De ene hartklacht is de andere niet. Van de mensen die momenteel met spoed naar een cardioloog worden doorgestuurd, kan de overgrote meerderheid al snel weer opgelucht de spreekkamer verlaten. Hoewel het goed is om het zekere voor het onzekere te nemen, kosten al die extra consulten wel enorm veel tijd. En die tijd kunnen cardiologen natuurlijk beter gebruiken om patiënten te helpen die daadwerkelijk een hartprobleem hebben. Het omgekeerde komt ook voor. Dus dat iemand een ernstig hartprobleem heeft zonder dat hij of zij zich daarvan bewust is. In zo’n situatie kan een snel bezoek aan de cardioloog echt iemands leven redden.
Serieus personeelstekort
In beide gevallen speelt een eerste screening van een hartfilmpje (ECG) een belangrijke rol. Maar als zorgmedewerkers constant in de weer zijn met elektroden van ECG-apparaten en specialisten alle hartfilmpjes vervolgens moeten screenen, gaat er ook weer veel tijd verloren. Dat probleem kan al deels worden opgelost dankzij draagbare sensoren die het bijvoorbeeld mogelijk maken om ook thuis je hart te monitoren. Maar het screenen van al die hartfilmpjes blijft een uitdaging, vooral nu de medische wereld met een serieus personeelstekort kampt.
Extra boost dankzij MIT-regeling
Een groot maatschappelijk probleem dus. AppBakkers (ontwikkelaar van mobiele applicaties) besloot dan ook om samen met 2M (maker van onder andere een draagbare ECG-sensor) met dit onderwerp aan de slag te gaan. En toen zij over de MIT-regeling hoorden, hebben zij daar een aanvraag voor ingediend. Met succes: deze aanvraag is geselecteerd als 1 van de 12 projecten. De ontwikkeling van de op AI gebaseerde ECG-app waar AppBakkers mee bezig is, krijgt daardoor een extra boost.
50.000 hartfilmpjes analyseren
“We beginnen nu aan de fase waarin we de AI gaan trainen”, vertelt Guido Versteeg, eigenaar van AppBakkers. “Daarbij speelt de kwaliteit van de data een belangrijke rol. We zijn dus heel blij met PTB-XL: een publiek toegankelijke dataset met zo’n 50.000 hartfilmpjes die op geanonimiseerde basis beschikbaar zijn. Bij die filmpjes staat het ook duidelijk aangegeven als er sprake is van een hartprobleem. Het gaat dus om een vorm van machine learning waarbij het algoritme niet zozeer elke keer naar nieuwe informatie zoekt, maar vooral checkt in hoeverre de data van een hartfilmpje afwijken van dat van een gezond hart.”
In gesprek met cardiologen
“Parellel daaraan hebben we veel contact met medische professionals om te kijken waar we ons op moeten focussen”, vervolgt hij. “Daarvoor zijn we bijvoorbeeld in gesprek met cardiologen van Medisch Spectrum Twente, een ziekenhuis in Enschede. Hun kennis is uiteraard onmisbaar als je een AI-oplossing aan het bouwen bent die op basis van hartfilmpjes kan aangeven hoe groot de kans is dat er sprake is van een situatie waarbij er acuut hulp van een cardioloog vereist is. Dat meekijken en meedenken kost ze nu wel aardig wat tijd, terwijl ze het al zo druk hebben. Maar ze doen graag mee omdat ze weten dat deze ontwikkeling ze straks in de praktijk echt verder gaat helpen.”
Medisch hulpmiddel
Naast het technische verhaal, spelen er ook issues op het vlak van privacy en wettelijke aansprakelijkheid. Het gaat immers om medische informatie die privacygevoelig is. Daar moet de AI-ontwikkelaar zich dus constant van bewust zijn. En ook qua verantwoordelijkheid is het goed dat alle betrokkenen weten waar ze aan toe zijn. “Als de software iets gaat zeggen over de patiënt dat lijkt op een medische diagnose, dan moeten we voldoen aan de regels die gelden voor medische hulpmiddelen. Daar moeten we in de ontwikkeling dus rekening mee houden. Maar ook dan geldt nog steeds dat de medisch specialist de uiteindelijke diagnose stelt, waarbij hij of zij dus wel gebruik kan maken van wat de AI op basis van data-analyse naar voren brengt.”
Zorgvuldigheid
“Uiteraard wordt deze AI-toepassing pas ingezet als cardiologen het uitgebreid hebben getest en het ook klinische testen goed doorstaat”, benadrukt Versteeg. “Gezien de strenge eisen vergen dit soort ontwikkelingstrajecten een lange adem. Het zal nog wel een paar jaar duren voor onze AI-oplossing ook echt in de medische praktijk kan worden toegepast. Die zorgvuldigheid is alleen maar goed, want het moet natuurlijk wel een oplossing worden die er echt voor zorgt dat patiënten met serieuze hartproblemen zo snel mogelijk de hulp krijgen die ze op zo’n moment nodig hebben.”
Meer informatie
Geïnteresseerd in meer informatie over deze startup? Bezoek de website van AppBakkers of stel uw vragen aan Guido Versteeg via het contactformulier.
Interesse in de MIT-regeling?
Het mkb, waaronder ook veel startups, heeft een belangrijke economische en innoverende rol. Uit onderzoek blijkt dat het mkb tegen vele barrières aanloopt bij het toepassen van AI. De volgende ronde van de MIT-regeling om de kloof tussen de kennisbasis en toepassing van AI-innovaties te overbruggen, gaat in het eerste kwartaal van 2023 van start en zal worden ondersteund vanuit het door de NL AIC ontwikkelde AiNed programma. Deze regeling zal jaarlijks worden herhaald tot en met 2026. Via de website van het AiNed programma blijft u op de hoogte.