Vraagstukken in de zorg, zoals personeelstekorten en vergrijzing, vragen om oplossingen op het gebied van effiency en arbeidsbesparende innovaties. Omdat het thema hoog bij FMed op de agenda staat, laat de branchevereniging in de komende periode regelmatig aangesloten bedrijven aan het woord die die volop bezig met ontwikkelingen die daaraan bijdragen.  Deze week het woord aan lidbedrijf Siemens. 

Met de introductie van Deep Resolve heeft Siemens Healthineers een stap gezet in de MRI-procedure die tot voordeel leidt op meerdere niveaus: tijdwinst, kwaliteitswinst, kostenbesparing en milieuwinst. Maar de grootste winst is voor de patiënt, stelt productmanager Angelo van Ryn. 

De ontwikkelingen op het gebied van MRI hebben zich de afgelopen tientallen jaren steeds gericht op de hardware. Dankzij de innovatie op het gebied van AI is daar nu de software als cruciale nieuwe component bijgekomen. “Door vanuit de informatie die het MRI-beeld registreert met behulp van deep learning netwerken de data te benutten, kan het MRI-proces veel efficiënter worden vormgegeven”, zegt Van Ryn. “Dit heeft geleid tot Deep Resolve, onze beeldreconstructietechniek op basis van AI.”

Voor de praktijk op de afdeling radiologie van het ziekenhuis betekent dit dat tijdwinst kan worden geboekt of een hogere beeldkwaliteit kan worden bereikt. “Als de kwaliteit die een afdeling nu bereikt al optimaal is, zal de afdeling inzetten op tijdwinst”, zegt Van Ryn. “Afhankelijk van het type onderzoek en de uitgangssituatie zal die tijdbesparing grofweg zo’n dertig procent kunnen zijn.” Er zijn theoretische berekeningen uit onderzoek, vult business development manager en hoofd duurzaamheid Barry van Leeuwen aan. “Daaruit blijkt dat het onderzoek om de prostaat in beeld te brengen met Deep Resolve kan worden beperkt van veertien tot tien minuten. Op basis van de dertien meest voorkomende MRI-onderzoeken is berekend dat toepassing op jaarbasis een tijdbesparing van 480 uur kan opleveren, dat is inderdaad ongeveer dertig procent.”
Maar daar zit natuurlijk een grens aan, want de logistiek rondom het maken van de MRI-beelden blijft, stelt Van Ryn. “In de praktijk zal dan ook vooral worden gekozen voor de combinatie van tijdwinst en betere beeldkwaliteit. Toepassing van Deep Resolve betekent dat met een 1,5 Tesla MRI de beeldkwaliteit van een 3.0 Tesla MRI kan worden benaderd.”

Voordelen
De voordelen zijn duidelijk. “Die zijn er op meerdere niveaus”, zegt Van Ryn. “Uit onderzoek in meerdere centra over verschillende MRI-onderzoeksdoelen weten we dat de besparing in tijd door werken met Deep Resolve gemiddeld betekent dat de stap kan worden gezet van twee naar drie onderzoeken per uur. Dat is een significante toename in productie met dezelfde apparatuur en medewerkers. Een ziekenhuis kan dus een hogere productie bereiken. Kortom: het kan kiezen voor uitbreiding van de productie of voor dezelfde productie doen in minder mensuren. In het laatste geval hoeft dus geen productie meer te hoeven gedraaid in de avonduren en de weekenden. Dit betekent een besparing in loonkosten. Maar het kan ook gewoon praktische noodzaak zijn, want het personeel is niet meer altijd beschikbaar.”
Van Leeuwen vult aan: “Het aantal scans per jaar per MRI stijgt aanzienlijk, de investering in een nieuwe MRI kan worden uitgesteld en de patiënt wordt sneller geholpen. De kosten per scan gaan omlaag en de CO2-voetafdruk per scan ook, want het energieverbruik kun je verdelen over meer scans. Praktijkonderzoek toont aan dat met toepassing van Deep Resolve op twee MRI-scanners overall jaarlijks 6,2 procent energie wordt bespaard en 5,9 procent CO2-emissies. Deze besparing komt overeen met wat ongeveer drie huishoudens op jaarniveau aan CO2 produceren. Als we Deep Resolve in combinatie met een aantal andere maatregelen landelijk zouden inzetten, dan zouden we het elektriciteitsverbruik 2.500 huishoudens kunnen besparen.”

Breed toegepast
Gelet op de winst die met toepassing van Deep Resolve op meerdere niveaus wordt gerealiseerd, is het niet vreemd dat inmiddels sprake is van brede toepassing op de afdelingen radiologie. “Vrijwel alle nieuwe MRI-scanners worden hiermee uitgerust”, zegt Van Ryn. “En een heel groot deel van de bestaande MRI’s in de Nederlandse ziekenhuizen heeft inmiddels een upgrade gehad met deze functionaliteit. Eigenlijk wordt nu alleen nog hiervan afgezien als sprake is van nieuwbouw waarin ook investering in nieuwe apparatuur is voorzien.”
Siemens Healthineers moest aanvankelijk wel wat weerstand bij de radiologen overwinnen. “Begrijpelijk”, zegt Van Ryn, “want met Deep Resolve deden we ze een belofte die tot dan toe alleen op papier bestond. Maar toen de opinion leaders over de streep waren ging het snel. Hierbij moet ook de uitstraling van wat dit betekent voor de patiënt niet worden vergeten. “Het is veel patiëntvriendelijker als je de tijd die die in het MRI-apparaat moet doorbrengen kunt verkorten. Die kortere tijd betekent ook dat de patiënt minder lang hoeft stil te liggen, wat MRI’s scheelt die opnieuw moeten worden gedaan. Feitelijk is het voordeel voor de patiënt de grootste winst.”

Vervolg
De ontwikkeling gaat door. “Dit is pas het begin”, zegt Van Ryn. “De techniek is gefaseerd ingevoerd en is op dit moment voor sommige MRI-onderzoeken nog niet beschikbaar. Dat zal slechts een kwestie van tijd zijn. Zorgvuldigheid staat hierbij voor ons voorop, het moet waarmaken wat het belooft. Voor de CE- en FDA-certificering is het zaak de keuringsprocedures nauwgezet te doorlopen.”
De uitbreidingen in de toepassingen zullen de acceptatie alleen nog maar verder vergroten, verwacht hij. “Een van de grote voordelen van Deep Resolve is dat de achterliggende AI-technologie voor niemand bedreigend is. Het systeem neemt geen functies over die de radioloog gewend is zelf te doen.”