Met het project Health-AI wil een consortium van 16 Nederlandse organisaties een oplossing vinden voor wat het een van de grootste uitdagingen in de zorg noemt: het veilig en effectief trainen van AI-modellen met patiëntgegevens van meerdere ziekenhuizen, zonder deze gegevens te hoeven delen. Het project heeft een subsidie van 9 miljoen euro ontvangen van de Rijksdienst voor Ondernemend Nederland (RVO).
Health-AI wordt geleid door prof. dr. Andre Dekker van oncologisch instituut Maastro (Maastricht) en maakt gebruik van het principe van federated learning. Hiermee kunnen algoritmen leren van data die lokaal blijft, met behoud van privacy. Het algoritme wordt als het ware langs de data gestuurd, in plaats van andersom.
Ambitieuze doelstelling
Het project heeft een ambitieuze doelstelling. Health-AI moet een revolutie teweegbrengen in de toegankelijkheid van gegevens, wat kosteneffectieve, efficiënte en rechtvaardige gezondheidszorg dichterbij brengt. Ondanks al het werk van aan standaard digitale gegevensuitwisseling de afgelopen jaren blijft deze uitwisseling tussen zorgaanbieders lastig, wat leidt tot vertragingen in diagnoses en behandelingen. Verder moet het project helpen om AI de werkdruk te laten verminderen als gevolg van administratieve inefficiënties, personeelstekorten en stijgende kosten.
Los van technische uitdagingen vormt privacywetgeving een beperkende factor. Zeker medische gegevens worden als gevoelig beschouwd, wat gebruik ervan beperkt. Lastig, want om AI-algoritmen te trainen, zijn grote hoeveelheden data van meestal meerdere bronnen nodig. Federated learning voorkomt dat data uitgewisseld hoeven te worden, wat het gebruik weer vereenvoudigd.
Federated learning is gebaseerd op de Personal Health Train-aanpak en gebruikt het vantage6-framework, mede ontwikkeld door Clinical Data Science-Maastricht, de gezamenlijk academische afdeling van de Universiteit Maastricht, Maastricht UMC+ en Maastro.
Geen concessies
"Met Health-AI benutten we AI zonder concessies te doen aan privacy en veiligheid”, stelt Dekker. “Dit helpt ons om effectievere behandelingen te ontwikkelen en de zorg efficiënter te organiseren. Naar verwachting zullen we in onze bestralingskliniek AI-modellen die getraind en valideerd zijn door middel van federated learning als praktijkvoorbeeld voor automatische contouring van longtumoren gaan toepassen. Dit project laat zien hoe AI de zorg efficiënter en patiëntgerichter kan maken, zonder concessies te doen aan privacy of veiligheid."
Health-AI wordt ondersteund door een consortium van 16 organisaties zoals: Maastro, Medical Data Works, Radboud UMC, NKI-Antoni van Leeuwenhoek, Isala Zwolle, UMC Groningen, Maastricht University, TNO, Philips, BranchKey, Roseman Labs, IQVIA, SURF, Linksight and Health-RI.
Het project heeft een subsidie van 9 miljoen euro ontvangen van de Rijksdienst voor Ondernemend Nederland (RVO) in het kader van het Nationaal Groeifonds programma AiNed (nu AI Coalitie 4 NL (AIC4NL)). De komende vier jaar werken alle partners samen om een veilige en efficiënte infrastructuur op te zetten waarin AI in de zorg optimaal benut kan worden. Dekker hierover: “Als Health-AI slaagt, zetten we een grote stap in AI-gebruik in de zorg. Dit project kan de zorg efficiënter maken, patiëntveiligheid vergroten en innovatie stimuleren.”
Veilige data-infrastructuur
Health-AI wil een concrete oplossing bieden voor de eerdergenoemde zorguitdagingen door AI slim en privacy-vriendelijk in te zetten. Naast de ontwikkeling van een algoritme richt het project zich op een veilige data-infrastructuur.
Tijdens een eerdere proof-of-conceptfase is volgens Maastro bewezen dat deze aanpak werkt. Een kleinere groep van consortiumpartners heeft de technische infrastructuur succesvol getest in de praktijk. Daarbij zijn onder andere AI-modellen ontwikkeld voor het voorspellen van overleving bij longkanker en het automatisch afbakenen van longtumoren op CT-beelden. Dit gebeurde volgens Maastro volledig federatief en met echte patiëntdata, zonder dat de gegevens het ziekenhuis verlieten.
Meer over AI en wat het voor de zorg al doet en gaat doen, ervaar je van 27-29 januari tijdens het ICT&health World Conference 2026.
