Ik ben nu al ruim 30 jaar werkzaam als radioloog. Het is een ongelooflijk dynamisch vak waar  heel veel in gebeurt en één van de meest   recente ontwikkelingen die we nu kennen is het in  gebruik nemen van kunstmatige intelligentie of AI. Want alle beelden die we maken die  zijn digitaal. Er is een enorme   productie per dag aan digitale beelden. Nou als er iets makkelijk is voor een computer om   te behandelen dan is dat digitale beelden  en de hoeveelheid daarvan is erg groot. Het moet ook gewoon gezegd worden;  de werkbelasting per radioloog is   vrij groot. Om een voorbeeld te noemen:  Als je een CT-scan maakt van je longen,   dan heb je al gauw te maken met tussen de 500  en 1000 plaatjes per patiënt. Je doet iets van   of 30 patiënten op een dag. Dat is een enorme  hoeveelheid plaatjes die allemaal digitaal zijn. Die kunstmatige intelligentie is in staat om  die beelden goed te beoordelen. Ik wil niet   zeggen perfect, maar wel heel goed. Zodat  al die beelden met behulp van hele slimme   algoritmes door kunstmatige intelligentie  worden mede-beoordeeld. Ik zeg de hele tijd   nadrukkelijk mede-beoordeeld omdat je het  moet zien als een hulpmiddel. Op dit moment,   en ik verwacht het ook echt de komende vijf  jaar nog niet, kan je er niet helemaal voor   % op vertrouwen, want ook computers kunnen  fouten maken. Dus wij zetten dat in als een heel   goed bruikbaar hulpmiddel om met name die  grote hoeveelheid beelden te beoordelen. Ik heb hier al even een voorbeeld van genoemd  van die longen. Die algoritmes kunnen heel goed   longfoto's beoordelen en ook heel snel. En  dan met name op hele kleine afwijkingen. Dat   komt natuurlijk heel vaak voor, met name bij  patiënten met kanker die behandeld worden.   Dan ben je bang dat er metastasen ontstaan.  Metastasen zijn hele kleine vlekjes in je longen.   Dan wil je zo snel mogelijk weten of die vlekjes  goed reageren op de therapie die je geeft of dat   je de therapie moet bijstellen. Nou dan moet je  dus ook de duizenden plaatjes goed beoordelen en   goed vergelijken met het oude eerdere onderzoek  zodat je een goede interpretatie van die beelden   kan geven en kan zeggen: "Deze patiënt reageert  wel goed op de chemotherapie, of deze reageert   niet goed op de chemotherapie, dus dan moeten  we de therapie misschien bijstellen. Dat is   inmiddels de dagelijkse praktijk geworden en ik  moet je zeggen dat we daar heel blij mee zijn. Er zijn nog steeds mensen die denken dat de  radiologen misschien in de verre toekomst   maar dan heb ik het over echt wel meer  dan tien vijftien jaar een belangrijk   deel van hun takenpakket geheel kunnen  afstaan aan kunstmatige intelligentie. Wat mij opvalt is dat de implementatie, dus het  in gebruik nemen van de kunstmatige intelligentie   in ziekenhuisorganisaties erg langzaam gaat.  Daar zijn heel veel oorzaken voor te bedenken,   één van de oorzaken is bijvoorbeeld dat  de praktijk heel weerbarstig is. Waar   is die kunstmatige intelligentie nou goed in? Dat  is ie een laboratorium achtige opstelling, daar   kunnen ze die enorme goeie resultaten bereiken.  Alleen een ziekenhuis is geen laboratorium,   een ziekenhuis is gewoon een hele grote groep waar  allerlei mensen werken met allerlei verschillende   methodes, en ja dat klinkt misschien een beetje  abstract, maar voordat je iets hebt wat in een   laboratorium goed werkt, en vervolgens ook  in het ziekenhuis goed werkt... Ja dan ben   je echt jaren verder al. En dan heb ik het nog  steeds over narrow inteligence, die algoritmen   maar waar ik het over had. Die kunnen eigenlijk  maar één ding, en dat is die vlekjes tellen in   de longen. Maar die CT-scans die bevatten veel  meer informatie. Je kan ook een uitspraak of je   sklep doen over je lymfklieren, je bovenbuik  wordt ook meegescand, en dat kan ie allemaal   niet. Dus je hebt nog steeds een radioloog  nodig die het gehele beeld kan overzien en   die laat zich ondersteunen door die ene kleine AI  applicatie die longvlekjes kan tellen. Voordat je   een systeem hebt wat al die eigenschappen van die  CT-scan kan beoordelen, dan ben je jaren verder.   Dat verwacht ik echt zeker niet binnen de komende  vijf jaar maar ik verwacht wel dat er steeds meer   toepassingsgebieden zullen gaan komen. Dus  dit is een dynamisch en organisch proces..