Kunstmatige intelligentie bij beoordeling röntgenfoto's

16 juni 2026

radiodiagnostisch laborant Rob van Tilburg en radioloog Alexander Scholtens

Kunstmatige intelligentie bij beoordeling röntgenfoto’s zorgt voor kortere wachttijden

Sinds enkele maanden gebruikt de afdeling Radiologie BoneView, een AI-toepassing die röntgenfoto’s analyseert en helpt bepalen of een bezoek aan de Spoedeisende Hulp nodig is. Dat betekent minder wachttijd, minder onnodige doorverwijzingen en minder drukte op de Spoedeisende Hulp. Maar vooral: sneller duidelijkheid voor patiënten.

 

Zodra de röntgenfoto is gemaakt, beoordeelt BoneView de opname automatisch met behulp van kunstmatige intelligentie. Binnen enkele minuten laat de software zien of er wel of geen sprake is van een mogelijke reden voor behandeling, zoals een breuk of vocht in een gewricht. Is alles in orde, dan kan de radiodiagnostisch laborant de patiënt geruststellen en naar huis laten gaan. Ziet BoneView een afwijking, dan volgt direct een doorverwijzing naar de Spoedeisende Hulp voor verder onderzoek of behandeling.

Sneller duidelijkheid

‘Met BoneView zien we sneller of iemand echt naar de Spoedeisende Hulp moet komen,’ zegt radioloog Alexander Scholtens. ‘Daardoor kunnen we patiënten eerder geruststellen of juist sneller in actie komen. Zo geven we veel sneller duidelijkheid. En dat is prettig voor de patiënt én voor ons.’ In de video vertelt Scholtens hoe BoneView werkt. Ondertussen laat radiodiagnostisch laborant Rob van Tilburg zien hoe de toepassing in de praktijk wordt gebruikt.

Kortere lijnen, minder wachten

BoneView wordt gebruikt bij röntgenfoto’s van armen en benen, de zogenoemde extremiteiten. Juist daar maakt BoneView het verschil, omdat deze veel voorkomen. Ook artsen van de Huisartsen Spoedpost profiteren ervan. Zij kunnen patiënten met een mogelijk letsel aan arm of been direct doorsturen naar de afdeling Radiologie, zonder omweg via de Spoedeisende Hulp. Vooral in de avonduren en weekenden scheelt dat veel tijd. ‘Voorheen moesten patiënten met dit soort klachten soms lang wachten’, zegt Alexander Scholtens. ‘Nu weten ze snel of verder onderzoek en eventuele behandeling op dat moment nodig is of niet. Dat helpt de patiënt, en ontlast de Spoedeisende Hulp aanzienlijk.’

Hoe BoneView leert kijken

BoneView is ontwikkeld door het Franse bedrijf Gleamer. De software is getraind met honderdduizenden röntgenbeelden van over de hele wereld en herkent patronen die kunnen wijzen op een botbreuk. Zo ondersteunt het radiologen bij het beoordelen van foto’s van armen en benen. De gegevens van onze eigen patiënten worden daar niet voor gebruikt.

De menselijke blik blijft leidend

BoneView versnelt het proces, maar het menselijke oordeel blijft onmisbaar. ‘De radioloog blijft altijd eindverantwoordelijk,’ zegt Scholtens. Die eindverantwoordelijkheid houdt in dat radiologen de beelden later nog eens zorgvuldig nalopen, als extra controle. Mocht er alsnog iets gezien worden dat aandacht nodig heeft gaat het bij de foto horende verslag dan ook snel de deur uit, inclusief advies waar de patiënt het beste geholpen kan worden. ‘AI helpt ons door de snelle beschikbaarheid en vermindering van stoormomenten in ons dagelijkse werk, maar vervangt nooit de medische blik.’

Ervaring met kunstmatige intelligentie

De afdeling Radiologie werkt al sinds 2017 met kunstmatige intelligentie. Met de software Veye Chest helpen ‘extra ogen’ bij het vroeg opsporen van afwijkingen in longfoto’s. De toepassing ondersteunt radiologen bij het beoordelen van grote hoeveelheden beeldinformatie en draagt bij aan snellere, nauwkeurige diagnoses.

Kunstmatige intelligentie is al sinds 2017 onderdeel van het werk op de afdeling Radiologie. Scholtens verwacht dat de rol van AI de komende jaren alleen maar groter wordt. ‘Het zijn fantastische ontwikkelingen,’ zegt hij. ‘AI is inmiddels vanzelfsprekend in ons vak en dat is een mooie vooruitgang. Het maakt ons werk leuker en helpt ons om nóg betere zorg te leveren.’

Deel dit bericht:

E-mail nieuwsbrief