‘Succesvolle AI-toepassing vereist kennis, data, geld en ondernemerschap’

Digitaal patiënten dossier bekijken
“Je hebt vijf dingen nodig voor een succesvolle AI-toepassing: technische kennis, domeinkennis, data, geld en ondernemerschap,” zegt Nedap directeur Ruben Wegman. De van oorsprong Nederlandse Apparatenfabriek richt zich de laatste jaren steeds meer op het ontwikkelen en toepassen van software, waarbij Artificiële Intelligentie een belangrijke rol speelt.

Nedap is een van de bedrijven die zich al in de beginfase aansloot bij AI-hub Oost-Nederland en noemt zichzelf een technologiebedrijf pur sang. In de jaren ’70 waren ze een van de pioniers in de ontwikkeling van Radio-frequency identification (RFID). Die contactloze communicatietechnologie wordt nu wereldwijd op grote schaal toegepast, onder andere in de OV-chipkaart.

Inzet van Artificiële Intelligentie

Wegman: “Als apparatenfabriek waren we goed in het in elkaar zetten van dingen. Dat doen we nog steeds, maar we zijn steeds meer opgeschoven van hardware naar software. Daarbinnen speelt AI een grote rol.” Om AI toepasbaar te maken, zijn  verschillende elementen nodig, betoogt Wegman. “Allereerst moet je weten waar je het over hebt als het over AI gaat, je moet voldoende technische kennis hebben. Daarnaast is domeinkennis van belang: je moet tot in detail snappen wat er speelt in een specifieke markt. Zonder voldoende bruikbare data ben je nergens, dus dat is een derde vereiste. Financiële middelen zijn ook niet onbelangrijk. En als laatste: ondernemerschap. Je moet in staat zijn om tot schaalbare proposities en waardevolle projecten te komen.”

Wonden monitoren met behulp van AI

Nedap laat zich de afgelopen jaren steeds meer leiden door de markt. “We zijn steeds minder domeinspecifiek en steeds meer hybride geworden.” Wel heeft het technologiebedrijf enkele marktgroepen geformuleerd, waarvan Healthcare een belangrijke is. Data science manager Thomas Markus: “Er staat in de zorg steeds meer druk op specialistisch personeel. Dat is deels op te lossen met de juiste opleidingen, en deels met technologie.”  Een voorbeeld is de applicatie ‘Ons Wondzorg’, waarmee wonden worden gemonitord. “Een wondverpleegkundige kan met onze app foto’s maken en de wond analyseren, in plaats van deze te moeten beschrijven. De app houdt in de gaten of de wond goed geneest, en geeft aan of het nodig is om een specialist in te schakelen. Die analyse overlaten aan technologie scheelt tijd en schept ruimte voor meer aandacht en betere zorg, zowel voor de patiënt als de specialist.”

AI helpt enorm om de zorg te verbeteren

Ook wordt Natural Language Processing (NLP) steeds vaker toegepast in de zorg. Markus: “Er zit heel veel data in de zorgsystemen, maar die is niet altijd gestructureerd ingevoerd. Door die data beter te ontsluiten, kunnen zorgorganisaties gemakkelijker trends ontdekken. Bijvoorbeeld of het aantal diabetespatiënten of mensen met dementie toe- of afneemt, of de zorgbehoefte goed verspreid is over teams en welke andere automatisch geïdentificeerde ontwikkelingen daarmee kunnen samenhangen.”

Nedap ontwikkelde ook slimme taaltechnologie voor de zorg, FutureType geheten. Markus licht toe: “Dat is een hulpmiddel voor tekstvoorspelling in rapportages en patiëntendossiers. Zoals bijvoorbeeld Google op basis van een aantal tekens of woorden suggesties doet voor je zoekopdracht op internet, doet FutureType dit voor complexe medische teksten. De suggesties worden mede gebaseerd op iemands zorgprofiel, rekening houdend met privacyregelgeving.” In de korte periode dat het systeem draait, hebben artsen en verpleegkundigen dankzij het zelflerende systeem maar liefst twee miljoen woorden minder in hoeven voeren. “Dat scheelt tijd en de kans op fouten wordt kleiner.” Kortom: AI helpt om de zorg te verbeteren.

Grenzen stellen zonder innovatie te beperken

Ook hier geldt volgens Wegman dat alle vijf de onderdelen aanwezig moeten zijn voor succesvolle toepassing. “Wat bruikbare data betreft, ligt daar een uitdaging. Zoals mijn collega net al noemde, is er in de zorgsector volop data, maar in verband met privacy is lang niet alles ook daadwerkelijk beschikbaar. Dat is typisch iets waar hubs, en dan vooral de overkoepelende Nederlandse AI Coalitie, iets in kunnen betekenen. Samen kun je de voorwaarden scheppen en de kaders bepalen. We moeten grenzen stellen, zonder innovatie te veel te beperken.”

Meer informatie

Geïnteresseerd in meer informatie over deze use case? Neem contact op met de AI-hub Oost-Nederland.

Delen met:

Meer informatie

Organisatie

Bouwstenen

De NL AIC werkt samen aan de benodigde kennis, expertise en resultaten op vijf thema’s, ook wel bouwstenen genoemd, die belangrijk zijn voor een innovatieve impact in economische en maatschappelijke toepassingsgebieden.

Toepassingsgebieden

AI is een generieke technologie die uiteindelijk haar toepassing vindt in alle sectoren. Het is van belang in te zetten op specifieke, voor Nederland relevante sectoren, waar goede resultaten te behalen zijn en waar kennis en ervaring opgeschaald kan worden voor toepassing in andere sectoren.

Word deelnemer

Om initiatieven in Artificial Intelligence te stimuleren en te verbinden, zijn we er als Nederlandse AI Coalitie van overtuigd dat een actieve samenwerking met een breed palet aan stakeholders essentieel is. In het eigen vakgebied en met andere stakeholders in het ecosysteem om een zo groot mogelijke impact te bereiken voor de ontwikkeling en toepassing van AI in Nederland. Vertegenwoordigers uit het bedrijfsleven (groot, klein, startup), overheid, onderzoeks- en onderwijsinstellingen en maatschappelijke organisaties kunnen deelnemen.

Geïnteresseerd? Kijk voor meer informatie op de pagina over de NL AIC.