Versnelling;AI voor en door de Zorg

Het project ontwikkelt generieke AI-toepassingen in samenwerking met ziekenhuizen om zorgverleners te ondersteunen met voorspellingsinformatie, gericht op opschaling en verbetering van de zorg.

Subsidie
€ 187.150
2022

Projectdetails

Inleiding

Artificiële intelligentie (AI) wordt gezien als een van de innovaties die kan bijdragen aan het oplossen van actuele maatschappelijke vraagstukken. Ook in de zorg wordt deze potentie gezien in de uitdaging om de zorg betaalbaar en toegankelijk te houden in de toekomst. De opgave is om waardevolle AI te ontwikkelen die hiervoor ingezet kan worden. Het potentieel in de zorg is mede groot, omdat er door digitalisering veel data wordt gegenereerd en vastgelegd gedurende het zorgproces van een patiënt. In de ziekenhuizen wordt deze informatie onder andere vastgelegd in elektronische patiëntendossiers (EPD's).

Huidige Situatie

Ondanks deze schat aan informatie wordt er nog betrekkelijk weinig met deze informatie gedaan. Ook is het moeilijk gebleken om van een (theoretisch) ontwikkeld AI-model te komen tot opschaalbare AI-toepassingen in de praktijk. Dit komt onder andere door:

  1. Variatie in implementatie en gebruik van EPD's.
  2. Gebrek aan homogeniteit van data.
  3. Specifieke kennis, acceptatie, beheer en investeringen die nodig zijn voor AI-implementatie.

Deze factoren leiden er tot nu toe toe dat de implementatie en opschaling van AI-toepassingen in de zorg strandt (bron: Grootschalig gebruik AI in ziekenhuis blijft achter - ICT&health (icthealth.nl)).

Projectpartners en Ambitie

Projectpartners Expertisecentrum Zorgalgoritmen en BeterDichtbij hebben de ambitie generieke AI-oplossingen te ontwikkelen die zorgverleners in hun dagelijkse zorgpraktijk ondersteunen. Door kennis en investeringen op deze wijze te delen, wordt het mogelijk gemaakt om de AI-toepassingen sneller en op grotere schaal te implementeren in de ziekenhuizen. Het ontwikkelen van deze AI-oplossing gebeurt in samenwerking met 29 ziekenhuizen en in co-creatie met zorgverleners.

Doelstellingen van het Project

Het project is gericht op het realiseren van generieke en opschaalbare AI-toepassingen, die de zorgverlener in zijn dagelijkse werkproces actuele voorspellingsinformatie geeft. De eerste AI-toepassingen richten zich hierbij op:

  • Procesbeloop, zoals de kans dat de patiënt wordt opgenomen.
  • Ziekteverloop, bijvoorbeeld de kans op verslechtering tijdens een opname op de verpleegafdeling.

Samenwerking en Expertise

Cruciaal in de samenwerking is de combinatie van technische kennis en ervaring in de zorginstellingen. Het Expertisecentrum Zorgalgoritmen is een Utrechtse innovatieve start-up met kennis en techniek op het gebied van machine learning-modellen en platformontwikkeling in de zorg. BeterDichtbij, eveneens gevestigd in Utrecht, heeft kennis en techniek aangaande userinteractie, user interfaces en feedback loops.

In het Expertisecentrum Zorgalgoritmen zijn twee praktiserend medisch specialisten werkzaam en een medewerker met ongeveer 20 jaar ervaring in de zorg en ziekenhuisregistratie. BeterDichtbij is het digitale communicatieplatform tussen patiënt en zorgverleners in meer dan 35 ziekenhuizen.

Ontwikkeltraject

De AI-toepassing wordt samen met ziekenhuizen en zorgverleners ontwikkeld. In een drietal ziekenhuizen wordt het AI-model ontwikkeld en getraind. In een tweetal andere ziekenhuizen wordt de applicatie gevalideerd. In het ontwikkeltraject zijn de volgende onderdelen standaard:

  • Inbedding van de applicatie in de EPD-omgeving van de zorgverlener.
  • Ontwikkelen en testen van de user interface met zorgverleners.
  • Onderzoek naar de waarde voor de zorgverlener in de praktijk.

