2,25 miljoen euro voor AI die medische beelden kan interpreteren

Aidence, een Nederlandse start-up die zich richt op kunstmatige intelligentie (AI) voor de interpretatie van medische beelden, heeft 2,25 miljoen euro opgehaald bij investeerders. Zowel Northzone, HenQ, Health Innovations als het investeringsfonds van de Haaglanden ziekenhuis groep steken geld in het bedrijf. De investering wordt gebruikt om zowel het sales- als technische team van Aidence te versterken. Daarnaast wil het bedrijf zijn internationale bereik uitbreiden.

De start-up ontwikkelt deep learning gebaseerde AI die geheel zelfstandig een accurate diagnose kan maken van röntgen-, MRI- en CT-beelden. Momenteel worden deze beelden nog handmatig door getrainde radiologen beoordeeld. Door dit proces in belangrijke mate te automatiseren wil Aidence het aantal misdiagnoses terugdringen, de efficiëntie vergroten en het tekort aan radiologen waar veel landen mee te kampen hebben aanpakken. 

‘Zowel patiënten als medisch specialisten profiteren’

“De belofte van AI bestaat al decennia, maar het is nu dat we eindelijk in staat zijn deze belofte in te lossen. We zijn ervan overtuigd dat AI de levens van patiënten zal verbeteren door het aantal vroegtijdige en nauwkeurige kankerdiagnoses te vergroten. Ook medische specialisten die diagnostische beeldvorming uitvoeren profiteren hiervan, doordat de belasting op hen wordt verlaagd en zij een tweede lezers tot hun beschikking krijgen die nooit vermoeid raakt”, zegt Mark-Jan Harte, CEO van Aidence. 

“Op basis van onze wetenschappelijke resultaten werken wij hard aan het op de markt brengen van ons longnodule-detectieproduct. Ons uiteindelijke doel is het bereiken van een niveau van diagnostische nauwkeurigheid die de collectieve kennis van alle menselijke experts evenaart, en dit naar ieder ziekenhuis ter wereld te brengen.” De AI van Aidence is vendor-neutraal, wat wil zeggen dat het systeem toepasbaar is op medische beelden die gemaakt zijn met apparatuur van iedere willekeurige fabrikant. Het softwareplatform kan worden geïntegreerd met bestaande Picture Archiving and Communication Systems (PACS) en werkstations. 

Andere toepassingen

De deep learning-technologie waarop de AI van Aidence is gebaseerd is overigens niet alleen inzetbaar voor het detecteren van longnodules. De start-up onderzoekt momenteel andere toepassingen van deze technologie, waaronder het beoordelen van CT-scans van de thorax en MRI-beelden van gewrichten en de hersenen. Daarnaast verwacht Aidence de technologie te kunnen inzetten voor triages, het optimaliseren van workflows, screeningprogramma’s en dagelijkse klinische praktijk.

Het ontwikkelen van dergelijke toepassingen vereist een gedetailleerd begrip van de diagnostische en klinische praktijk. Aidence werkt daarom samen met innovatieve en snelgroeiende commerciële radiologische- en zorgbedrijven wereldwijd. Het bedrijf nodigt geïnteresseerde organisaties uit een samenwerking aan te gaan met Aidence rond de ontwikkeling en implementatie van haar oplossingen.

Auteur: Wouter Hoeffnagel

Bron: HenQ

Bron: Aidence