Het Antoni van Leeuwenhoek gaat artificial intelligence inzetten voor longkankerzorg. Daartoe sloot het gerenommeerde onderzoeksinstituut een samenwerking met de startup Aidence. “We zullen meer bruggen moeten bouwen tussen ziekenhuizen en de AI-industrie. Alleen samen kunnen we ervoor zorgen dat de AI-revolutie slaagt in de praktijk”, zegt Laurens Topff, radioloog in het Antoni van Leeuwenhoek.
“Slechts een deel van alle AI-toepassingen voor de radiologie is klinisch en wetenschappelijk gevalideerd”, zegt Laurens Topff. “Dat is de reden dat we deze samenwerking met Aidence zijn aangegaan. We willen kunstmatig intelligente software voor de radiologie onderzoeken en klinisch valideren, voordat nieuwe toepassingen uitgerold kunnen worden.”
Dr. Laurens Topff werkt sinds december 2017 als radioloog in het Antoni van Leeuwenhoek, waarbij hij zich toelegt op de beeldvorming van hersenen, hals, buik en longen. Daarnaast is hij vanaf 2019 bezig met zijn promotieonderzoek naar de klinische meerwaarde van kunstmatige intelligentie, voor de radioloog en de patiënt.
Op de radiologie-afdeling van Topff en collega’s wordt Veye Lung Nodules, een product van de Nederlandse startup Aidence gebruikt. “De software helpt ons bij het opsporen en opvolgen van mogelijke longmetastasen op CT-scans", verduidelijkt Topff. Veye Lung Nodules analyseert de CT-beelden van de borstkas (thorax) van patiënten. De software detecteert of en waar er nodules - ook wel longknobbeltjes - te vinden zijn. Ook kwantificeert het algoritme de longknobbeltjes: het maakt een 3D volumetrische analyse van de knobbeltjes en kan veranderingen in de tijd beoordelen. “Dit helpt ons om nauwkeuriger en efficiënter te zijn in het rapporteren van vervolgscans. Het gebruik van Veye Lung Nodules is onderdeel van de dagelijkse klinische workflow.”
In plaats van CT-beelden van de borstkas met het ‘blote oog’ te beoordelen en op zoek te gaan naar longknobbeltjes die kunnen veranderen over tijd, helpt het algoritme om longknobbeltjes in 3D te detecteren en analyseren. “Doordat we de groei of afname van nodules nauwkeuriger en efficiënter kunnen kwantificeren, kunnen we ook de therapie respons bijhouden: hoe reageert een patiënt op een behandeling? Slaat een chemotherapie aan? Nemen de nodules af?”
Betere zorguitkomsten
Leidt de inzet van de AI-software daarmee ook tot betere zorguitkomsten voor patiënten, of efficiëntere zorgverlening? Topff: “We willen graag weten hoe AI-toepassingen patiëntuitkomsten kunnen veranderen, maar daar zijn lange en tijdrovende studies voor nodig. Je hebt een aantal jaren nodig om patiënten te evalueren, en bovendien zijn er vele variabelen die invloed kunnen hebben op gezondheidsuitkomsten. Dat maakt het complex.”
Nieuwe toepassingen
Onlangs maakten Aidence en het onderzoeksinstituut van het Antoni van Leeuwenhoek een meerjarige samenwerking bekend. De software Veye Lung Nodules zal bij het NKI zo’n 15,000 CT-scans van longen en borst per jaar gaan beoordelen. Ook gaan het onderzoeksinstituut en de startup samen werken aan het valideren van nieuwe AI-toepassingen. Topff: “Zo gaan we bijvoorbeeld onderzoeken of de bestaande AI-software - ontwikkelt voor longknobbeltjes - ook goed werkt op grotere longtumoren. Het IMAGING project heeft als doel een softwareoplossing te ontwikkelen om de afmeting van longtumoren en mogelijke uitzaaiingen naar de lymfeklieren automatisch in CT-scans te bepalen, op basis van kunstmatige intelligentie.” Het is een samenwerkingsproject van Aidence, Antoni van Leeuwenhoek en het Erasmus MC, met steun van een subsidie van Kansen voor West.
In het Antoni van Leeuwenhoek waar Topff werkt is ook een AI-team actief. “Mijn collega’s – veelal wetenschappers – werken in dit AI-team vooral in onderzoekssetting. Als ziekenhuis en onderzoeksinstituut is het waardevol om samen te werken met een startup als Aidence. Zo combineren we onze wetenschappelijke kennis met de kennis die een medtech-bedrijf meebrengt over het ontwikkelen van software voor klinisch gebruik, medical device regulatory, en de infrastructuur en knowhow hoe die softwaretoepassingen geïntegreerd kunnen worden in de workflow van de radioloog. Dat laatste is heel belangrijk, omdat een zorgverlener de resultaten van AI-software op de juiste manier wil inzien, als ondersteuning in het diagnostische proces.”
Publieke en commerciële belangen
Wat ziet Topff als radioloog en onderzoeker als grootste uitdating voor de breedschalige implementatie van AI? “De grootste bottleneck is de beschikbaarheid van hoogkwalitatieve data. Een AI-model is zeer sterk afhankelijk van de kwaliteit van de data. Gelukkig zijn er steeds meer data-initiatieven, ook in Nederland.”
Binnen de samenwerking van Aidence, Antoni van Leeuwenhoek en het Erasmus MC wordt geanonimiseerde data verzameld, om AI-modellen te trainen en daarna te testen en evalueren. Hoe waarborg je publieke belangen - van een ziekenhuis - en commerciële belangen van techbedrijven en startups? Topff ziet daar geen bezwaar: volgens hem hebben ziekenhuizen en onderzoeksinstituten en industrie elkaar hard nodig.
“Patiënten worden er beter van wanneer innovaties in research zich vertalen naar de klinische praktijk. Wanneer er goed onderbouwde en effectieve softwaretoepassingen komen die de zorg beter, efficiënter of goedkoper maken. Daar hebben patiënten behoefte aan. Dat kan alleen als we samenwerken met partners, zoals Aidence. Door samen te werken in een onderzoeksproject zoals dit, is het mogelijk om nieuwe AI-toepassingen te ontwikkelen en kunnen we de performance van algoritmes testen, om aan te tonen dat die een klinische meerwaarde hebben.”
Plaats een Reactie
Meepraten?Draag gerust bij!