< Terug naar nieuws
Over het algemeen worden medische beelden zoals CT-scans of dure MRI-scanners in ziekenhuizen gemaakt en zijn er specialisten nodig om deze te bedienen en te analyseren. Het doel is om beeldvormende apparatuur te laten gebruiken door professionals zoals huisartsen, echografen en gespecialiseerde verpleegkundigen, waardoor de afhankelijkheid van zeer gespecialiseerde experts afneemt.
Het gebruik van AI kan de druk op gespecialiseerde deskundigen en personeel die te maken hebben met een grote vraag en wachtlijsten verlichten en de bijbehorende kosten verlagen.
Radioloog Nils Planken van het Amsterdam UMC merkt op dat er onder medische professionals veel enthousiasme is voor technologische ondersteuning. AI-technologie die helpt bij het maken, interpreteren en rapporteren van medische beeldvormingsstudies belooft de wachtlijsten te verkorten, de werkdruk te verlagen en mogelijk de kwaliteit te verbeteren. Goede diagnostiek buiten de ziekenhuissetting kan onnodige ziekenhuisbezoeken voorkomen en leiden tot gerichtere verwijzingen.
Het Amsterdam UMC is een van de toonaangevende medische centra in Amsterdam die fungeren als onderzoeks-, onderwijs- en proeftuinen voor de nieuwste innovaties in de patiëntenzorg. De subsidie benadrukt de samenwerkende en innovatieve geest die heerst in de Amsterdamse gezondheidszorg - een ideale omgeving om onderzoeksideeën om te zetten in oplossingen voor de echte wereld. 
8 januari 2024
Consortium onder leiding van Amsterdam UMC krijgt €6,1M voor AI in medische beeldvorming project
Het AI4AI-project heeft 6,1 miljoen euro gekregen om AI te ontwikkelen met als doel de grote vraag naar gespecialiseerd personeel in de gezondheidszorg te helpen verlichten door het verzamelen en interpreteren van medische beelden toegankelijker te maken.
AI bevordert toegankelijkheid gezondheidszorg
De Nederlandse Onderzoeksraad (NWO) heeft het AI4AI-project een subsidie van 6,1 miljoen euro toegekend aan een consortium onder leiding van Amsterdam UMC. De groep gaat toegankelijkheidsproblemen bij het gebruik en de interpretatie van medische beelden en hun output aanpakken met behulp van AI. Het doel is om minder gespecialiseerde deskundigen in staat te stellen medische beelden te verkrijgen en te analyseren, waardoor de lange wachtlijst en de druk op medische deskundigen wordt weggenomen.
Over het algemeen worden medische beelden zoals CT-scans of dure MRI-scanners in ziekenhuizen gemaakt en zijn er specialisten nodig om deze te bedienen en te analyseren. Het doel is om beeldvormende apparatuur te laten gebruiken door professionals zoals huisartsen, echografen en gespecialiseerde verpleegkundigen, waardoor de afhankelijkheid van zeer gespecialiseerde experts afneemt.
Het gebruik van AI kan de druk op gespecialiseerde deskundigen en personeel die te maken hebben met een grote vraag en wachtlijsten verlichten en de bijbehorende kosten verlagen.
"Ons doel is om kunstmatige intelligentie te gebruiken om technologieën te ontwikkelen die het gebruik van betaalbare en/of draagbare apparaten zoals ultrasound en ultra-low-field MRI mogelijk maken"
- Ivana Išgum - Amsterdam UMC hoogleraar kunstmatige intelligentie en medische beeldvorming
- Ivana Išgum - Amsterdam UMC hoogleraar kunstmatige intelligentie en medische beeldvorming
AI creëert technologische ondersteuning voor de gezondheidszorg
De groeiende vraag naar medische beelden vormt niet alleen een belasting voor radiologen en specialisten, maar leidt ook tot burn-outs en heeft gevolgen voor de duurzaamheid van de zorg. Het project heeft als doel om medische beeldvorming dichter bij de patiënt te brengen, de toegankelijkheid te verbeteren en de reisbehoefte te verminderen.
Radioloog Nils Planken van het Amsterdam UMC merkt op dat er onder medische professionals veel enthousiasme is voor technologische ondersteuning. AI-technologie die helpt bij het maken, interpreteren en rapporteren van medische beeldvormingsstudies belooft de wachtlijsten te verkorten, de werkdruk te verlagen en mogelijk de kwaliteit te verbeteren. Goede diagnostiek buiten de ziekenhuissetting kan onnodige ziekenhuisbezoeken voorkomen en leiden tot gerichtere verwijzingen.
Het Amsterdam UMC is een van de toonaangevende medische centra in Amsterdam die fungeren als onderzoeks-, onderwijs- en proeftuinen voor de nieuwste innovaties in de patiëntenzorg. De subsidie benadrukt de samenwerkende en innovatieve geest die heerst in de Amsterdamse gezondheidszorg - een ideale omgeving om onderzoeksideeën om te zetten in oplossingen voor de echte wereld.
Dit artikel is gepubliceerd op de website van I amsterdam.
© I amsterdam, Dann Tardiff
Vergelijkbaar >
Vergelijkbare nieuwsitems
Hartslaganalyse helpt deepfakes te ontmaskeren
Onderzoekers van het NFI en de UvA presenteren een innovatieve methode om deepfakes te herkennen aan subtiele kleurveranderingen in het gezicht die synchroon lopen met de hartslag.
Lees meer >
8 juni
Nieuw AI-model ‘Aurora’ belooft doorbraak in rampenvoorspelling
Een internationaal team van onderzoekers, waaronder UvA-wetenschappers, heeft Aurora ontwikkeld: een krachtig AI-model dat voorspellingen van luchtkwaliteit, oceaangolven en extreem weer sterk verbetert.
Lees meer >
29 mei
Verantwoord bouwen op foundation modellen: praktische handreiking van Hogeschool Utrecht en RAAIT
Onderzoekers van RAAIT hebben een praktische gids gepubliceerd voor organisaties die AI willen inzetten op basis van foundation modellen. De handreiking helpt gebruikers de juiste keuzes te maken.
Lees meer >