Een wond opmeten, beschrijven welk weefsel zichtbaar is en alles netjes in het patiëntendossier zetten: voor verpleegkundigen kan wondregistratie behoorlijk wat tijd kosten. Het Leids Universitair Medisch Centrum (LUMC) werkt daarom samen met KickstartAI aan een AI-assistent die een deel van dat werk automatisch voorbereidt. De eerste pilot laat zien dat de technologie verschillende onderdelen van een wondverslag al kan ondersteunen, al is verdere ontwikkeling nodig.
Een volledig wondverslag kost volgens het LUMC gemiddeld 10,7 minuten. Mede daardoor wordt bij slechts 10,7 procent van de relevante contactmomenten een volledig verslag vastgelegd.
Juist bij wondzorg is goede verslaglegging belangrijk. Door bijvoorbeeld de afmetingen en veranderingen in het weefsel consequent te registreren, kunnen zorgverleners volgen hoe een wond zich ontwikkelt. Ook beschikken verschillende behandelaars dan over dezelfde informatie.
AI analyseert foto van wond
De nieuwe AI-assistent moet een deel van die administratie uit handen nemen. Het systeem analyseert een foto van een wond en maakt op basis daarvan een voorstel voor onderdelen van het verslag. Zo kan de technologie de afmetingen inschatten en zichtbaar weefsel analyseren.
Dat betekent niet dat de AI zelfstandig het patiëntendossier invult. Een verpleegkundige controleert de resultaten en kan deze aanpassen. De zorgprofessional blijft verantwoordelijk voor wat uiteindelijk in het dossier terechtkomt.
Grotere wonden al relatief nauwkeurig gemeten
Voor het automatisch meten van wonden is het model getest met twaalf bestaande wondcasussen. De uitkomsten van de AI werden daarbij naast de oorspronkelijke metingen gelegd.
Bij wonden van vijf centimeter of groter bedroeg de gemiddelde afwijking 6,8 procent voor de lengte en 11,4 procent voor de breedte.
Ook het herkennen van de wond zelf en verschillende soorten zichtbaar weefsel werd getest. Drie ervaren wondverpleegkundigen beoordeelden hiervoor de prestaties van het model bij 150 bestaande wondcasussen.
De technologie is nog niet af. Zo moet onder meer het herkennen van de precieze grenzen van een wond verder worden verbeterd. De beoordelingen en correcties van verpleegkundigen worden gebruikt als gecontroleerde data om de modellen verder te trainen.
„Het belangrijkste resultaat is dat we nu zien dat AI daadwerkelijk delen van het tijdrovende registratiewerk kan voorbereiden”, zegt Alexander van Someren, Product Manager bij LUMC Cairelab. „Als we dit verder kunnen verbeteren, wordt het voor verpleegkundigen makkelijker om wonden vaker en op een consistente manier vast te leggen.”
Nu testen met echte patiënten
Tot nu toe is dus gewerkt met bestaande wondcasussen. De volgende stap is een pilot met echte patiënten. Daarbij willen de betrokken partijen onder meer onderzoeken hoeveel tijd de AI-assistent in de dagelijkse praktijk daadwerkelijk bespaart en of verpleegkundigen dankzij het systeem vaker een volledig wondverslag maken.
Voor die volgende fase worden de modellen verder ontwikkeld. Ook moet worden bekeken hoe de toepassing in de dagelijkse werkwijze van de wondzorg kan worden geïntegreerd.
Het project, TAIME genaamd, ontstond uit de Nationale AI Challenge 2025 van KickstartAI en de AI Coalition for the Netherlands. Ook Cairelab is erbij betrokken, het expertisecentrum van het LUMC dat zich richt op verantwoorde toepassing van AI in de zorg.
Het LUMC zoekt voor het vervolg daarnaast andere ziekenhuizen die wonddata kunnen delen. Meer gegevens moeten helpen om het model robuuster te maken. Ook leveranciers van medische software en startups kunnen bij de verdere ontwikkeling worden betrokken.
Of verpleegkundigen straks daadwerkelijk aanzienlijk minder tijd kwijt zijn aan wondregistratie, moet de praktijkproef nog uitwijzen. De eerste test laat vooral zien dat AI bepaalde onderdelen van het verslag al kan voorbereiden. De stap van een veelbelovende test naar dagelijks gebruik aan het ziekenhuisbed moet nu nog worden gezet.
Dit zijn de best gelezen artikelen van dit moment:
Foutje gezien? Mail ons. Wij zijn je dankbaar.
