Van theoretisch model naar de spreekkamer
Hoewel AI-modellen voor het herkennen van oogziekten zoals glaucoom en diabetische retinopathie al langer bestaan, stokt de brede implementatie in de Nederlandse zorgpraktijk vaak. Door AI direct te integreren in bestaande klinische workflows werken we samen met partners uit de zorg en het bedrijfsleven aan een oplossing die naadloos aansluit op de behoefte in de zorgpraktijk.
Focus op triage en efficientere benutting zorgcapaciteit
In de huidige screeningsprocessen is circa 80% van de beoordeelde beelden afkomstig van gezonde ogen. Door AI in te zetten voor de triage — het slim filteren van deze normale gevallen — kunnen we de schaarse zorgcapaciteit efficiënter benutten. Dit levert direct voordeel op voor de praktijk:
- Validatie in real-life: We testen de modellen niet alleen achteraf, maar prospectief in de echte zorgpraktijk. Hierbij kijken we in het bijzonder naar praktische uitdagingen en veranderingen in het zorgproces.
- Ontlasten van professionals: Optometristen en oogartsen voeren minder routinebeoordelingen uit en houden tijd over voor de meer complexe zorg.
- Kortere wachttijden: Patiënten met mogelijke afwijkingen komen sneller bij de juiste specialist terecht.
Toekomstbestendige zorg
De vraag naar oogzorg groeit harder dan het aantal beschikbare specialisten. Binnen het lectoraat AI & Data Supported Healthcare en de onderzoekslijn Data(technologie) en technologie voor zorg en welzijn van Kenniscentrum Zorginnovatie van Hogeschool Rotterdam zoeken we naar manieren om technologie mensgericht in te zetten. Dit project laat zien hoe AI als ondersteuning kan dienen voor de professional, met als doel de zorg toegankelijk en bemensbaar te houden, ook bij een toenemende zorgvraag.