De behandeling van kanker is in toenemende mate afhankelijk van imaging. Bij bijvoorbeeld preventieve screening en het stellen van een correcte diagnose. Ook tijdens en na behandeling wordt in toenemende mate gebruik gemaakt van diverse soorten scans om de groei van tumoren te monitoren. De verwachting is dat deze aantallen alleen maar zullen toenemen onder andere doordat er in de oncologie voor diagnostiek steeds vaker gebruik wordt gemaakt van imaging en tevens omdat met name oncologie patiënten een betere overlevingskans hebben en dus gedurende een langer traject, meerdere scans ondergaan. Het analyseren van scans is een tijdrovende, handmatige klus. Een bijkomend issue is dat het aantal radiologen die deze scans dient uit te voeren en te interpreteren momenteel hard daalt. De gemiddelde leeftijd van radiologen is hoog, en met name in landelijk gebied in bijvoorbeeld Frankrijk en Engeland zijn er al ernstige tekorten. Hierdoor is er een zeer dringende behoeft van ziekenhuizen voor een efficiënte, disruptieve manier om de toenemende hoeveelheid scans te interpreteren. Een geautomatiseerde manier van beeldanalyse op het gebied van oncologie zou hierin uitkomst bieden. Projectcoördinator Thirona heeft al eerder een ‘image analysis platform’ op de markt gebracht en heeft meer dan 300 ziekenhuizen wereldwijd als betalende klant. Vanuit haar netwerk heeft het consortium vanuit diverse hoeken de vraag gekregen voor het ontwikkelen van een platform voor oncologische doeleinden.PIANO zal een geheel geautomatiseerde service voor radiologie-analyse leveren, in eerste instantie voor mammogrammen ten behoeve van borstkanker en voor CT scans van de thorax en buik. Door het toepassen van AL (artifical intelligence) en deep learing is PIANO in staat om een web-based platform te bouwen, waarop ziekenhuizen hun data van scans kunnen uploaden om vervolgens gedetailleerde, gevalideerde diagnostische rapporten te ontvangen, tegen de betaling van servicekosten. PIANO zorgt ervoor dat radiologen in staat zijn een hoge zorg-kwaliteitsstandaard kunnen blijven behouden, en daarbij een substantieel groter aantal scans te kunnen analyseren. De automatische analyse zal de workload van radiologen significant laten dalen, wat, zelfs met de servicekosten in acht genomen, resulteert in een aanzienlijke kostenreductie voor ziekenhuizen
