AI in radiologie: van inzichten naar impact – belangrijkste punten voor gezondheidssystemen
- By Philips
- March 10 2026
- Duur 42: 42
Neem deel aan onson-demand webinar met Philips-experts en gastpanelleden, waarin zij bespreken hoe AI kosten kan verlagen, diagnoses kan versnellen, workflows kan optimaliseren en de beeldkwaliteit kan verbeteren – en zo het vertrouwen bij zorgteams en patiënten kan versterken.
In één oogopslag:
- Een blik op hoe radiologieteams AI kunnen rechtvaardigen, integreren en opschalen – met aandacht voor financiële waarde, herontwerp van workflows en vertrouwensopbouw binnen de hele zorginstelling.
- Philips-experts en zorgleiders delen spontane inzichten, praktijkvoorbeelden en lessen die zijn getrokken uit de huidige implementatie van AI in diagnostische beeldvorming.
- Ontdek waarom governance, herontwerp van end-to-end workflows en samenwerking tussen afdelingen cruciaal zijn om kosten te verlagen, diagnoses te versnellen en het vertrouwen in de zorgverlening te vergroten.
Hoe zouden gezondheidssystemen AI moeten implementeren in beeldvorming?
Voor een succesvolle adoptie van AI is er een aanzienlijke samenwerking tussen de belangrijkste betrokkenen nodig, die moeten bijeenkomen met een wens om processen te stroomlijnen, veranderingen te beheersen, klinische gesprekken te verbeteren en het zorgpunt binnen de hele organisatie de transformeren.
Luister mee naar onze Philips-experts, Heather Chait, AI Ecosystem Lead; Sonia Tripathi, Head of Marketing, Precision Diagnosis; en Wilson To, Head of Strategy, Informatics, samen met onze klanten, waaronder Dr. Jeffrey Miller, hoofd Radiologie van het Phoenix Children’s Hospital en Nickki Hardin, directeur Gezondheidszorg bij Huron Consulting Group.
De belofte van AI ligt in het vermogen om informatie intelligent en snel te bundelen voor snellere diagnoses binnen beeldvormingssystemen, wat meer duidelijkheid biedt voor pathologie en artsen een volledig overzicht van patiëntgegevens geeft zodat zij de juiste zorg kunnen bieden.
Dr. Heather Chait
AI Ecosystem Lead
Philips
We denken niet langer aan AI op het gebied van puntoplossingen. We denken na over hoe die AI van invloed is op de gehele zorginstelling. Zoals Wilson To zegt: "Radiologen willen niet dat er nog een AI-model aan een bestaande workflow wordt toegevoegd – je voegt alleen maar extra werk toe. Het end-to-end herontwerp van de workflow is waar onze klanten nu om vragen."
Meer informatie vindt u in onze whitepaper
Zorg ervoor dat u meer te weten komt en lees onze whitepaper, "The state of AI in diagnostic imaging: readiness, resources and risk tolerance," waar u zult horen van andere radiologiebeheerders uit zowel grote als kleine ziekenhuizen, en van onze experts die praktische stappen geven om AI in uw organisatie te implementeren.
Met
Dr. Heather Chait
AI Clinical Ecosystem Lead
Philips, Verenigde Staten
Sonia Tripathi
Hoofd Marketing Precisiediagnostiek
Philips, Verenigde Staten
Wilson To
Hoofd Strategie Enterprise Informatics
Philips, Verenigde Staten
De staat van AI in diagnostische beeldvorming: gereedheid, middelen en risicotolerantie."
Kopieer deze URLom dit verhaal te delen met uw professionele netwerk
Disclaimer
De meningen en klinische ervaringen die hier worden gepresenteerd, zijn specifiek voor de besproken onderwerpen, niet gekoppeld aan een specifieke patiënt, en zijn uitsluitend bedoeld ter informatie. De medische ervaringen die afgeleid zijn van deze onderwerpen, zijn mogelijk niet voorspellend voor alle patiënten. Individuele resultaten kunnen variëren en zijn afhankelijk van verschillende patiëntspecifieke kenmerken en daarmee samenhangende factoren. Geen enkele informatie in dit artikel is bedoeld om specifiek medisch advies te geven of de plaats in te nemen van schriftelijke wet- of regelgeving.