EyeFast AI software voor vroege detectie van oogafwijkingen

Inleiding

Medische specialisten en patiënten hebben een grote behoefte aan hulpmiddelen die de diagnostisering van oogafwijkingen in relatie tot een ziekte kunnen versnellen. Holland AI heeft als strategische doelstelling de gezondheidszorg te verbeteren door het verminderen van de analysetijd van medisch beeldmateriaal, het verhogen van de kwaliteit van de diagnose en het introduceren van nieuwe kwantitatieve methoden voor het analyseren van medische aandoeningen en nieuwe kwantitatieve maatregelen voor de evaluatie van ziekten.

Doel van het Onderzoek

Binnen dit haalbaarheidsonderzoek wordt er onderzocht wat de technische en economische haalbaarheid is van het ontwikkelen en de integratie van een algoritme in een point-of-care product om oogafwijkingen te detecteren in de huisartsenpraktijk, in plaats van de huidige tijdrovende en kostbare beoordeling bij de optometrist of andere partijen.

Onderzoeksfocus

1. Onderzoek naar de markt en de huidige stand der techniek op het gebied van de detectie van oogziekten.
2. Onderzoek naar de technische haalbaarheid van het eigen innovatieve systeem.

Belang van Technische Haalbaarheid

Voor een eventuele vervolgontwikkeling is het cruciaal dat de werking van het deep-learning systeem en het daarbij behorende werkproces als technisch haalbaar voor de detectie van oogziekten kan worden geclassificeerd. Dit zal van doorslaggevend belang zijn voor de go/no go beslissing om tot ontwikkeling over te gaan.