Inetum, een Europese speler in digitale diensten, ontwik­kelde samen met het Data Science Insti­tute en de ICT-dienst van het UZ Gent twee AI-toepas­singen die de admini­stra­tieve belas­ting voor zorgver­le­ners en medewer­kers verlichten. Een nieuwe AI-chatbot helpt perso­neel sneller IT-problemen op te lossen. Daarnaast werkten ze een piloot­pro­ject uit dat met LLM’s medische ontslag­brieven samenvat volgens de noden van de betrokken zorgver­lener. “Met deze initi­a­tieven onder­zoeken we samen met het UZ Gent hoe AI bestaande processen kan verbe­teren en tijd vrijmaakt voor kerntaken, zonder de zorgkwa­li­teit uit het oog te verliezen.”

Met zo’n 7.000 medewer­kers, waaronder 1.200 artsen, en meer dan 3.000 dagelijkse consul­ta­ties is het UZ Gent één van de grootste zieken­huizen van Vlaan­deren. Binnen het UZ Gent beheert het Data Science Insti­tute (DSI) medische data uit het elektro­nisch patiën­ten­dos­sier en verschil­lende appli­ca­ties. Inetum ontwik­kelde samen met het DSI en de ICT-dienst van het UZ Gent twee AI-toepas­singen die zorgver­le­ners, de ICT-dienst en andere medewer­kers ontlasten.

AI-chatbot ondersteunt ICT-dienst

De eerste toepas­sing is een AI-chatbot die medewer­kers van het UZ Gent onder­steunt bij veelvoor­ko­mende IT-problemen. De chatbot, gebouwd op Micro­soft Azure AI Foundry, geeft meteen een duide­lijk antwoord of stappen­plan voor veelvoor­ko­mende problemen. Zo hoeven artsen en verpleeg­kun­digen niet langer te wachten aan de telefoon en vinden ze sneller hun weg naar de juiste oplos­sing. De tool beant­woordt gemid­deld een zestigtal vragen per dag, waarbij amper vijf tot zes procent nog uitmondt in een telefo­nisch contact met de ICT-dienst. De ICT-dienst heeft zo meer ruimte om de meest complexe vragen te behandelen.

“De chatbot werkt op basis van 400 à 500 interne documenten en intranetpagina’s, zonder infor­matie van het internet toe te laten”, legt Steven Peirsman, Business Unit Leader Data & AI bij Inetum uit. “We onder­steunden het UZ Gent bij het bouwen van een robuuste AI-omgeving en het opzetten van een schaal­baar frame­work. Dat frame­work maakt het mogelijk om in de toekomst ook andere admini­stra­tieve vragen te automa­ti­seren, zowel in onder­steu­nende diensten als in processen die de patiën­ten­zorg ondersteunen.”

Medische samenvattingen op maat van zorgverleners

De tweede toepas­sing focust op het samen­vatten van lijvige medische ontslag­brieven. Die brieven bevatten veel infor­matie over de voorge­schie­denis van de patiënt, de gebeur­te­nissen tijdens de opname en de uitge­voerde onder­zoeken en behan­de­lingen, waardoor zorgver­le­ners vaak door een lange tekst moeten gaan om de relevante gegevens te vinden. Het FRAIT-project (FRame­work And Imple­men­ta­tion of AI Tools) bekijkt of LLM’s kunnen helpen door een korte, relevante samen­vat­ting te maken die aansluit bij wat een speci­fieke zorgver­lener nodig heeft.

Om dat te testen organi­seerde het DSI workshops met zorgver­le­ners. Hun input vormde de basis voor een uitge­breide vragen­lijst, waarmee voor elke deelnemer een geper­so­na­li­seerde prompt werd opgebouwd. Zo kreeg elke zorgver­lener een samen­vat­ting die inspeelde op de eigen infor­ma­tie­be­hoefte, bijvoor­beeld een andere focus voor een huisarts dan voor een gynae­co­loog of oncoloog. Inetum bouwde voor het onder­zoek een veilige Azure-omgeving waarin het model enkel geano­ni­mi­seerde data verwerkt, in lijn met de geldende bevei­li­gings- en dataprotocols.

De samen­vat­tingen werden daarna beoor­deeld in een gestruc­tu­reerde evalu­atie. Zeven op de tien zorgver­le­ners gaven een score ‘goed’ tot ‘zeer goed’. Het project bevindt zich momen­teel in een test- en evalu­a­tie­fase. Om de tevre­den­heid en accuraat­heid te vergroten, worden de prompts verfijnd en een kwali­teits­bor­gingstool uitge­werkt, met het oog op een toekom­stige uitrol van de samen­vat­tingen in de praktijk.

Mathias Syx, afdelings­ver­ant­woor­de­lijke ICT binnen het Data Science Insti­tute en project­leider van het FRAIT-project: “Zorgvuldig ontwik­kelde en geëva­lu­eerde AI-toepas­singen kunnen bijdragen aan een effici­ën­tere en meer mensge­richte gezond­heids­zorg. We leggen de nadruk op de kwali­teit, betrouw­baar­heid en bruik­baar­heid van de gegene­reerde samen­vat­tingen in de dagelijkse praktijk. Op deze manier zijn we ervan overtuigd tijd te besparen en het inzicht in patiëntin­for­matie te vergroten, zonder in te boeten aan kwali­teit of relevantie.”
AI met focus op eenvoud

“Deze projecten tonen hoe gerichte AI-toepas­singen de werkdruk in de zorg kunnen verlichten en tegelijk waarde­volle inzichten opleveren”, conclu­deert Steven Peirsman. “Voor Inetum is het belang­rijk dat techno­logie geen extra complexi­teit toevoegt, maar processen eenvou­diger maakt en medewer­kers onder­steunt in hun kerntaken. Dankzij de samen­wer­king met het DSI konden we in een realis­ti­sche en veilige zieken­huis­con­text experi­men­teren en zo de eerste stappen zetten naar bredere inzet van AI binnen de zorg.”