Mijn achtergrond in technische geneeskunde gaf mij veel hands-on ervaring over de mogelijkheden van AI voor de zorg. Door tijdens mijn stages in het ziekenhuis AI modellen te ontwikkelen op signaaldata als ECG en EEG, en later ook beelden, zag ik welke mogelijkheden er zijn om taken te automatiseren. Bijvoorbeeld het herkennen van epileptische episodes in breinsignalen.
Maar ik zag ook dat al die mogelijkheden nog niet gebruiksklaar waren voor de klinische praktijk. Later leerde ik dat het gemiddeld wel vier jaar duurt om een dergelijke ontwikkeling naar de zorgpraktijk te brengen. Een PhD bij het Radboudumc over de validatie en implementatie van AI-innovatie in de radiologie gaf mij de gelegenheid om de stappen tot klinische impact verder te onderzoeken. Al snel waren er zo’n honderd AI-producten voor radiologie op de markt en inmiddels zijn dat er al meer dan 200. We houden het veld nauwgezet op de hoogte van deze ontwikkelingen middels de website AIforRadiology.com en de bijbehorende nieuwsbrief.
Maar marktklaar zijn is nog iets anders dan toegepast worden in de klinische praktijk en daar waarde opleveren. Er zijn nog zoveel vragen: Wat gaat het opleveren? Wie gaat het betalen? Hoe implementeer je een AI-oplossing in de workflow? Toch ben ik ervan overtuigd dat de zorg geen toekomst zal kennen zonder AI. Het zal substantieel gaan bijdragen aan de houdbaarheid én de kwaliteit van de zorg.
Daarom heb ik ervoor gekozen om na mijn promotie in ondernemerschap een actieve rol te gaan spelen in dit proces, om overheid, zorg en bedrijfsleven te helpen bepalen waar AI in de zorg kan worden ingezet en welke producten dan in aanmerking komen.
AI-innovatie voor imaging
We starten nu met het project AIFI, AI for imaging. In 2022 gebruikte een derde van de ziekenhuizen AI in een of meerdere toepassingen binnen de radiologie. Maar dit zijn nog wel vooral de UMC’s en de topklinische ziekenhuizen. De algemene ziekenhuizen ondervinden obstakels om mee te komen in deze innovatie, zowel inhoudelijk, technisch als financieel. Met AIFI willen we op een landelijke schaal tot een oplossing komen. Alle ziekenhuizen zijn aangesloten op TWIIN om beelden veilig van A naar B te versturen. In samenwerking met Zorgverzekeraars Nederland en de Nederlandse Vereniging voor Radiologie beginnen we een pilot met vijf ziekenhuizen om te onderzoeken of we het TWIIN-portaal ook kunnen benutten om AI oplossingen beschikbaar te stellen.
Naast een technische oplossing, willen we binnen AIFI op termijn ook een antwoord bieden op de vraag welke AI-toepassingen en welke AI-producten we nu moeten willen. Het derde onderdeel van AIFI is de ontwikkeling van een businesscase voor de uitrol van AI via TWIIN. Uiteindelijk is het doel dat we door deze landelijke aanpak en inkoop van AI-oplossingen, AI-gebruik toegankelijker en betaalbaarder wordt.
Ondersteuning zorgverzekeraars
AIFI wordt financieel ondersteund door de zorgverzekeraars, want ook die willen grip krijgen op deze innovatie. Dit geeft ruimte voor de landelijke aanpak die hiervoor nodig is, en zorgt ervoor dat het niet blijft hangen in afzonderlijke projecten. De bredere aanpak zorgt ook voor een sterkere positie richting de AI-leveranciers, omdat we hierdoor gezamenlijk kunnen inkopen.
De AIFI en de pilots hierin zijn de eerste stap om de toegankelijkheid van AI in de radiologie te vergroten. Dat is het specialisme waarvoor op dit moment het grootste AI-aanbod bestaat. Een goede start dus. Maar wie weet waar het toe zal leiden in andere specialismen. Praat mee over dit en andere onderwerpen tijdens het Congres PACS| Smart Imaging op 13 december aanstaande.
Dit is een blog van Kicky van Leeuwen, Projectleider AIFI, klinisch en oprichter AIforRadiology.com