Ook kleinere ziekenhuizen staan hun mannetje als het gaat om innovatieve AI-oplossingen. Het Expertisecentrum Zorgalgoritmen presenteerde op Zorg & ict het eerste CE-gemarkeerde AI-voorspellingsmodel voor de zorg.
2025 is het jaar waarin het Expertisecentrum Zorgalgoritmen begint te oogsten. Deze club, waarin een vijftal algemene ziekenhuizen samenwerken, presenteerde op Zorg & ict de eerste AI-voorspelmodellen met CE-markering.
Bart-Jan Verhoeff, directeur Expertisecentrum Zorgalgoritmen, legde op Zorg & ict aan een meer dan vol theater uit dat vijf kleinere ziekenhuizen in 2021 de koppen bij elkaar hebben gestoken vanuit de wens om de rijkdom aan data die ze beaamden, beter te gaan benutten. Dat leidde tot de oprichting van het Expertisecentrum Zorgalgoritmen.
Het Expertisecentrum heeft inmiddels 9 medewerkers. Zij onderzoeken hoe met gestructureerde gegevens uit patiëntendossiers, geïntegreerd in algoritmes, voorspellingen gedaan kunnen worden.
“De meest gehoorde vraag als een patiënt bij op de SEH komt, is: wat gaat er met mij gebeuren en wanneer mag ik weer naar huis”, vertelde Martijn Franken, klinisch fysicus in het Bravis, een van de samenwerkende ziekenhuizen. Hij boog zich samen met het Expertisecentrum over de vraag of een AI-voorspelmodel hier zou kunnen helpen. “We dachten: wat zou het mooi zijn als we een tool hebben die iets kan voorspellen over de drukte, de opname of de verblijfsduur.”
Ingebouwd in het EPD
Dat is de EzaPredictive 1.0 geworden. Deze tool is ingebouwd in het EPD en geeft op basis van het algoritme aan hoe groot de kans is dat een patiënt opgenomen moet worden. “De voorspellende waarde wordt steeds groter, naarmate de tijd vordert”, liet Verhoeff zien. Het model voorspelt de drukte op de SEH, hoe lang een patiënt op de SEH moet blijven en de kans dat een patiënt wel of niet opgenomen moet worden.
“Als je meer weet over de drukte, kun je meer gaan doen aan je doorstroming, door bijvoorbeeld de medicatieverificatie op een ander moment te doen, en beter communiceren met de patiënt over de opnamekans.”
Eerst valideren
Omdat zo’n voorspellende algoritme een medisch hulpmiddel is, moest er eerst een studie opgezet worden om het te valideren. Aan de validatiestudie deden meer dan 250 zorgverleners uit de samenwerkende ziekenhuizen mee. Opvallende uitkomst uit die validatie: het algoritme is voor voorspellingen op de korte termijn gemiddeld genomen even goed als mensen. “Interessant was dat mensen het op de langere termijn niet zo goed doen. De modellen die verder in de toekomst kijken, zijn beduidend beter dan de mens – en veel consistenter. Dus we zien veel redenen om gebruik te maken van deze tools.”
AI-readiness
De validatiestudie werd uitgevoerd met de vijf deelnemende ziekenhuizen. Deze zomer zal de oplossing in tien ziekenhuizen ingevoerd gaan worden. “Volgend jaar kunnen daar in principe weer tien ziekenhuizen bijkomen.”
Verhoeff noemde nog een bijkomend voordeel van deze projecten: de AI-readiness van medewerkers nam sterk toe. “Veel collega’s weten iets meer van AI, maar nog niet genoeg. Inmiddels hebben we met 29 andere ziekenhuizen regelmatig kennissessies.”
No-show voorspellen
De ontwikkeling van de EzaPredictive gaat verder. Naast de huidige ‘druktevoorspeller’ wil het Expertisecentrum dit jaar een 2.0-toepassing gaan ontwikkelen. Een volgende generatie algoritmen moet beter de no-show kunnen voorspellen, evenals kwetsbaarheid van patiënten (de kans op heropname of mortaliteit) en de kans op delier op de SEH.
Volgens Verhoeff is er bij deze modellen sprake van een ‘lage implementatiedrempel’. Met gebruikmaking van de bestaande IT-infrastructuur kunnen deze tools relatief makkelijk worden ingezet. “Geef ons twee virtuele servers, net zoals een digitale werkplek van een medewerker, maar wel eentje die altijd aanblijft en die zichzelf niet na vier uur automatisch uitschakelt. Wij zetten de software erop en je hebt dit draaien.”
