Slimme software spoort breuken op
In Easy met E-health ontdek je de nieuwste innovaties die zorgprofessionals ontzorgen.
“In hectische werksituaties in AI echt een uitkomst. Bijvoorbeeld op de spoedeisende hulp.”
Met zijn promotieonderzoek (PhD) in het Erasmus ziekenhuis neemt Huib Ruitenbeek het gebruik van kunstmatige intelligentie / artificial intelligence (AI) binnen de musculoskeletale radiologie onder de loep. Huib: “Een toekomst waarin software wordt ingezet die radiologen helpt sneller breuken op te sporen, komt snel dichterbij.”
AI, wat is dat precies?
“Software die ons denkvermogen nabootst. Dit gebeurt met algoritmes: complexe berekeningen die patronen kunnen herkennen. Simpel gezegd: geef een algoritme voorbeelden van problemen met daarbij de oplossing en het ‘leert’ hiermee soortgelijke nieuwe problemen op te lossen.”
Hoe helpt AI de radioloog?
“AI kan ondersteunen bij het vinden van breuken. Er zijn verschillende algoritmes die breuken automatisch kunnen detecteren. Zo’n algoritme analyseert het gemaakte beeld en geeft aan waar een breuk zit, met bijvoorbeeld een cirkel of een vierkant. Of laat bijvoorbeeld alleen weten of er wel of niet een breuk gevonden is. Zo ontstaat er een mooie samenwerking tussen de software en de radioloog. Het maakt het makkelijker een breuk te signaleren, en zorgt ervoor dat er minder snel fouten worden gemaakt.”
Hoe wordt de software slimmer?
“Een algoritme weet niet uit zichzelf hoe een breuk eruitziet. Het leert van voorbeelden die je het geeft, zeg 10.000 foto’s. Een nieuwe foto wordt dan vergeleken met die hele database aan foto’s binnen het ziekenhuis. Het algoritme maakt daar een berekening van en ‘denkt’: dit stukje foto lijkt op een breuk.”
Wat zijn de voordelen?
“In hectische werksituaties is AI echt een uitkomst. Bijvoorbeeld op de spoedeisende hulp. Waar er ook diep in de nacht röntgenfoto’s van patiënten worden gemaakt. Zo’n algoritme dat met de radioloog ‘meekijkt’, biedt een helpende hand en versnelt het werk.”
Draagt het bij aan minder stress op de werkvloer?
“Zeker! Er heerst wereldwijd een hoge werkdruk in de radiologie. Er worden meer scans gemaakt dan er artsen zijn om die allemaal te verwerken. Er wordt nu onderzocht hoe AI dit kan oplossen. Denk bijvoorbeeld aan het stellen van prioriteit tussen patiënten. Een beeld van een gebroken nekwervel komt dan bovenaan te staan, zodat hier met spoed naar wordt gekeken.”
Wat zijn de minpunten?
“Een mogelijk nadeel is dat je als radioloog wordt afgeleid, omdat je teveel vertrouwt op software die niet perfect is. Hierdoor mis je dingen. De technologie kan namelijk ook fouten maken. Dat het geen breuk ziet, terwijl die er wel is. Of andersom, wat iets minder erg is. Dat is ook het stadium van het onderzoek op dit moment: welke fouten kunnen we wel en niet accepteren en hoe gaan we hiermee om?”
Moeten radiologen vrezen voor hun baan?
“De software is nog lang niet zover en het ligt veel genuanceerder. AI kan radiologen nooit helemaal vervangen, maar hun werk wel ondersteunen. Bovendien: doordat het algoritme leert van voorbeelden, kan het in theorie nooit beter worden dan de beste radioloog. Ook kunnen radiologen in opleiding er juist van leren. Als het algoritme beter is dan een beginnende radioloog, dan ziet het dingen die de arts in opleiding nog niet had gespot. Zo leer je dus samen met het algoritme om meer zaken te zien.”
Kan elke radioloog straks met deze software aan de slag?
“We staan aan de vooravond. De software is er al, er moet nu een vertaalslag worden gemaakt hoe die het beste toe te passen. Die onderzoeken lopen, net zoals ik voor het Erasmus doe. Wat misschien lastig is, is om het wereldwijd gelijk te trekken. Want een ziekenhuis moet natuurlijk veilig met patiëntendata omgaan. Dat is een groot vraagstuk.”
