Neurochirurgen hebben met hulp van kunstmatige intelligentie een hersentumor verwijderd. De ingreep vond deze week plaats in een Europees academisch ziekenhuis. Een AI-systeem analyseerde live de operatiescènes en markeerde de randen van de tumor. Het doel is veiliger en preciezer snijden, in lijn met eisen uit de Europese AI-verordening (AI Act) en de AVG.
AI markeert tumorranden
In de operatiekamer draaide een algoritme dat beelden uit de microscoop in real time beoordeelt. Een algoritme is software die patronen herkent op basis van veel eerder verzamelde voorbeelden. Het model gaf een digitale overlay met een kleurcode voor vermoedelijk tumor- en gezond weefsel. De chirurg bleef de uiteindelijke beslissingen nemen.
Voor de analyse combineert het systeem live camerabeelden met vooraf gemaakte scans. Het doel is de snijroute te verfijnen en de hersenfuncties te sparen. Minder giswerk moet leiden tot minder resttumor en minder schade aan gezond weefsel. Dat is vooral bij hersentumoren van groot belang.
De weergave verschijnt op schermen naast het operatiemicroscoop of in de microscoop zelf. De kleurvakken veranderen mee met elke beweging, zodat het team direct kan bijsturen. Zo blijft het tempo hoog, terwijl er extra controle is. De arts kan de overlay uitzetten als dat nodig is.
Resultaat en beperkingen
De eerste ervaring wijst op vlottere keuzes aan de snijrand. Ook nam de zekerheid toe dat er geen gezond weefsel onnodig wordt weggenomen. Toch is dit één casus en nog geen sluitend bewijs voor betere uitkomsten. Daarvoor zijn gecontroleerde studies met grotere groepen patiënten nodig.
Risico’s blijven aanwezig, zoals verkeerde markeringen door het model. Een vals-positieve waarschuwing kan gezond weefsel als tumor aanduiden. Een vals-negatieve kan juist resttumor missen. Daarom moet de arts altijd het laatste woord hebben en het systeem begrijpen.
Voor brede invoering tellen harde meetpunten, zoals het percentage resttumor op de MRI na de operatie. Ook zijn complicaties en heropnames belangrijke indicatoren. Daarnaast spelen operatieduur en kosten per patiënt mee. Ziekenhuizen zullen die gegevens moeten verzamelen en vergelijken.
Valt onder EU-toezicht
Onder de Europese AI-verordening geldt chirurgische beslissingsondersteuning als hoog risico. Dat brengt plichten mee zoals risicobeheer, datakwaliteit, loggen en menselijk toezicht. Transparantie over werking en prestaties is verplicht. Leveranciers moeten hiervoor een conformiteitsbeoordeling doorlopen.
Daarnaast valt dit soort software onder de Europese Medical Device Regulation (MDR). Afhankelijk van de klinische invloed is de klasse vaak IIa of IIb. Voor gebruik is een CE-markering nodig via een aangemelde instantie. Zonder CE-markering hoort de software niet routinematig in de OK.
In Nederland ziet de Inspectie Gezondheidszorg en Jeugd (IGJ) toe op veilig gebruik. Ziekenhuizen moeten een intern beheersplan en incidentmelding hebben. Ook hoort er continue prestatiemonitoring bij, met updates onder gecontroleerde omstandigheden. Dat past bij de nadruk op patiëntveiligheid en traceerbaarheid.
AI-toepassingen in de zorg vallen in de EU meestal in de categorie hoog risico en moeten aantoonbaar transparant, controleerbaar en veilig zijn.
AVG en medische data
Beelden en scans zijn medische persoonsgegevens en vallen onder de AVG. Het ziekenhuis is verwerkingsverantwoordelijke en moet een DPIA uitvoeren. Dataminimalisatie en duidelijke doelen zijn vereist. Voor onderzoek gelden extra waarborgen en een passende rechtsgrond.
Trainingsdata worden doorgaans gepseudonimiseerd, maar blijven gevoelig. Toegang mag alleen voor bevoegde personen en voor het afgesproken doel. Bewaartermijnen moeten beperkt en aantoonbaar zijn. Voor verdere ontwikkeling zijn contracten nodig over gebruik en eigendom van data.
Technisch zijn versleuteling, logging en strikte toegang belangrijk. Bij inzet van cloud telt waar de data staat en wie erbij kan. Europese opslag en verwerking maken naleving vaak eenvoudiger. Leveranciers moeten dat in verwerkersovereenkomsten helder vastleggen.
Gevolgen voor de zorg
Als dit soort systemen werkt, kan de neurochirurgie in Nederland en Europa preciezer worden. Teams hebben training nodig om de AI-uitvoer goed te lezen. Ook moet de workflow in de OK stabiel blijven. Dat vraagt om duidelijke protocollen en fallback-scenario’s.
Financiering is een volgende stap. Zorginstituut Nederland kijkt naar effectiviteit voor opname in richtlijnen. Zorgverzekeraars toetsen kosten en baten bij inkoop van zorg. Zonder aantoonbaar voordeel is brede vergoeding onwaarschijnlijk.
De komende jaren volgen waarschijnlijk multicenter-studies in Europa. Standaarden van NEN en CEN kunnen helpen bij uitwisselbare data en evaluaties. De AI-verordening wordt vanaf 2026 grotendeels van kracht voor hoogrisico-systemen. Ziekenhuizen en leveranciers doen er goed aan nu al aan die eisen te voldoen.