De eerste versie van het EarResearch Dossier (ERD) is online en kan gebruikt worden. Er kunnen video’s opgenomen worden van trommelvliezen waarmee AI getraind kan worden. In de toekomst wordt AI trommelvliesherkenning een onderdeel van het EarCare Dossier. Deze assisterende intelligentie maakt het mogelijk dat audiciens meer oorzorg over gaan nemen van huisartsen en KNO-artsen.
De huidige versie is een ‘Minimal Viable Product’, dat wil zeggen dat de rudimentaire functies er inzitten. Op basis van feedback van gebruikers worden functies toegevoegd, zoals het terugkijken van video’s. In de toekomst kunnen de researchers de vragenlijsten in het dossier volledig zelf vormgeven. Het EarResearch Dossier kan dan later ook ingezet worden voor alle vormen van medisch wetenschappelijk onderzoek en wordt dan een echt ‘Research Dossier’
De ECD applicatie is baanbrekend vernieuwend, omdat het ECD volledig op onze eigen technologie is gebaseerd. Wij hebben alles zelf ontworpen: van de frontend tot de backend en alles daartussen. Om AI te trainen moeten de beelden gelabeld worden, dit proces van data- en videoverzameling met labelling (structured data entry) hebben wij volledig in eigen hand.
Enkele technische achtergronden: wij maken gebruik van een provider in de EU (OVH cloud) en de dataverwerking en -opslag gebeurt volledig binnen ons eigen platform. Het MPS-dataformat zorgt ervoor dat de opgeslagen zorgdata herbruikbaar zijn. Omdat wij onafhankelijk opereren van externe platformen zijn de zorgdata helemaal veilig. Wij kunnen zelf bepalen waar we de AI bewerking uitvoeren, ook in de toekomst zijn wij niet afhankelijk van grote providers buiten de EU. Ons systeem is ook erg robuust, omdat wij alles in de Rust programmeertaal hebben ontwikkeld.