Het Leids Universitair Medisch Centrum (LUMC) en Philips hebben een driejarige overeenkomst gesloten om het gebruik van kunstmatige intelligentie (AI) in het ziekenhuis te verbreden en te versnellen. Door de samenwerking met Philips wordt het gebruik van AI in klinische processen in het LUMC gefaciliteerd en verbeterd.
Uitgangspunt van de overeenkomst is het platform ‘IntelliSpace AI Workflow Suite’ van Philips. Het LUMC gaat dit platform voor AI als eerste in de wereld gebruiken. Het 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.
Toepassing AI versnellen
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 gaan specialisten van beide organisaties samenwerken om de toepassing van AI te versnellen. Philips gaat 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.
Toepassingsgebieden
Het LUMC heeft samen met Philips al enkele toepassingsgebieden in kaart gebracht voor het nieuwe platform. Zo worden de AI-modellen via een geautomatiseerde workflow geïntegreerd in bestaande klinische IT-systemen. 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. Door AI in te zetten bij de planning op de radiologie afdeling kunnen de scanners mogelijk beter benut worden en meer patiënten geholpen worden. Op dit moment wordt ook gewerkt aan het uitrollen van het platform naar de Intensive Care en afdeling Cardiologie.
