Betere bestralingsplannen bij borstkankerpatiënten door AI

In het Catharina Ziekenhuis in Eindhoven is al veel van het werk bij radiotherapie voor borstkankerpatiënten geautomatiseerd. Het ziekenhuis beschikt over precieze en slimme behandelapparatuur voor kankerpatiënten. Maar tot nu toe gebeurt het maken van nauwkeurige bestralingsplannen en het afbakenen van organen van individuele patiënten op CT-beelden nog grotendeels met de hand. Dankzij onderzoek van PDEng-student Nienke Bakx van de Technische Universiteit Eindhoven komt daar verandering in.

Studente Nienke Bakx van de Technische Universiteit Eindhoven (TU/e) startte ongeveer tweeënhalf jaar geleden aan haar afstudeeropdracht waarbij zij onderzoek deed naar het gebruik van kunstmatige intelligentie voor het maken van bestralingsplannen bij borstkankerpatiënten. Om die planningsmethodiek klinisch te testen, werkte zij samen met het Catharina Ziekenhuis.

Handwerk

De behandelapparatuur voor radiotherapie bij borstkanker wordt steeds slimmer, maar met het uitwerken van de exacte bestralingsplannen is nog veel handwerk gemoeid. Voor het maken van een bestralingsplan voor borstkanker bekijkt de radiotherapeut wat er nodig is, waarbij aspecten zoals het aantal benodigde doses en sessies, en met welke frequentie worden meegenomen. Voor een behandeling wordt vervolgens in een simulator de bestraling virtueel nagebootst. Zo kan worden bepaalt wat de beste bestralingsopties zijn, rekening houdend met de benodigde intensiteit en de wens om zo min mogelijk in het gezonde weefsel te bestralen. Die simulator bevat een model van de behandeltoestellen en beelden van de anatomie van de betreffende patiënt.

Door het onderzoek van Bakx lijkt daar verandering in te komen, door gebruik te maken van kunstmatige intelligentie (AI) voor het maken van de bestralingsplannen. De huidige werkwijze is dat bestralingsplannen handmatig worden gemaakt door een ervaren laborant. Met behulp van kunstmatige intelligentie is de kennis en ervaring van de laboranten vastgelegd. Door de computer te ‘voeden’ met tientallen handmatig gemaakte planningen kan de computer vervolgens getraind worden om een AI-gegenereerd behandelplan te ontwikkelen.

Het onderzoek van Bakx en de klinische tests zijn inmiddels zo ver gevorderd dat het Catharina Ziekenhuis vanaf juni deels gaat overstappen op AI-gegenereerde plannen. Daarmee wordt niet alleen de behandeling verbeterd en consistenter, het scheelt radiotherapeuten en laboranten straks uren werk per patiënt, denkt het ziekenhuis.

Data uit 100 behandelplannen

“Elders in de wereld is dat al wel voor onder meer prostaatkanker en kanker in het hoofd-halsgebied gebeurd, maar nog niet eerder voor borstkanker. Ik heb eerst uitgezocht welke analysemodellen en algoritmen gebruikt zijn voor die andere gebieden”, vertelt Nienke Bakx. Zij vond in onderzoek en de klinische tests twee bruikbare modellen. Vervolgens trainde ze beide modellen met data uit ruim honderd patiëntenbehandelplannen. Die modellen weden tijdens een klinische pilot getest met de data van 20 nieuwe patiënten.

De plannen die radiotherapeuten, handmatig, voor die patiënten gemaakt hadden, werden daarna naast de AI-gegenereerde plannen gelegd om de software nog verder te optimaliseren. Het resultaat was zeer goed. Van de plannen die door de computer gegenereerd waren, bleek 95 procent zonder verdere aanpassingen bruikbaar.

Gevalideerd model

Het Catharina Ziekenhuis heeft nu een volledig getraind, gevalideerd werkmodel dat op 10 mei live is gegaan in de klinische praktijk. Daarbij controleren radiotherapeuten en radiotherapeut-oncologen de software en instellingen. Ze kunnen gemakkelijk zelf wijzigingen doorvoeren als ze dat willen. In de nabije toekomst zal de software ook aangeven over welk deel van de afbakening hij misschien minder zeker is, zodat een specialist kan meekijken.

“Specialisten hoeven niet bang te zijn dat ze geen werk meer hebben met de komst van AI. Wat we kunnen standaardiseren en automatiseren, doen we. Medewerkers kunnen zich dan focussen op waar ze goed in zijn, zoals het voeren van patiëntgesprekken of het werken aan verdere verbeteringen”, benadrukt Coen Hurkmans, klinische fysicus van het Catharina en begeleider van Bakx.