Go to content

Expertisecentrum Zorgalgoritmen komt met schaalbare AI-modellen

Published 25 October 2023

RSS Feed

This article was placed on: nlaic

Wanneer mag een patiënt de intensive care verlaten? Hoe kan kunstmatige intelligentie helpen om bijvoorbeeld deze vraag te beantwoorden? Het is namelijk niet makkelijk om dit soort revolutionaire technieken toe te passen in de zorg.

Het Expertisecentrum Zorgalgoritmen is in vier ziekenhuizen gestart met het testen van een set algoritmen. Een algoritme kan onder andere voorspellen of een patiënt in de wachtkamer van de spoedeisende hulp wordt opgenomen of weer naar huis mag. Wat resulteert in een snellere doorstroming. “AI en zorgalgoritmen zijn geen doel op zich. Voorspelmodellen ontwikkelen die schaalbaar zijn en echt bijdragen aan het optimaliseren van de zorg voor patiënt en zorgverlener, dat is de route die het Expertisecentrum Zorgalgoritmen kiest”, aldus Bart-Jan Verhoeff, zelf internist-nefroloog in het Ziekenhuis St Jansdal en mede-initiatiefnemer.

Schaalbaarheid by design

Er zijn al mooie initiatieven op algoritmegebied in Nederland, maar ze zijn nog incidenteel en vaak lokaal, toepasbaar in één ziekenhuis. Het Expertisecentrum ontwikkelt de algoritmen in meerdere ziekenhuizen tegelijk. De externe validatie vindt vervolgens plaats in andere ziekenhuizen, waar de modellen niet zijn getraind en de data dus nieuw zijn. Het ontwikkelen en valideren in meerdere ziekenhuizen heeft meteen een groot voordeel: deze opzet is schaalbaar. Het uitgangspunt is dat alle SAZ ziekenhuizen en ook niet SAZ-ziekenhuizen gebruik kunnen maken van de algoritmen. “Op eigen houtje heeft geen toekomst, besteed meer aandacht aan de testfase in plaats van zelf van alles te ontwikkelen”, is ook de boodschap van ‘datadokter’ Anne de Hond, Team Digital Innovation LUMC, in Zorgvisie.

AI moet zorgprofessionals ondersteunen. Het Expertisecentrum start dan ook niet bij het product zelf, maar bij de wensen van de ziekenhuizen. De laatste jaren staan in veel ziekenhuizen de afdeling spoedeisende hulp en verpleegafdelingen toenemend onder druk. Het Expertisecentrum Zorgalgoritmen heeft dit probleem als uitgangspunt genomen bij de ontwikkeling van de eerste set van algoritmen. Deze eerste algoritmen zijn erop gericht de zorgprofessionals in hun werkproces te ondersteunen bij het verbeteren van de doorstroom met voorspellingen van ligduur op de spoedeisende hulp, van opnamekans en van ligduur op de verpleegafdeling.

Geen black box

Een klinische studie loopt nu in vier ziekenhuizen. Het streven is dat de eerste groep van algoritmen eind dit jaar CE-gemarkeerd is en ziekenhuizen de eerste set van algoritmen begin 2024 kunnen afnemen om in hun eigen ziekenhuis toe te passen. Het Expertisecentrum gaat ziekenhuizen dan ook begeleiden bij de implementatie van het softwareplatform en het gebruik van de algoritmen. Ziekenhuismedewerkers worden ondersteund bij de scholing, zodat zij de voordelen en nadelen van AI en algoritmen goed doorgronden. De data blijven in het eigen ziekenhuis en de voorspellingen zijn geen ‘black box’: de zorgprofessionals zien welke factoren in welke mate bijdragen aan de voorspelling. Deze aanpak van het Expertisecentrum Zorgalgoritmen is straks breed toepasbaar in alle ziekenhuizen én geïntegreerd in het elektronisch patiëntendossier.

Chief Medical Information Officer Arjan Bulsink uit ziekenhuis SKB Winterswijk, één van de deelnemende ziekenhuizen aan de studie, legt uit waarom zij meedoen: “We zien dat het gebruik van data in zorg steeds belangrijker wordt. Ook voor algemene ziekenhuizen als het SKB biedt dit veel mogelijkheden. Op dit gebied valt er nog veel te leren en te ontwikkelen. Nu kunnen we stap voor stap mee in deze ontwikkeling, doordat we dit samen met het Expertisecentrum doen. Zo zijn we niet afhankelijk van grote commerciële (dure) partijen. Door dit in SAZ-verband te doen, zijn tools die gebruik maken van data en kunstmatige intelligentie straks toegankelijk voor alle ziekenhuizen. Daarom ben ik erg blij dat we hier aan mee doen.”

Kracht van samenwerking

Achter het Expertisecentrum Zorgalgoritmen zit de drijvende kracht van 28 ziekenhuizen, verenigd in de SAZ, Samenwerkende Algemene Ziekenhuizen, en een compact team van ontwikkelaars en AI-experts. Zij bundelen hun kennis en ambities om zo met geschikte software en voldoende data voorspelmodellen te maken, in co-creatie met zorgprofessionals: ‘voor en door de zorg’. Eerder al initieerde de SAZ op die manier BeterDichtbij, een digitale communicatieservice tussen zorgverlener en patiënt, die inmiddels groot in gebruik is bij 48 Nederlandse ziekenhuizen.

Pieter Jeekel, voorzitter van de werkgroep Gezondheid en Zorg van de NL AI Coalitie: “Voor ons is het van belang dat de SAZ ziekenhuizen samenwerken en gezamenlijk AI-innovaties implementeren zodat we van pilots afgaan en meer naar opschalen en samenwerking daarin gaan. Nederland is hier een mooi voorbeeld van”.

Interesse?

Geïnteresseerd in het leveren van een bijdrage aan de werkgroep Gezondheid en Zorg? Bezoek dan de pagina van de werkgroep of neem contact op met de voorzitter Pieter Jeekel voor meer informatie. Word deelnemer van de NL AIC en profiteer van de kennis en het netwerk rondom Gezondheid en Zorg en andere relevante AI-thema’s.


Interesting for you

News

Doe mee met de Maand van AI in het Onderwijs

3 April 2024

Nieuw personeelsbeleid door verbinding van AI met ...

28 March 2024

MIT in de praktijk: de inzet van sensoren en hybri...

27 March 2024
See all the news

Pages

Currently there are no pages related to this topic available.

Agenda

NL AI Congres 2024

24 April 2024
See all the events
  • Privacy overview
  • Necessary cookies
  • Third-party cookies
  • Additional cookies
  • Privacy and cookies

This website uses functional, analytical and tracking cookies to improve the website

Strictly Necessary Cookies must be enabled at all times so that we can save your preferences for cookie settings.

This website uses Google Analytics and Hotjar to collect anonymous information, such as the number of visitors to the site and the most popular pages.

Keeping this cookie enabled allows us to improve our website.

This website uses the following additional cookies/services:

Read more about our cookies