'Zorg is niet voorbereid op goede adviezen van dokter ChatGPT'
Hoogleraar AI Guided Imaging Henkjan Huisman wil betere en betaalbaardere zorg door onderzoek naar mogelijkheden van AI.
Published on August 24, 2025
Henkjan Huisman © Radboudumc
Team IO+ selecteert en brengt de belangrijkste nieuwsverhalen over innovatie en technologie, zorgvuldig samengesteld door onze redactie.
Henkjan Huisman, net benoemd tot hoogleraar AI guided imaging aan het Radboudumc, wil met zijn onderzoek de gezondheidszorg klaarstomen om met AI betere en goedkopere zorg te verlenen. De consequenties van de grootschalige veranderingen in de gezondheidszorg die kunstmatige intelligentie teweeg brengt, zijn immens, zegt hij. "Zelfs met mijn 35 jaar ervaring in medisch AI-onderzoek is het een uitdaging om de huidige ontwikkelingen in het veld bij te houden. We zijn halverwege 2025 en de beste AI evenaart al het niveau van experts in veel medische vakgebieden."
Huisman kijkt in zijn onderzoek in het bijzonder naar AI-toepassingen in de medische beeldvorming, het vakgebied dat zich bezighoudt met het maken van beelden van het menselijk lichaam, om daarmee aandoeningen vast te stellen, te volgen en te behandelen. Binnen medische beeldvorming wordt gebruik gemaakt van verschillende technologieën, zoals geluidsgolven (echografie), magnetische velden (MRI) en radioactieve stoffen (nucleaire geneeskunde). Bij de analyse van die beelden komt het gebruik van kunstmatige intelligentie (artificial intelligence/AI) steeds dichterbij.
"De potentiële gevolgen hiervan zijn groot. Ik denk dat de zorg nog niet voorbereid is op patiënten die overstappen van het matige advies van dokter Google naar het vaak goede advies van dokter ChatGPT." Volgens Huisman is daarbij zowel de toetsing als bewaking van AI van belang, maar is een betere organisatie daarvan noodzakelijk.
Betrouwbare AI diagnostiek
In zijn onderzoek kijkt Henkjan Huisman naar twee soorten ‘guidance’, of bewaking, van medische beeldvorming door AI. De eerste gaat over verantwoord gebruik van AI. "We weten hoe we diagnostische AI moeten bouwen die op expertniveau werkt. We missen alleen het vertrouwen in de technologie om een efficiënte, veilige en betaalbare implementatie mogelijk te maken", aldus Huisman. "AI moet bewaakt, ‘guided’, worden door schaalbare betrouwbare benchmarks en monitoringssystemen, waarmee mensen eindverantwoordelijkheid kunnen blijven houden over AI."
Op korte termijn maakt zulke bewaking het mogelijk om te evalueren of specifieke AI-toepassingen daadwerkelijk het leven van patiënten beter maken. Op de lange termijn moet die begeleiding zich ontwikkelen tot een voortdurend lerend AI-systeem onder slim toezicht van experts. Zo’n systeem kan helpen om te leren van de patiënt van gisteren voor betere zorg voor de patiënt van nu.
AI bij MRI interventies
De tweede vorm van ‘guidance’ gaat over de rol van AI bij de aansturing van beeldvormende technologie voor de ondersteuning bij medische interventies. Hierbij ligt de focus op MRI-beeldvorming. AI maakt het bijvoorbeeld mogelijk om MRI automatisch te sturen om sneller een instrument te laten volgen, bijvoorbeeld tijdens een biopsie. Dit maakt de behandeling sneller én nauwkeuriger.
Henkjan Huisman vindt het van cruciaal belang dat zijn onderzoek maatschappelijke meerwaarde heeft. "Het uiteindelijke doel van mijn team en mijzelf is om de zorg voor patiënten te verbeteren, het liefst op de korte termijn. We maken gebruik van bewezen methodes zoals NWO Impact Pathway en Working Backwards. Hiermee garanderen we dat al ons onderzoek maatschappelijk bijdraagt."
Henkjan Huisman studeerde Electrical Engineering in Delft, met als specialisatie medische beeldvorming. Na zijn afstuderen ging hij aan de slag bij de afdeling Radiologie van het Radboudumc, waar hij sindsdien werkt. In 1998 promoveerde hij op onderzoek naar het analyseren van levertumor-weefsel met het behulp van echo’s.
.jpg&w=828&q=75)