Het Maasstad Ziekenhuis zet sinds kort de geavanceerde AI-software ‘Deep Resolve’ in op de afdeling Radiologie. De technologie, die eerder met succes is getest, versnelt MRI-onderzoeken aanzienlijk. Daardoor kunnen dagelijks zo’n vijf extra patiënten per scanner geholpen worden en is de wachttijd inmiddels met gemiddeld vijf weken gedaald. De software vermindert ruis in de beelden, waardoor de scantijd aanzienlijk korter wordt zonder dat de beeldkwaliteit achteruitgaat.
Dit zorgt voor snellere diagnostiek én meer comfort voor patiënten, die minder lang in de MRI hoeven te liggen. Door de grote vraag naar MRI-onderzoek en het tekort aan laboranten liep de wachtlijst flink op. Vóór de inzet van ‘Deep Resolve’ konden per scanner minder patiënten worden onderzocht, wat leidde tot langere wachttijden.
MRI-onderzoeken
De software wordt momenteel ingezet bij verschillende MRI-onderzoeken in het ziekenhuis, zoals van de wervelkolom, knie en buik. Binnenkort volgt een upgrade waarmee ook complexe 3D-scans, bijvoorbeeld van hersenen, buik en hart, sneller en beter kunnen worden uitgevoerd.
Met de inzet van ‘Deep Resolve’ zet het Maasstad Ziekenhuis weer een belangrijke stap richting waardegedreven zorg. Dat is de zorg die is gericht op het verbeteren van de kwaliteit en de ervaring van patiënten, terwijl beschikbare middelen efficiënter worden ingezet. Zo kunnen meer mensen sneller geholpen worden en worden wachttijden verkort.
Gekleurde scans
De wachttijden voor scans is door het wereldwijd tekort aan radiologen een groot probleem. Behalve het zoeken naar nieuw personeel wordt ook ingezet op innovatieve technieken waardoor bijvoorbeeld patiënten met gewrichtsaandoeningen sneller kunnen worden geholpen. Een voorbeeld hiervan is de techniek die onderzoekers van de Penn State University hebben ontwikkeld en in oktober vorig jaar publiceerden.
Met die techniek is het mogelijk om de traditionele zwart-wit beelden van röntgen- en CT-scanners in kleur weer te geven. Dit wordt mogelijk gemaakt door de ontwikkeling van nieuwe contrastmiddelen, voorzien van metalen nanoprobes, voor twee eiwitten die worden gelieerd aan osteoartritis, een degeneratieve gewrichtsaandoening die ook bekend staat als slijtage-artritis.
AI for Imaging
Eind augustus meldde VZVZ (Vereniging van Zorgaanbieders voor Zorgcommunicatie dat de eerste fase van het project AIFI (AI for Imaging) is afgerond. In dit project wordt onderzocht hoe kunstmatige intelligentie op een veilige en praktische manier kan worden ingezet binnen de radiologie. Uit de resultaten blijkt dat een landelijke AI-infrastructuur technisch en organisatorisch haalbaar is en positief wordt ontvangen door de deelnemende ziekenhuizen.
De opgedane kennis vormt de basis voor de volgende stap, waarin wordt uitgewerkt hoe AIFI kan worden voortgezet. Volgens Tim Smits, verantwoordelijk voor het Twiin-portaal bij VZVZ, laat het project zien dat een centrale aanpak ziekenhuizen kan ontlasten en de invoering van AI kan versnellen. Momenteel wordt onderzocht hoe een vervolg eruit kan zien; aan het eind van het jaar beslissen de opdrachtgevers hierover.
