Digitale pathologie voor efficiëntie, diagnostische nauwkeurigheid en verbeterde samenwerking bij Hallym

De uitdaging was om de pathologiemogelijkheden in vier ziekenhuizen tegelijk te verbeteren om beelduitwisseling, consultatie, diagnostisch vertrouwen en workflowefficiëntie te vergroten. De Hallym-teams realiseerden zich dat het tijd was om van analoge naar digitale pathologie over te stappen, en ze gingen op zoek naar een partner met de ervaring en expertise om te helpen de digitale transitie tot een succes te maken. De oplossing? Met Philips als partner resulteerde dit in gecentraliseerd beheer via één platform voor alle pathologiecoupes in de vier ziekenhuizen, met verbeterde netwerkconsultatie, gestandaardiseerde pathologie-activiteiten, geautomatiseerde workflows en snelle diagnostische ondersteuning dankzij AI-analyse.

De instelling was op zoek naar een digitale pathologieoplossing die kon worden ingezet in haar vier ziekenhuizen (Hallym University Sacred Heart Hospital, Kangnam Sacred Heart Hospital, Chuncheon Sacred Heart Hospital en Dongtan Sacred Heart Hospital). Hallym University Medical Center koos voor Philips, en zijn digitale pathologiesysteem is volledig in bedrijf in alle vier de ziekenhuizen sinds maart 2025. Na een initiële pilotfase worden de meeste pathologische diagnoses nu via het digitale platform gesteld, wat leidt tot verbeterde samenwerking, efficiëntere workflows en meer diagnostisch vertrouwen.

Door vier ziekenhuizen te verbinden via één geïntegreerd digitaal pathologienetwerk zijn er positieve resultaten bereikt.

De heer Jung geeft aan dat de digitale pathologieoplossing ook helpt om zorgmiddelen te optimaliseren via een gecentraliseerde infrastructuur die dubbele investeringen in dure apparatuur voorkomt, waardoor de operationele kosten verlagen. Standaardisatie verhoogt de diagnostische consistentie doordat alle vier ziekenhuizen hetzelfde digitale pathologieplatform en dezelfde AI-tools gebruiken.

De geïntegreerde database maakt datagedreven beheer mogelijk voor klinische trendanalyse en pathologieonderzoek. De patiëntervaring wordt verbeterd door het volledig bijhouden van de diagnostische voorgeschiedenis tijdens de overdracht van patiënten, waardoor herhaalde diagnoses worden voorkomen. Dankzij de schaalbaarheid van het platform kunnen nieuwe technologieën zoals AI en machine learning snel op alle vier de locaties worden toegepast.

Professor Eun Shin van de afdeling Pathologie licht toe hoe de oplossing artsen helpt de diagnosetijd te verkorten en het diagnostisch vertrouwen te verbeteren.

"Sinds de invoering van digitale pathologie is het diagnostisch proces systematisch verbeterd, en ervaren we zowel workflowverbeteringen als meer diagnostisch vertrouwen," zegt prof. Shin. Zij merkt op dat de overgang van papiergebaseerd coupebeheer naar een digitaal systeem het ophalen en de opslag van coupes aanzienlijk heeft vereenvoudigd, en dat digitale beelden met hoge resolutie een helderdere observatie van gedetailleerde structuren mogelijk maken dan voorheen. Het is niet meer nodig om fysieke coupes te zoeken of te dragen, waardoor de workflow efficiënter verloopt. De standaardisatie van digitale beelden zorgt voor meer consistentie, met dezelfde resultaten bij herhaalde beoordelingen. Zij legt uit: “De zoomfuncties met hoge vergroting (in- en uitzoomen) maken een gedetailleerd onderzoek van fijne structuren mogelijk, en het team vindt dat het gemakkelijker is om de diagnostische nauwkeurigheid te behoudenzonder de fysieke uitputting die wordt veroorzaakt door het gebruik van een microscoop.”

Integratie met het laboratoriuminformatiesysteem (LIS) heeft de samenwerking tussen pathologie- en klinische afdelingen aanzienlijk verbeterd. Informatie is nu toegankelijker. Artsen kunnen nu via de LIS diagnostische pathologieresultaten raadplegen, wanneer dat nodig is. De communicatie is verbeterd en consultaties die voorheen telefoongesprekken of directe bezoeken vereisten, kunnen nu systematischer verlopen via digitale platforms.

