AI helpt botbreuken sneller herkennen en verkort wachttijden

De toepassing wordt gebruikt binnen de afdeling Radiologie, waar radioloog Dennis Kies en technisch geneeskundige Daphne Hinssen zich volop bezighouden met het gebruik van AI-tools bij beeldvormend onderzoek. Daarbij draait het niet alleen om de technologie zelf, maar vooral om de vraag hoe die kan bijdragen aan betere zorg.

“Er zijn veel AI-oplossingen beschikbaar, maar uiteindelijk gaat het erom wat die oplossingen daadwerkelijk opleveren in de praktijk”, zegt Kies. “Daarom hebben we onderzocht hoe we met behulp van AI onze bestaande werkwijze kunnen verbeteren.”

De AI-tool analyseert een röntgenfoto direct nadat deze is gemaakt en geeft aan of er wel of geen sprake is van een breuk. De uitkomst wordt gebruikt als ondersteuning voor de zorgprofessional, niet als vervanging.

Slimmer werken

Volgens Kies zit de grootste winst niet in het algoritme zelf, maar in de manier waarop het onderdeel wordt van het zorgproces. Voorheen moesten laboranten regelmatig een radioloog raadplegen om snel uitsluitsel te krijgen over een foto. Dat zorgde voor veel overlegmomenten en werkonderbrekingen. Nu kunnen laboranten in bepaalde situaties zelf verder handelen als hun beoordeling overeenkomt met die van de AI-tool.

“Als zowel de laborant als de AI geen aanwijzingen voor een breuk zien, of juist duidelijke aanwijzingen voor een breuk herkennen, hoeft die foto niet direct besproken te worden met een radioloog”, legt Hinssen uit. “Bij twijfel wordt uiteraard altijd een radioloog geraadpleegd. Door deze nieuwe aanpak, nam het aantal overlegmomenten met de radioloog met zeventig procent af.”

Minder wachttijd voor de patiënt

Voor patiënten betekent de nieuwe werkwijze vooral minder wachten. De tijd tussen het maken van de foto en een eerste beoordeling is aanzienlijk afgenomen. “Door een slimmer ingericht zorgproces verloopt de eerste beoordeling sneller. Daardoor kunnen patiënten sneller worden doorverwezen naar de juiste vervolgzorg en krijgen zij eerder duidelijkheid over hun situatie. ­­­Vooral buiten kantooruren merken patiënten daar veel voordeel van, want dan kan het langer duren voor een radioloog tijdens zijn andere werkzaamheden tijd heeft om de foto te beoordelen.”

Dankzij de inzet van AI krijgen patiënten met een mogelijke botbreuk sneller een eerste beoordeling van hun röntgenfoto. Daardoor is eerder duidelijk welke zorg nodig is. Sommige patiënten kunnen sneller naar de gipskamer, terwijl anderen naar huis kunnen als er geen breuk zichtbaar is. Dit helpt ook bij een betere doorstroming op de SEH en ondersteunt zorgverleners in hun werk. Zo verloopt het zorgproces sneller en efficiënter.

De radioloog blijft verantwoordelijk

Hoewel AI steeds beter wordt in het herkennen van afwijkingen, blijft de uiteindelijke beoordeling altijd bij de radioloog liggen. Elke foto wordt nog steeds officieel beoordeeld en vastgelegd door de radioloog. “AI neemt het werk niet over”, benadrukt Kies. “Het helpt ons om slimmer te werken en de beschikbare expertise in te zetten waar die het meest nodig is.”

De ervaringen met deze toepassing om breuken te detecteren en andere tools vormen inmiddels de basis voor meerdere nieuwe AI-projecten binnen radiologie. “Daarbij wordt gekeken naar andere toepassingen die ons ondersteunen bij het interpreteren van scans én die tegelijkertijd de zorgprocessen kunnen verbeteren.”

Technologie helpt ons om zorg slimmer, veiliger en persoonlijker te maken. In de maandelijkse serie ‘Vooruit met zorg’ laten we zien hoe innovatie, onder meer door het gebruik van AI, in het Catharina Ziekenhuis bijdraagt aan betere zorg, dicht bij de patiënt. Dit is de vijfde aflevering.