Artificial intelligence in de zorg

Artificial intelligence in de zorg

Artificial intelligence (AI) is een veelbelovende technologie, en een veelgehoorde term in de gezondheidszorg. Er wordt veel gesproken over de potentie ervan, toch zien we nauwelijks concrete toepassingen van AI in de Nederlandse (en internationale) zorg. Het LUMC wil daar verandering in brengen. 

Wij zijn CAIRELab - Clinical AI Implementation and Research Lab. Wij richten ons op de implementatie en waardebepaling van AI in de medische praktijk. De interdisciplinaire samenwerking tussen onder andere zorgverlener, data scientist en onderzoekers zorgt voor de toepassing van waardevolle AI. Dat doen we vaak zelf, en als het kan ook met partners. 

 

AI & het LUMC

AI & het LUMC

In het LUMC geloven we dat kunstmatige intelligentie (AI) een waardevolle bijdrage kan leveren aan waardegedreven zorg. Enerzijds door een betere zorgervaring voor patiënten en medewerkers, anderzijds door betere klinische uitkomsten. Daarom zetten we stappen in het toepassen van verschillende vormen van AI, van voorspellingsmodellen voor ziektebeelden tot beeld- en spraakherkenning voor het automatiseren van repetitieve taken, tot het inzichtelijk maken van complexe stuurinformatie.

Op deze website delen wij kennis en ervaringen op het gebied van AI, technologie en andere vormen van digitale innovatie. Door het delen van die kennis en ervaringen, bereiken we sneller ons doel: een nóg betere zorg in Nederland.

We zien onszelf als een innovator en een doener. We passen technologie toe in het zorgproces, en we leren door te doen. Dat gebeurt uiteraard op verantwoorde wijze, waarbij de medisch professional altijd betrokken is en de leiding heeft.

Lees meer
AI & het LUMC

Projecten en achtergrond

Uitgelicht

Uitgelicht

€2.500.000 voor eerder herkennen en omkeren van chronische reumatoïde artritis met behulp van AI

Onderzoekers van het LUMC hebben samen met het Karolinska-instituut (Solna, Zweden) een subsidie van €2,5 miljoen verkregen voor onderzoek naar de inzet van AI-gedreven e-health bij het vroegtijdig herkennen van Reumatoïde artritis (RA). Met vroegtijdig herkennen is het omkerend behandelen van RA mogelijk. De digitale hulpmiddelen worden door risicogroepen zelf gebruikt om RA op te sporen. De subsidie wordt verleend door EIT Health.

Op dit moment vindt in Nederland nauwelijks identificatie van risicogroepen of vroege symptomen van RA plaats. Terwijl vroegtijdige opsporing van RA belangrijk is voor het ziekteverloop. Als gevolg van medische vooruitgang is gepersonaliseerde preventie voor risicogroepen mogelijk. We begrijpen beter welke symptomen en biologische kenmerken RA indiceren. Bovendien begrijpen we de invloed van leefstijl op RA beter. Vroegtijdige opsporing en behandeling van opkomende RA kan de ziekte terugdringen tot een staat waarin geen medicatie meer nodig is.

Het Zweedse Karolinska-instituut leidt het onderzoek naar de effectiviteit van de kunstmatige intelligentie. In het LUMC wordt de praktische toepassing van de e-health en kunstmatige intelligentie geleid en onderzocht.

Als onderdeel van het onderzoek worden mensen met symptomen in de gelegenheid gesteld om met behulp van e-health de symptomen beter te meten. Met behulp van kunstmatige intelligentie wordt de data uit de e-health geanalyseerd. Met behulp van deze analyse worden deelnemers met een hoog risico op RA geïdentificeerd. Aanvullend wordt de e-health ingezet om een gezonde leefstijl te stimuleren, waarmee het ziektebeloop van RA milder wordt.

“Uiteindelijk willen we de zorg van deze chronische ziekte veranderen. Het huidige vooruitzicht voor patiënten is een lange behandeling, maar bij vroegtijdige opsporing kunnen we de ziekte terugdringen en zelfs medicijn-vrij beperken”, vertelt dr. Rachel Knevel, reumatoloog en hoofdonderzoeker namens het LUMC. “In het LUMC weten we al veel over het implementeren van AI in de zorg. Die kennis kunnen we gebruiken om dit soort trajecten sneller te doorlopen. Een belangrijk voordeel voor ons als onderzoekers, maar ook voor de patiënt.”

 

Toegepaste e-health

Lees meer
Uitgelicht

Blog en in het nieuws

AI cursussen

AI cursussen

Wil jij ook leren hoe je moet programmeren? Hoe werkt deep learning? En Python? Hieronder een aantal fijne links.

Analyze data with Python.
Level: Beginner
https://www.codecademy.com/learn/paths/analyze-data-with-python

Programming for everyone – Getting started with Python
Level: Beginner
https://www.coursera.org/learn/python

Introduction into Pandas – Applied data science with Python Specialization
Level: Intermediate, a basic python or programming background is necessary.
https://www.coursera.org/specializations/data-science-python

Deep learning
Level: Intermediate, experience with Python is recommended. Also knowledge about linear algebra and differential equations is useful.
https://www.deeplearning.ai/deep-learning-specialization/

Machine Learning with Python: from Linear Models to Deep Learning
Level: Advanced
https://www.edx.org/course/machine-learning-with-python-from-linear-models-to

Lees meer
AI cursussen

Video item LUMC

Hoe brengen we AI naar de kliniek

Hoe brengen we AI naar de kliniek

Om tot een bruikbare en waardevolle toepassing van AI in de zorg te komen, is het van belang om zowel de zorgprofessional als de AI-specialist gezamenlijk te betrekken bij de ontwikkeling ervan. In het LUMC zijn er meerdere voorbeelden van AI-toepassingen en –proefprojecten, zoals:

Over ons

Over ons

CAIRELab richt zich op de stappen voor, tijdens en na de ontwikkeling en implementatie van AI-modellen, maar ook op de noodzakelijke randvoorwaarden. We zijn georganiseerd met een stuurgroep en een kernteam. Vanuit het kernteam zijn werkgroepen ontstaan met ieder een eigen focus.

De werkgroepen richten zich op eigen themagebieden. Door per thema een werkgroep op te richten, kunnen we sneller en gerichter kennis delen. CAIRELab bevat op dit moment de volgende werkgroepen, met daarbij de volgende voorzitters vanuit het kernteam:  

  • Onderwijs - Esmee Stoop (Data Scientist)
  • Eindgebruikers participatie - Martijn Bauer (Internist) 
  • Ethiek & Recht - Kim Bavinck (Juriste) en Martine de Vries (Hoogleraar Medische Ethiek)
  • Wetenschappelijke Validatie - Ilse Kant (Postdoc Klinische AI)
  • Implementatie - Stephan Romeijn (Klinisch Technoloog)
  • Opschaling - Hine van Os (Arts-Onderzoeker Neurologie)
  • Data & Modelling - Marco Spruit (Professor Advanced Data Science in Population Health)

Daarnaast zijn vanuit het kernteam nog de volgende mensen betrokken:

  • Ilse Kant (Voorzitter)
  • Charlotte van Leeuwen (Programmacoördinator) 
  • Marius Staring (Associate Professor LKEB)
  • Tanja Alderliesten (Associate Professor Radiotherapie)

Heeft u vragen, suggesties of opmerkingen? Stuur dan een mail naar ai@lumc.nl.

Lees meer
Over ons

Deel pagina