donderdag 18 september 2025
Het ITEA project IWISH heeft de prestigieuze ‘ITEA Award of Excellence for Business Impact’ ontvangen. Het project onderzoekt hoe operatiekamers en klinische werkprocessen efficiënter gebruikt en ingericht kunnen worden.
IWISH past geavanceerde machine learning, synthetische datageneratie en oogbewegingsregistratie toe in real-time workflowbeheer. Door nauwgezet in kaart te brengen welke procedures en handelingen in een operatiekamer plaatsvinden, ontstaat een beter inzicht in wat efficiënter kan. IWISH optimaliseert processen die Europese ziekenhuizen nu nog naar schatting jaarlijks 9 miljard euro kosten.
Operaties gaan vaak niet zoals gepland. De dynamiek van operaties was tot dusverre onvoldoende te vatten in OK-planningssystemen. Een operatie die uitloopt, kan andere operaties vertragen. Gaat een operatie voorspoediger dan gepland, dan staat een OK enige tijd onnodig leeg. Onder meer voor dit probleem ontwikkelde het ITEA project IWISH slimme oplossingen.
Videodata uit de operatiekamer
ITEA is het Eureka Cluster voor innovatie op het gebied van software en systemen. Binnen IWISH (Intelligent Workflow optimisation and Intuitive System interaction in Healthcare) werken onder meer TU Delft en het LUMC in Medical Delta verband samen met het Reinier de Graaf Gasthuis (RDGG) en Philips.
Dit gebeurt onder andere vanuit het wetenschappelijke programma Medical Delta NIMIT. Zo leverde Anneke Schouten als Medical Delta PhD-kandidaat een bijdrage met haar promotieonderzoek naar het effect van technologische innovaties op de werkprocessen van het medisch personeel in de operatiekamer.
IWISH verzamelde onder meer real-life videodata van hartkatheterisaties door interventiecardiologen in het cathlab in het Reiner de Graaf Gasthuis en in de OK in het LUMC. Dit met informed consent van alle betrokkenen. Daarmee trainde het computer vision algoritmen om de procedurefasen en activiteiten automatisch te herkennen en te voorspellen. Dit helpt om werkprocessen en planning te optimaliseren, werkdruk te verlagen en de efficiëntie en de veiligheid te vergroten.
Overboeking en downtime operatiekamers minimaliseren
IWISH ontwikkelde geautomatiseerde videotechnologieën die tijdens operaties verschillende fasen en activiteiten kunnen herkennen, zelfs bij niet-geobserveerde ingrepen.
Zo richtte Emanuele Frassini (TU Delft / Reinier de Graaf Gasthuis) zich op het automatisch bepalen van de eindtijd van een medische procedure aan de hand van klinische fasen die uit video-opnames van cardiovasculaire procedures worden gehaald. Deze voorspelde eindtijd kan worden gebruikt om te beoordelen of de procedure volgens planning verloopt en om het schema zo nodig bij te stellen.
Silvia Pintea (LUMC) ontwikkelde methoden waarmee handelingen en activiteiten geclassificeerd kunnen worden zonder dat het algoritme daarvoor expliciet getraind wordt. Deze benadering heeft als groot voordeel dat de techniek sneller kan worden toegepast in nieuwe situaties en procedures, en dus breder kan worden geïmplementeerd.
Een solide basis voor de toekomst van minimaal invasieve ingrepen
Dankzij deze AI toepassingen die planningsondersteuning bieden, kunnen ziekenhuizen parallelle OK’s effectiever beheren. Zo toonde IWISH aan dat het aantal ingrepen dat binnen het dagprogramma kan worden afgerond, verhoogd kan worden met 36%. Dit draagt bij aan een reductie van wachtlijsten en overuren van het klinisch personeel. Deze vooruitgang vormt een belangrijke stap richting slimmere, efficiëntere OK’s.
De projectpartners werken verder aan de ontwikkeling van video-based tracking, situationeel bewustzijn en beslissingsondersteuning. Doordat medisch personeel tijdens het hele project nauw betrokken is, is de stap naar klinische integratie relatief klein. IWISH helpt daarmee zorgverleners kosten te verlagen, patiëntenzorg te optimaliseren en intelligente klinische workflows in de dagelijkse praktijk te brengen.
“Het winnen van deze award is een mooie erkenning voor de goede samenwerking tussen de betrokken partijen,” zegt prof. dr. John van den Dobbelsteen (TU Delft, RDGG, LUMC en Erasmus MC), Scientific leader bij het Medical Delta programma MIMIC en Medical Delta hoogleraar. “Een eventuele vervolgstap is om een deel van de handelingen met deze modellen te automatiseren, zoals planning, aansturing van apparatuur en administratie. Het zou zorgprofessionals veel werk uit handen kunnen nemen.”
Dit project heeft subsidie ontvangen van Netherlands Enterprise Agency en Enterprise Singapore.
Over ITEA
ITEA is het Eureka Cluster voor innovatie op het gebied van software en systemen, dat een grote internationale gemeenschap in staat stelt samen te werken in gesubsidieerde projecten die innovatieve ideeën omzetten in nieuwe bedrijven, banen, economische groei en voordelen voor de samenleving. Zie ook https://itea4.org
