ga naar hoofdinhoud
Over het Radboudumc Onze strategie Kunstmatige intelligentie (AI) in de zorg

Radboudumc: de AI for Health hotspot van Nederland

Kunstmatige Intelligentie (AI, naar de Engelse term Artificial Intelligence) ondersteunt de zorg op veel manieren. Het helpt artsen bij diagnostiek en behandeling. Het leert ons meer over ziektes. En: het draagt bij aan het verminderen van werkdruk, personeelstekort en kosten van zorg.

lees meer

Radboudumc: de AI for Health hotspot van Nederland

AI (Artificial Intelligence, kunstmatige intelligentie) is een verzamelnaam voor systemen en machines die onze intelligentie nabootsen. Zulke systemen kunnen snel grote hoeveelheden gegevens verwerken en daarmee onder andere adviezen uitbrengen, nieuwe producten ontwikkelen en zichzelf verbeteren. AI is daarom een enorm belangrijke technologie voor de zorg van morgen. Een groot deel van de zorg draait immers om het snel en nauwkeurig analyseren van (gezondheids)gegevens: wat voor symptomen zien we bij een patiënt, welke diagnose past daarbij en wat is de beste behandeling?

Die vragen worden voor artsen alsmaar ingewikkelder om te beantwoorden, omdat we door onderzoek en technologische ontwikkelingen steeds meer gegevens tot onze beschikking krijgen. AI kan ons helpen snel de juiste conclusies te trekken uit al die gegevens en zo op termijn echt zorg op maat te bieden. Dat draagt bovendien bij aan het verminderen van de kosten en de werkdruk in de zorg.

Toepassingen van AI

Het onderzoek naar geschikte toepassingen voor AI is nog in volle gang. Voor sommige toepassingen, zoals het opsporen van bepaalde vormen van kanker, is al bewezen dat AI even goed of zelfs beter presteert dan de arts. We verwachten dat AI, mede dankzij ons onderzoek, de komende jaren op steeds meer terreinen in de zorg van waarde zal zijn. 

Het werk van zorgprofessionals zal wat ons betreft nooit volledig vervangen worden door AI. Het is een hulpmiddel dat patiënten en artsen bijstaat bij het snel vinden van de juiste informatie en het maken van goede, onderbouwde keuzes. Het laatste woord blijft echter altijd bij de patiënt, in goed overleg met diens behandelaar.

Radboudumc als AI for Health hotspot

Wij werken aan de zorg van morgen. AI en datagedreven besluitvorming spelen daarin een grote rol. Daarom verkennen we de mogelijkheden en grenzen en wat het voor onze patiënt en de samenleving kan betekenen. Graag nemen we je mee in ons verhaal. Op deze pagina vind je meer over de initiatieven en onderzoeken die we uitvoeren en ondersteunen, maar ook over de impact die er nu al is en de impact die we verwachten.

Nieuws

bekijk alles

Impact op gezondheid(szorg)

Wat is AI en deep learning?

AI is een verzamelnaam voor systemen of machines die onze intelligentie nabootsen. Zo kunnen ze taken voor ons uitvoeren, en zichzelf tegelijkertijd verbeteren.

lees meer

Wat is AI en deep learning?

AI is een verzamelnaam voor systemen of machines die onze intelligentie nabootsen. Zo kunnen ze taken voor ons uitvoeren, en zichzelf tegelijkertijd verbeteren. 

Een deel van AI is machine learning: daarbij is sprake van een lerend systeem, dat zichzelf kan verbeteren op basis van de data die het krijgt. Daarbij kun je denken aan chatbots die jouw problemen begrijpen en automatisch een antwoord geven, of een programma dat je automatische aanbevelingen geeft voor films op basis van je kijkgedrag.

Deep learning

Een variant op machine learning is deep learning. Daarbij kan een AI-systeem complexe patronen herkennen in grote gegevensreeksen, door gebruik te maken van algoritmen die de werking van het menselijk brein nabootsen, zogenaamde 'diepe neurale netwerken'. Het verschil tussen deep learning en het bredere begrip ‘machine learning’ is de nauwkeurigheid van analyses die de algoritmen doen: ze zijn zo grondig dat ze vergelijkbaar zijn met de processen in onze hersenen. Een netwerk van deze algoritmes kan daardoor grote hoeveelheden data verwerken en daarvan leren.

Gegevens zijn overal in ziekenhuizen: patiëntendossiers, klinische metingen, genetische informatie, tekstverslagen en beelden. Die gegevens vormen de basis van diagnoses, beslissingen, behandelingen, monitoring en real-time ondersteuning tijdens bijvoorbeeld operaties en ingrepen.

