Die titel verwijst naar het feit dat Franse en Duitse partijen gaan samenwerken om chirurgen en assistenten beter te ondersteunen bij medische ingrepen. Dat doen ze door AI en tele-chirurgie toe te passen bij robotoperaties.
Hoe dan?
Met het project DAIOR, dat staat voor ‘Distributed Artificial Intelligence for the Operating Room’. Binnen dit onderzoeksproject worden met behulp van AI-methoden continu chirurgische gegevens uit multimodale bronnen geanalyseerd om operaties in real-time te ondersteunen.
Waarom dan?
De reden voor het project is het feit dat het gebruik van medische gegevens doorgaans beperkt blijft tot één locatie: daar waar de behandeling plaatsvindt. Bovendien zijn er in de gezondheidszorg simpelweg te veel verschillende formaten in gebruik waarin gegevens worden opgeslagen, zoals (ook nog verschillende soorten) afbeeldingen, teksten en video’s. Dit maakt het moeilijk om data te delen, verbanden te herkennen en deze te gebruiken bij de behandeling van patiënten. Om dat te verhelpen, traint het DAIOR-project AI-modellen via een gedistribueerde leerbenadering. Dat wil zeggen dat men gebruikmaakt van lokaal beschikbare kennisbronnen die via het internet met elkaar samenwerken en een netwerk vormen.
En dan?
De lokale kennis is met andere woorden continu en overal aanwezig en inzetbaar en altijd up to date. Als je nu een robot voedt met deze kennis, kan de chirurg op afstand via internet operaties uitvoeren. Hierdoor is het mogelijk om vrije operatiekamercapaciteit flexibel in te zetten, kunnen operaties sneller worden uitgevoerd en kunnen patiënten betere medische zorg krijgen.
Een mooie innovatie dus. Maar toch knaagt er iets….
We weten al uit het boek Genesis dat je eenzelfde taal moet spreken om elkaar te verstaan en goed te kunnen samenwerken. Zie de ellende die de projectontwikkelaar van de Toren van Babel voor zijn kiezen kreeg. Waarom duurde het dan zo lang dat de medische wereld hier iets mee deed? Waarom zijn er überhaupt zoveel verschillende formaten ontwikkeld? (En zijn Fransen en Duitsers niet per definitie ongeschikt om problemen van communicatieve aard met elkaar op te lossen…?)
Hoe dan ook: hoewel deze benadering een grote stap voorwaarts kan betekenen in de efficiëntieverbetering in de zorg, haalt deze innovatie door het ‘duh-gevoel’ helaas niet eens onze top 10.
| Project | DAIOR | ||
| Innovatie | Gedistribueerde AI voor de operatiekamer | ||
| Thema | Gezondheid | ||
| Score | Kwaliteit van de innovatie | 40 | |
| Urgentie van de probleemoplossing | 75 | ||
| Kans op brede acceptatie | 85 | ||
| Subtotaal | 200 | 66,67% | |
| Wegingsfactor | 1,15 | ||
| Subtotaal x wegingsfactor | 230 | ||
| Gewogen percentage | 64,97% | ||
