AI in de radiologie: Ziekenhuis Rivierenland deelt praktijkervaring

AI biedt nieuwe mogelijkheden om de radiologie efficiënter te maken, maar de implementatie ervan is complex. AIFI, een haalbaarheidsproject voor een landelijke AI-infrastructuur in de radiologie, helpt om deze drempels te verlagen. Door AI-producten gezamenlijk in te kopen en beschikbaar te stellen, wil AIFI de adoptie van AI-oplossingen versnellen.

Radioloog Hanh-Phuc Tran en Unitmanager Beeldvormende Technieken Matthijs Huttinga van Ziekenhuis Rivierenland delen hun ervaringen met de implementatie van AI binnen de radiologie. “We zetten nu de eerste stapjes om straks de groeiende zorgvraag aan te kunnen”, zegt Huttinga. “Dit project helpt ons niet alleen efficiënter te werken, maar ook de kwaliteit van zorg te behouden en te vergroten”.

Tran merkt op dat AI al enkele jaren een hot topic is in de radiologie. “Sinds 2018/2019 zagen we een enorme hype rondom AI. Bedrijven en startups investeerden volop. Als ziekenhuis zie je het aankomen, maar weet je niet waar je moet beginnen. De zorg is anders dan andere sectoren: certificering en veiligheid zijn cruciaal. We voelden dat AI ons kon helpen met de toenemende zorgvraag en het personeelstekort, maar hoe begin je?”

Huttinga vult aan: “Voor academische ziekenhuizen was AI al in gebruik, maar voor perifere ziekenhuizen zoals het onze was het lastig. We zijn wel echt op zoek gegaan in die brei van AI en applicaties, maar hoe moet je daarin aan de slag gaan? En toen kwam AIFI om de hoek kijken”. Zo biedt AIFI de ziekenhuizen niet alleen een technologische oplossing, maar ook een duidelijke routekaart voor de implementatie van AI.

Grote samenwerking

De pilot test de infrastructuur in vijf ziekenhuizen met drie klinische toepassingsgebieden, waardoor AI niet alleen toegankelijker, maar ook beter afgestemd wordt op de werkvloer. Daardoor brengt dit project verschillende ziekenhuizen samen, wat volgens Tran een grote meerwaarde heeft. “De grote patiëntenaantallen zitten niet alleen in de grote, maar ook in de middelgrote en kleine ziekenhuizen. Daar is de behoefte groot om ondersteuning in te zetten met AI”.

Huttinga benadrukt hoe belangrijk deze samenwerking is: “Je wil niet weten hoeveel werk erin heeft gezeten bij onze juristen, de technische dienst en andere betrokkenen. Als we dit als individueel ziekenhuis hadden moeten doen, zou het een jarenplan zijn geweest. Nu kunnen we het samen verdelen en veel sneller realiseren”.

AIFI In de praktijk

Het gebruik van AIFI is gebruiksvriendelijk en geïntegreerd in de bestaande workflow. “De laborant maakt een foto en heeft in het PACS-systeem Sectra een knopje ‘AIFI’. Daar klikt hij op en dan stuurt hij de foto naar AIFI en de juiste AI-applicatie”, legt Huttinga uit. “Binnen één à twee minuten komt de geanalyseerde afbeelding terug, inclusief de AI-beoordeling”.

Het AI-resultaat wordt direct zichtbaar naast de originele röntgenbeelden. “Dus je ziet ook gelijk de foto's die gemaakt zijn, met daarnaast de plaatjes van AI”, vervolgt Huttinga. Dit zorgt ervoor dat laboranten, radiologen en andere zorgverleners sneller kunnen handelen, waardoor wachttijden verkort worden en patiënten sneller duidelijkheid krijgen.

Verlichting van werkdruk

Bij de start van het project lag de focus in Ziekenhuis Rivierenland op fractuurdetectie. “In ons ziekenhuis krijgen we per dag zo’n 300 tot 400 patiënten die puur voor een röntgenfoto komen”, legt Huttinga uit. “Een groot deel daarvan heeft als vraag: is het gebroken, ja of nee? AI kan direct een voorlopige uitslag geven, waardoor de laborant sneller actie kan ondernemen. Dit bespaart tijd voor de patiënt, de laborant en de radioloog, die de uitslag op een later moment nog controleert”.

Een bijkomend voordeel is de inzet van AI bij de huisartsenpost. “In de avond en het weekend hebben we geen radioloog aanwezig. Patiënten worden dan standaard doorgestuurd naar de spoedeisende hulp (SEH), waar ze vaak onnodig lang moeten wachten. Met AI kunnen we direct inschatten of een patiënt echt naar de SEH moet of direct naar huis kan. Dit vermindert de druk op de spoedeisende hulp”.

Tran ziet AI als een waardevolle extra controle: “Voor de radioloog is het een second reading, waardoor de kans op gemiste fracturen kleiner wordt. Voor jonge artsen met minder werkervaring op de SEH biedt het extra zekerheid”.

Toekomstperspectief

De implementatie van AI heeft al merkbare effecten. “Laboranten zijn ontzettend enthousiast”, legt Huttinga uit. “Ze willen AI gebruiken om sneller uitslagen te krijgen en patiënten naar huis te sturen. Dit geeft hun meer zelfstandigheid en zelfvertrouwen in hun werk”.

Ook Tran ziet een bredere impact: “Dit project laat zien hoe de rol van radiologen en laboranten verandert door AI. Het vak evolueert en wij moeten daarin mee. Doordat we dit project samen met andere ziekenhuizen doen, kunnen we van elkaar leren en landelijk een standaard zetten”.

Tran besluit: “En het mooie is, we doen het samen. Het maakt echt uit dat je dit nu samen doet en niet het wiel opnieuw hoeft uit te vinden”. Huttinga voegt toe: “We zetten nu al stappen richting de toekomst. Deze stappen moeten we zetten om de zorgvraag aan te kunnen en ook om de kwaliteit hoog te houden”.

‍

‍