In het Radbouddumc is software ontwikkeld om ‘verdichtingen’ in de longen op te sporen. In samenwerking met het JBZ wordt de software zo geprogrammeerd dat wordt ingeschat of de verdichting goed- of kwaadaardig is. ,,Deep learning is een revolutie in ons vakgebied. Het is nu eindelijk mogelijk computerprogramma's te maken die scans kunnen beoordelen met een nauwkeurigheid vergelijkbaar met menselijke experts.’’ Dat zegt Bram van Ginneken, hoogleraar medische beeldanalyse aan het Radboudumc, die nauw betrokken is bij het project.

Het project is gericht op verschillende terreinen. Het gaat onder meer om een programma om te bepalen of je een bepaalde hormoontherapie moet toepassen bij kinderen. Kinderartsen en radiologen werken er mee en constateren dat de computer sneller en nauwkeuriger is dan radiologen. 

Het project moet ook leiden tot nieuwe software om een moeilijk op te sporen breuk van het polsgewricht op te sporen. Het ontwikkelen van deze software begint met training van een computer door het invoeren van duizenden foto's zodat computer de breuk uiteindelijk herkent. 

Verder gaan de drie organisaties na wat de toepassing van kunstmatige intelligentie betekent in de dagelijkse praktijk van het ziekenhuis. Dit wordt opgepakt door master studenten, een promovendus en een klinisch informaticus in opleiding. 

Volgens Inge Veltman, innovatiemanager van het JBZ, is kunstmatige intelligentie ‘op den duur een vast onderdeel van de praktijk van de zorgprofessionals’. ,,Medisch specialisten zullen op dit gebied in de toekomst meer gaan samenwerken met klinisch fysici, klinische informatici en data scientists.’’