Ondersteuning bij diagnostiek

Het is mogelijk om patronen te herkennen in die medische gegevens, bijvoorbeeld om te helpen bij diagnostiek. Ook op andere medische gebieden waar grote hoeveelheden data beschikbaar zijn, zoals genetica, temporele monitoring of grote teksten (patiëntendossiers), kan deep learning wetenschappelijk onderzoek, en daarmee de klinische praktijk verbeteren.

AI kan klinische beslissingen ondersteunen en taken automatiseren en daarmee de kosten drukken en de gezondheidszorg betaalbaar houden. Ook kan het de gezondheidszorg verbeteren door het vinden van betere manieren om klinisch bruikbare informatie uit gegevens te halen. 

Hoe helpt AI de patiënt en de zorg?

Met behulp van AI maken we de zorg kwalitatief beter. We kunnen sneller en nauwkeuriger diagnoses stellen en hebben daar minder mensen voor nodig.

lees meer

Hoe helpt AI de patiënt en de zorg?

AI kan op verschillende manieren van meerwaarde zijn voor de zorg en voor patiënten.

Om te beginnen kan het mensen thuis helpen om meer inzicht te krijgen in hun gezondheid, en op basis daarvan sneller de juiste zorg te krijgen. Een voorbeeld daarvan is de WondGezond-app, die bij het Radboudumc ontwikkeld wordt. Iemand die thuis herstelt van een operatie kan met deze app een foto maken van de wond. De app zal dan met behulp van AI een analyse maken van de wond om vast te stellen of deze goed geneest. Als alles er goed uitziet laat de app dat meteen weten. Bij twijfel kan een arts de foto beoordelen en indien nodig is er zorg op maat.

Diagnoses stellen met behulp van AI

AI kan ook zorgverleners helpen bij het maken van diagnoses, bijvoorbeeld bij de analyse van radiologische of pathologische beelden. In de oncologische ziekenhuiszorg wordt dit al op verschillende manieren toegepast of nader uitgewerkt, bijvoorbeeld door Radboudumc spin-offs Aiosyn en Thirona. Maar ook in de praktijk van de huisarts of verloskundige ontstaan er steeds meer mogelijkheden voor AI. Zo werkt Ardim – ook een spin-off van het Radboudumc – aan een app waarmee het mogelijk is om met een mobiele telefoon heupdysplasie vast te stellen bij ongeboren kinderen. Delft Imaging maakt gebruik van vergelijkbare technologie in de BabyChecker-app, waarmee zorgverleners in Afrika en Zuidoost-Azië vroegtijdig mogelijke problemen op kunnen sporen tijdens de zwangerschap. Ook deze AI-technologie is mede ontwikkeld in het Radboudumc.

Podcasts over AI

  • In deze serie vertellen top-experts, onder meer uit het Radboudumc, over de laatste ontwikkelingen in AI, die we hier en nu zelf vormgeven.

    beluister

Initiatieven en samenwerkingen

ICAI Labs

We zijn prominent deelnemer in en coördinator van meerdere ICAI Labs. Dit zijn onderzoeks-samenwerkingen tussen overheid, bedrijfsleven en kennisinstellingen op het gebied van AI.

bekijk welke labs

ICAI Labs

We zijn prominent deelnemer in en coördinator van meerdere ICAI Labs. Een ICAI Lab is een onderzoekssamenwerking tussen overheid, bedrijfsleven en kennisinstellingen op het gebied van AI. De onderzoekssamenwerkingen in de vorm van ICAI gebeuren onder de paraplu van het nationale Innovation Center for Artificial Intelligence (ICAI).

Het Radboudumc is samen met partners betrokken bij:


Radboudumc spin-offs in AI

Het Radboudumc heeft meerdere spin-offs voortgebracht op het gebied van AI.

bekijk welke spin-offs

Radboudumc spin-offs in AI


Wetenschapsdossier Artificial Intelligence

Meer weten over ons wetenschappelijk onderzoek naar AI? Bekijk het wetenschapsdossier.

naar dossier

Radboud Healthy Data

Een gezamenlijk programma van de Radboud Universiteit en het Radboudumc met als doel een impuls te geven aan de digitale transformatie op de campus.

naar website

Werk met impact. Doe je mee?

Wij geloven dat kunstmatige intelligentie en datagestuurde besluitvorming cruciaal zijn in het vormgeven van de zorg van de toekomst. Jij ook?

werken in data-driven health
  • Medewerkers
  • Intranet