Artikel verschenen in NVVR/MemoRad: Het missen van fracturen kan leiden tot onnodige problemen voor patiënten. Verschillende complicaties en bijkomende kosten kunnen het gevolg zijn. Wat is de waarde van kunstmatige intelligentie (Al) bij röntgenbeelden voor het opsporen van fracturen? De toepassing van Al-systemen in het werkveld kan radiologen ondersteunen. Uit de literatuurstudie van Patricia Dinkgreve komt naar voren dat Al met hoge nauwkeurigheid fracturen kan opsporen.1 Al presteert zelfs beter dan medisch specialisten met/of zonder de hulp van Al
Voor patiënten die radiologische verrichtingen ondergaan bestaan geen dosislimieten, maar wel zogenaamde Diagnostische ReferentieNiveaus (DRN’s). Dit zijn richtwaarden voor de hoeveelheid straling voor de gemiddelde patiënt bij goede praktijkvoering. In Nederland bestaan nationale DRN’s voor slechts 11 radiologische verrichtingen. In andere Europese landen zijn dat er vaak beduidend meer. Zo ontbreken in Nederland DRN’s voor interventie-radiologische verrichtingen (interventies), terwijl dit juist verrichtingen zijn waarbij vaak relatief hoge stralingsdoses worden uitgedeeld. In deze studie, die gebaseerd is op het afstudeerwerk van twee van de auteurs (GH en MtS), is als proof-of-principle een lokaal DRN afgeleid uit data van een enkel ziekenhuis (het Dijklander ziekenhuis). Voor dit lokale DRN is data verzameld van percutane transluminale angioplastiek (PTA) in de arteria femoralis superficialis (AFS), uitgevoerd met dezelfde apparatuur in één angiografiekamer door twee radiologen. In totaal zijn daarbij 52 complicatievrije interventies geïncludeerd. Uit de verzamelde data is als 75 percentielwaarde een lokaal DRN voor PTA van de AFS afgeleid van 50,9 Gy*cm2. Dit is ruim 20 Gy*cm2 lager dan gevonden in twee andere Europese studies. In die studies werd daarentegen wel veel meer data geïncludeerd van verschillende radiologie-afdelingen. Deze studie laat zien dat het ook in Nederland mogelijk is om voor een interventie een DRN op te stellen. Het verdient de aanbeveling deze studie te herhalen of uit te breiden met data van diverse andere Nederlandse ziekenhuizen om zodoende een nationaal DRN te bepalenn
Het project KIM-Kunstmatige Intelligentie voor MBB’ers richt zich op de handelingsverlegenheid van Medisch Beeldvormings- en Bestralingsdeskundigen (MBB’ers) ten aanzien van Kunstmatige Intelligentie (Artificial Intelligence of AI). AI heeft de laatste jaren de radiologiewereld ingrijpend veranderd. Ook het werk van MBB’ers verandert daardoor sterk. AI wordt namelijk niet alleen ingezet voor beeldherkenning en diagnose, maar bijvoorbeeld ook voor workflow management, voor reconstructie van CT-beelden en voor automatische planning van radiotherapie. Dat is het werkterrein van MBB’ers, maar zij zijn in hun opleiding Medisch Beeldvormende en Radiotherapeutische Technieken (MBRT) niet in aanraking gekomen met AI. Daarmee ontstaat een handelingsverlegenheid waarvan zowel MBB’ers zelf als stakeholders zoals afdelingshoofden, directeuren en AI-experts aangeven dat die moet worden aangepakt. Dit moet ertoe leiden dat MBB’ers nu en in de toekomst niet alleen verantwoord met AI kunnen omgaan, maar ook een bijdrage kunnen blijven leveren aan de ontwikkeling van het werkveld. Om dit voor elkaar te krijgen is een sterk projectconsortium geformeerd bestaande uit hogescholen met een MBRT-opleiding, de beroepsverenigingen van MBB’ers (NVMBR) en radiologen (NVvR), Erasmus MC en het RIVM. Daarnaast is een adviesraad geformeerd met gerenommeerde AI-experts uit diverse gremia. Voor de succesvolle invulling van het AI kennishiaat is een tweetraps actieplan opgesteld: (1) Na een systematische inventarisatie van de state-of-the-art of AI voor radiologische doeleinden wordt een visiedocument opgesteld over AI voor MBB’ers nu en in de toekomst en (2) de zorgvuldig getoetste visie wordt omgezet in een protocol met twee online instructieprogramma’s: een introductie in AI op HBO niveau voor MBB’ers (i.o.) om het kennishiaat te dichten en een gevorderdenmodule op post-HBO niveau zodat MBB’ers een bijdrage kunnen leveren aan de ontwikkeling van hun werkveld met AI.
