< 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
14 November 2024
De Amsterdamse Visie op AI: Een Realistische Blik op Kunstmatige Intelligentie
In het nieuwe beleid, De Amsterdamse Visie op AI, wordt beschreven hoe kunstmatige intelligentie (AI) een rol mag spelen in Amsterdam, en hoe deze technologie het leven in de stad mag beïnvloeden volgens de inwoners. Deze visie is tot stand gekomen na een maandenlang proces van gesprekken en dialoog, waarin een breed scala aan Amsterdammers – van festivalbezoekers tot schoolkinderen en van experts tot digibeten – hun mening gaven over de toekomst van AI in hun stad.
Lees meer >
14 November 2024
Interview: KPN Responsible AI Lab met Gianluigi Bardelloni en Eric Postma
ICAI's Interview featured deze keer Gianluigi Bardelloni en Eric Postma, zij praten over de ontwikkelingen in hun ICAI Lab.
Lees meer >
14 november
AI pilots TLC Science: Generatieve AI in wetenschappelijk onderwijs
De UvA is een nieuw project gestart waarbij het Teaching & Learning Centre Science onderzoekt hoe Generatieve AI, specifiek ChatGPT, kan bijdragen aan het verbeteren van academisch onderwijs. Binnen dit pilotprogramma aan de Faculteit der Natuurwetenschappen worden diverse toepassingen van GenAI in het hoger onderwijs getest en geëvalueerd.
Lees meer >