nl

NL

Startpagina / Onze klanten / Machine Learning in de praktijk: als elke seconde telt

Bij de vaststelling van een beroerte telt elke seconde. Als hersenen geen zuurstof meer krijgen door een prop in een bloedvat, sterven deze snel af. Het gevolg? Uitvalsverschijnselen bij de patiënt. Hoe eerder ingegrepen kan worden, hoe beperkter de schade blijft. Samen met deze klant en Google zetten wij ons in om het behandelingsproces drastisch te versnellen. Zo kunnen we de tientallen minuten die het kost om CT-scans tussen ziekenhuizen te delen, verlagen naar slechts enkele minuten en daarmee de kans op succesvolle behandeling verhogen.

Het proces nu

Nadat iemand met een vermoedelijke beroerte het ziekenhuis wordt binnengebracht, wordt er een CT-scan uitgevoerd. Vaak moet deze scan vervolgens worden beoordeeld door een specialistische arts in een ander ziekenhuis. Deze serie foto’s, de DICOM-image, wordt dan via het netwerk tussen de ziekenhuizen verstuurd. Dit betekent dat als er iemand in Alkmaar in het ziekenhuis belandt, een arts van het AMC beoordeelt of behandeling kans van slagen heeft en of de patiënt naar Amsterdam moet komen. In dit proces gaat nu echter heel veel tijd verloren. Zoveel tijd zelfs, dat patiënten vaak met een cd-rom met de foto’s op hun borst geplakt al naar Amsterdam worden gestuurd om maar niet te hoeven wachten op het netwerk.

De oplossing

Samen met deze klant en Google beogen wij de verwerkingstijd drastisch te verkorten. Nico.lab ontwikkelt hiervoor Machine Learning-algoritmes, die de CT-scans snel kunnen analyseren. Zo ondersteunen deze algoritmes de arts in het herkennen van de afwijkingen en kan een grote tijdwinst behaald worden. CTS ondersteunt de organisatie in deze missie door de infrastructuur te voorzien. Om verwerking door de arts en de Machine Learning-modellen mogelijk te maken, wil je zo snel mogelijk de DICOM-image in je systeem hebben staan. Na evaluatie van de verschillende platformen bleek dat het Google Cloud Platform hier de hoogste snelheid in kan garanderen. Via dit platform bouwen wij dan ook een SaaS-applicatie waarbij de foto’s snel na de scan toegankelijk zijn voor zowel het ML-model, als artsen in de verschillende samenwerkende ziekenhuizen. Bovendien krijgen de artsen een notificatie zodra er een nieuwe scan verschijnt. Zo kan de specialist in ieder aangesloten ziekenhuis razendsnel CT-scans beoordelen. Een besparing van tientallen minuten, terwijl iedere seconde telt.

Vergelijkbare verhalen