Wij ontwikkelen in co-creatie met zorgprofessionals machine learning algoritmen op basis van data uit hun eigen ziekenhuizen.

AI en algoritmen in de zorg

Ziekenhuizen beschikken over grote hoeveelheden data. Die data zijn de grondstof voor Artificial Intelligence (AI). Met kennis, AI en voldoende data kun je voorspellingsmodellen (algoritmen) maken. AI en algoritmen zijn geen doel op zich, maar een techniek om processen te verbeteren en nieuwe verbanden te leggen.

Hoe kunnen zorgorganisaties algoritmen gebruiken?

Algoritmen kunnen zorgverleners ondersteunen bij het stellen van een diagnose of het voorspellen van het beloop of het bepalen van het behandelprotocol. Algoritmen kunnen helpen om onnodige zorg en lange ligduur te voorkomen. Of ze kunnen ondersteuning bieden bij tijdsintensieve taken waardoor er meer tijd en aandacht is voor de patiënt.

Deze technologie maakt zorgverleners niet overbodig. Zorgverleners zijn altijd nodig om de uitkomst van een model te beoordelen en de patiënt daadwerkelijk te behandelen.

Wat doet het Expertisecentrum

Het Expertisecentrum Zorgalgoritmen ontwikkelt het softwareplatform waarmee machine learning algoritmen worden gemaakt (‘getraind’), op basis van data van de ziekenhuizen. Deze algoritmen genereren voorspellingen. Deze voorspellingen worden geïntegreerd in bestaande applicaties, zodat de zorgverlener ze ter plekke in zijn of haar werkproces kan gebruiken.

Het Expertisecentrum begeleidt de ziekenhuizen bij de technische en klinische implementatie van het softwareplatform en ondersteunt bij de scholing van medewerkers. Zo groeit, onder begeleiding van het Expertisecentrum, de kennis over AI bij alle deelnemende ziekenhuizen, tegen zo laag mogelijke kosten.

Hier zijn we nu mee bezig

We werken aan het opbouwen van de organisatie, de technische doorontwikkeling van het platform, het ontwikkelen van de eerste set algoritmen samen met de deelnemende ziekenhuizen en het verkrijgen van CE-markering. De CE-markering is nodig om zorgalgoritmen ook daadwerkelijk toe te kunnen passen in alle ziekenhuizen.

Bij de ontwikkeling van de algoritmen, maken we gebruik van ‘federated learning’ om de modellen op data van meerdere ziekenhuizen te trainen. Met ‘federated learning’ worden vanuit een centrale server voorspellingsmodellen verzonden. Deze worden lokaal in het eigen ziekenhuis getraind en dan weer teruggestuurd. Dit wordt verschillende keren herhaald en zo wordt een sterk centraal model gemaakt. Dit model kunnen de individuele ziekenhuizen weer gebruiken. De data blijft dus gedurende dit gehele proces in het eigen ziekenhuis.

Input vanuit de deelnemende ziekenhuizen

Zorgalgoritmen zijn alleen zinvol als artsen en verpleegkundigen overtuigd zijn van het nut van AI-voorspellingen in hun dagelijkse werk en als ze naadloos geïntegreerd zijn in hun dagelijks handelen. Hiervoor hebben we een kennisnetwerk van deelnemende ziekenhuizen dat ons input geeft en waardoor de algoritmen meerwaarde krijgen en problemen op de werkvloer oplossen.