Ook de noodrespons is verbeterd, omdat het systeem snel kan reageren wanneer pathologieresultaten nodig zijn in urgente klinische situaties. Nu kunnen artsen in elk ziekenhuis eenvoudig contact opnemen met pathologiespecialisten van andere ziekenhuizen, wat vooral nuttig is bij het verzamelen van meerdere adviezen van deskundigen over complexe casussen. Alle vier de ziekenhuizen gebruiken hetzelfde digitale platform, wat de consistentie van diagnostische criteria verbetert.

Professor Shin wijst erop dat het vorige analoge systeem vereiste dat men naar de pathologieafdeling moest gaan om coupes te bekijken, waarbij directe ontmoetingen met een patholoog noodzakelijk waren voor uitleg. Artsen op afstand hadden geen toegang tot het systeem, en de informatie-uitwisseling was onregelmatig. Nu is teleconsultatie tussen de vier ziekenhuizen een standaardpraktijk. Artsen kunnen coupes op elk moment vanuit hun eigen kantoor bekijken, waarbij asynchrone consultatie mogelijk is via memo- en annotatiefuncties op digitale platforms. Dit alles heeft geleid tot verkorte vergadertijden en de mogelijkheid om snel op spoedgevallen te reageren. Specialisten van alle vier de ziekenhuizen kunnen gelijktijdig deelnemen aan het meten van een casus.

Professor Shin geeft aan dat morfometrische AI* wordt ingezet als hulpmiddel ter ondersteuning van de diagnoses van het pathologieteam. Nucleaire morfometrie analyseert automatisch de grootte en vorm van celkernen in kankerweefsel voor gebruik bij het bepalen van de mate van maligniteit. AI voegt objectieve meetwaarden toe aan de subjectieve beoordelingen van pathologen, en biedt specifieke onderbouwing voor waarom een bepaalde diagnose is gesteld.

Professor Shin merkt op dat AI het professionele oordeel van de patholoog niet volledig kan vervangen, en dat de uiteindelijke diagnose de verantwoordelijkheid van de patholoog blijft. Ze zegt: "De ondersteunende rol van AI is vooral van waarde in grensgevallen waar de diagnose niet duidelijk is. In sommige gevallen kan het oordeel van de patholoog op basis van ervaring nauwkeuriger zijn dan de uitkomsten van AI.”

"Het Philips-team luistert actief naar onze feedback," zegt ze. De systeemstabiliteit is degelijk en het systeem heeft geen grote storingen gehad. Prof. Shin verwacht dat de AI-mogelijkheden verder zullen worden verbeterd door voortdurende technologische innovatie. “Onze belangrijkste redenen om voor Philips te kiezen zijn de end-to-end geïntegreerde oplossingen en de gekwalificeerde technische ondersteuning”, zegt ze.

Philips biedt een consistent platform van scanners tot software tot AI*, waardoor systeemcompatibiliteitsproblemen tot een minimum worden beperkt. Het bedrijf beschikt over de expertise en middelen om het complexe project van het verbinden van vier ziekenhuizen op één platform succesvol te realiseren, met een blijvende inzet voor ondersteuning die verder gaat dan de initiële implementatie en ook langdurige werking en technologische innovatie omvat.”

Zij vervolgt: “Wij hebben vastgesteld dat de Philips AI-algoritmen* en de scannerprestaties aan onze eisen konden voldoen, en we verwachtten dat diagnostische standaardisatie mogelijk zou zijn doordat pathologen van alle vier de ziekenhuizen hetzelfde platform gebruiken.” De stabiliteit en betrouwbaarheid die Philips als wereldwijd medisch technologiebedrijf biedt, samen met referentie-implementaties van toonaangevende binnenlandse en internationale medische instellingen, versterkt het vertrouwen.

Professor Shin verwacht het AI-gebruik te kunnen uitbreiden naar diverse kankersoorten, zoals long- en darmkanker. De instelling ontwikkelt verder haar systeem voor klinische samenwerking en is van plan om regelmatige consultatiebijeenkomsten (beeldgestuurde conferenties) te houden waarbij digitale coupes worden gebruikt, en blijft een omgeving creëren waarin klinisch personeel eenvoudiger toegang krijgt tot pathologische diagnoses. Prof. Shin verwacht meer klinisch onderzoek te kunnen starten op basis van de digitale diagnostische gegevens die zullen worden verzameld.