereren van de anatomie en afwijkingen van de individuele patiënt. Getrainde LLM's (large language models), vergelijkbaar met ChatGPT, kunnen medische data begrijpelijk uitleggen en zelfs visualiseren. Dit maakt een eenvoudige interpretatie mogelijk van complexe informatiebronnen, zoals DNA-analyses, hersensignalen en gehoortesten. Van Hoof stelt te verwachten dat de AI-toepassing zal leiden tot nieuwe inzichten, betere diagnostiek en meer begrip bij patiënten van hun gezondheidssituatie.
AiNed is het Nederlandse groeifonds dat zich inzet voor de ontwikkeling van AI met zowel economisch als maatschappelijk belang. Het maakte halverwege oktober bekend dat het vier InnovatieLabs en vijf Learning Communities had geselecteerd om met een subsidie te ondersteunen. 'Het ‘PROSPER InnovationLab’, geleid door Radboud UMC, Radboud University en Maastricht University Medical Center (MUMC+), ontwikkelt een platform voor veilige gegevensuitwisseling tussen ziekenhuizen, waarbij AI wordt ingezet om de communicatie tussen patiënt en zorgverlener te verbeteren met behulp van visuele anatomische weergaven', aldus AINed destijds.
Belemmeringen door privacywetgeving
Privacywetgeving, met name de AVG, vormt momenteel nog een belemmering bij de ontwikkeling van AI. Voor het trainen van AI-toepassingen zijn heel veel data nodig, maar ontwikkelaars mogen niet zomaar herleidbare data van patiënten gebruiken. PROSPER InnovationLabs stelt hiervoor een oplossing bedacht te hebben, aldus Joost Stultiens, onderzoeker van het Maastricht UMC+. "We gaan hele grote synthetische datasets bouwen, van echte data, maar die volledig anoniem zijn gemaakt en daardoor niet meer herleidbaar."
Deze aanpak moet gegevensuitwisseling tussen Nederlandse ziekenhuizen op grote schaal mogelijk maken, terwijl toch voldaan wordt aan de privacywetgeving. Bovengenoemde datasets, data, waarvan niet meer bekend is van welke patiënt ze komen, moet ontwikkelaars in staat stellen om snel te starten met hun AI-projecten, zonder jarenlange goedkeuringen en contractuele onderhandelingen. Deze schaal is volgens hoogleraar KNO Ronald Pennings van het Radboudumc alleen mogelijk dankzij de samenwerkingsverbanden die zijn opgebouwd tussen de Nederlandse ziekenhuizen. "Wij willen gezamenlijk optrekken om echte innovaties mogelijk te maken die de zorg verbeteren."
Doorbraak in AI-training
Patiënten kunnen bij bovengenoemde werkwijze zelf hun data online beheren via een dynamische opt-in of opt-out toestemmingsprocedure, afhankelijk van de aard en gevoeligheid van de data. Deze combinatie van anonieme gezondheidsdata en een dynamische toestemming door de patiënt, kan volgens de initiatiefnemers een doorbraak opleveren om de benodigde data voor AI-training te krijgen in de gezondheidszorg. Zo hoeven geen herleidbare data meer met commerciële partijen te worden gedeeld, en bepalen patiënten zelf wie hun data kan gebruiken en voor welk doel.
Van Hoof en zijn team beginnen met deze aanpak bij KNO-aandoeningen, maar verwachten een snelle doorvertaling naar andere medische gebieden. "We zullen dat demonstreren door uiteenlopende medische velden te combineren, van neurochirurgie tot borstkankerdiagnostiek thuis", aldus de KNO-arts. "Dit bespaart niet alleen tijd en energie, maar vermindert ook de noodzaak om voor elke toepassing grote hoeveelheden patiëntgegevens te verzamelen, wat zowel de gezondheidszorg als de commerciële positie van Nederland in AI-gezondheidstechnologie versterkt."
Het consortium PROSPER InnovationLab bestaat uit: Radboudumc, Maastricht UMC+, UMCG, TNO, Superconnectors, Enatom, SURF, WSK Medical, IDS International BV, Quantitas Solutions, Earhelp, Zuyderland Medisch Centrum, Catharina Ziekenhuis, Deventer Ziekenhuis, Elisabeth-Tweesteden Ziekenhuis, Isala Klinieken, Rijnstate, Ziekenhuis Bernhoven, Elkerliek Ziekenhuis, Treant Ziekenhuiszorg, AI-hub Oost NL, AI-hub Brightlands, Brainport, Screenpoint medical, Dutch Head Neck Society (NWHHT) en Eyehelp.