Het doel is te komen tot generieke AI-modellen die opgeschaald kunnen worden naar alle ziekenhuizen. De opgedane kennis en ervaring wordt tot slot binnen een kennisnetwerk AI van de ziekenhuizen gedeeld. Dit versnelt het leerproces en de innovatiekracht voor alle ziekenhuizen.

Strategische Aansluiting

Het project sluit aan bij het toepassingsgebied Gezondheid & Zorg van de NL AI Coalitie. Dit toepassingsgebied richt zich op de ontwikkeling van waardevolle AI voor gezondheid. Het project is specifiek gericht op:

  • Het realiseren van de juiste zorg op de juiste plek.
  • Snellere en betere diagnoses.
  • Voor de individuele patiënt geoptimaliseerde behandelingen.

Daarnaast draagt het project bij aan kennisbevordering, acceptatie en inbedding van AI binnen de zorginstellingen. Dit is van meerwaarde voor de Nederlandse gezondheidszorg als geheel. Ook sluit het project aan bij het strategisch doel 'Waardevolle Digitalisering' van de regionale Economische Agenda 2020-2027 van de provincie Utrecht. Het is gericht op het ontwikkelen van een datagedreven innovatie ten behoeve van de zorg en digitale transformatie in de zorginstellingen die daarvoor nodig is. Beide ondernemingen dragen verder bij aan het innovatief ondernemersklimaat in de regio en bieden werkgelegenheid op dit technische vlak.

Financiële details & Tijdlijn

Financiële details

Subsidiebedrag€ 187.150

Tijdlijn

StartdatumOnbekend
EinddatumOnbekend
Subsidiejaar2022

Partners & Locaties

Projectpartners

  • Expertisecentrum Zorgalgoritmenpenvoerder
  • BeterDichtbij

Land(en)

Netherlands

Vergelijkbare projecten binnen MIT R&D Samenwerking

MIT R&D Samenwerking

KeraMod

Het KeraMod-consortium ontwikkelt een disruptief alternatief voor 2DGC-technologie om complexe monsters efficiënter, goedkoper en duurzamer te analyseren, ten voordele van milieu en industrie.

€ 167.375
MIT R&D Samenwerking

K.N.I.T.T.: Knitwear Next-level Interactive Textile Technology

Het project van Knitwear Lab B.V. en Raverko B.V. ontwikkelt een 3D-simuleringstool voor duurzame textielproductie, gericht op co-creatie en de overgang naar digitale productpaspoorten.

€ 151.428
MIT R&D Samenwerking

Biobased Autoplatform

Donkervoort ontwikkelt een duurzaam autoplatform van biobased materialen in samenwerking met Scabro Groep, met als doel de carbon footprint met 75% te verlagen en een gevalideerd prototype te creëren.

€ 118.472
MIT R&D Samenwerking

Insourcing & automatisering productieproces souvenirtulpen

Klompenfabriek Nijhuis en EMA-Projects ontwikkelen een geautomatiseerd productieproces voor souvenirtulpen in Nederland om kwaliteit, duurzaamheid en marktaandeel te verbeteren.

€ 340.900

Vergelijkbare projecten uit andere regelingen

MIT Haalbaarheid

Onderzoek naar AI en Machine Learning in de ontwikkeling van een animatieplatform voor Coachjezelf.

Het project onderzoekt de haalbaarheid van een AI-gedreven zorgplatform om zorg efficiënter en toegankelijker te maken, met als doel een succesvolle implementatie in de Nederlandse context.

€ 20.000
MIT Haalbaarheid

AI INFRASTRUCTUUR VOOR PREVENTIE IN DE GEZONDHEIDSZORG

Het project richt zich op het ontwikkelen van AI-software voor triage in de spoedzorg, met als doel een efficiënter, geïntegreerd en toekomstbestendig zorgproces te realiseren.

€ 20.000