Home » Future of Imaging » Articifial Intelligence ondersteunt arts bij keuze behandelplan
Future of Imaging

Articifial Intelligence ondersteunt arts bij keuze behandelplan

Artsen zullen in de toekomst steeds meer gebruik gaan maken van Artificial Intelligence (AI). De technologie kan helpen bij het maken van optimale persoonlijke behandelplannen, onder meer  binnen de oncologie.

Peter Bosman

Prof. Dr. Peter Bosman

Centrum Wiskunde & Informatica

Foto: Minnie Middelberg

Inwendige bestraling

Prof. Dr. Peter Bosman van het Centrum Wiskunde & Informatica leidt een project over het maken van inzichtelijkere behandelplannen voor inwendige bestraling (brachytherapie) met behulp van AI. Bij dat project zijn onder meer Amsterdam Universitair Medische Centra en Leiden Universitair Medisch Centrum betrokken. In eerste instantie zullen de resultaten worden ingezet bij prostaatkanker en baarmoederhalskanker.

Hoe meer data, des te beter AI werkt

Goed afgewogen bestralingsplannen vinden

De stralingsdosis moet hoog genoeg zijn om de tumor effectief te kunnen behandelen. Tegelijkertijd is het belangrijk om eventuele schadelijke effecten van straling aan omliggend weefsel zoveel mogelijk te beperken. De beschikbare software voor de inzet van brachytherapie, een van de toepassingen van AI, is in staat om voor iedere patiënt de beste afwegingen te presenteren.

Arts bepaalt

De adviezen van AI zijn nog vooral gebaseerd op de locatie en de grootte van de tumor. Zaken als conditie, comorbiditeit en medicijngebruik worden nog niet meegenomen. Dat is onder meer waarom het belangrijk is dat de arts, eventueel samen met de patiënt, de uiteindelijke keuze maakt.

Lerende machines

“Vaak praten wij over AI wanneer een algoritme intelligent gedrag vertoont en geïnspireerd is door intelligentie zoals wij dat in de natuur waarnemen”, legt Bosman uit.

De toepassingen van vandaag zijn pas de eerste stap

“Meestal gaat het om een vorm van leren. Zo bezit AI een zelflerend mechanisme. Terwijl de plannen voor een patiënt verbeterd worden, wordt meteen geleerd welke aanpassingen veel opleveren. Dat versnelt het zoekproces. In veel gevallen valt het AI-gebruik waar je nu over hoort onder de noemer machine learning.

Daarmee wordt er een razendsnel herbruikbare afbeelding geleerd. Denk aan het maken van een diagnose op basis van patiëntgegevens. Zo’n systeem moet je eerst voeden met veel voorbeelden.”

Big Data

Om AI optimaal in te zetten binnen oncologie is big data noodzakelijk. “Hoe meer data, des te beter AI werkt. De toepassingen van vandaag zijn pas de eerste stap. Wij beantwoorden daarmee vragen binnen een redelijk nauw afgebakende context.

Dat zijn heel complexe verbanden om te leggen, ook voor een arts. AI is hiertoe juist bij uitstek geschikt

Om meer complexe vragen te kunnen beantwoorden, is er meer data nodig.”, stelt Bosman. “Dat vereist nationale en liefst zelfs internationale samenwerking.”

Toekomstperspectief

 “De combinatie van fundamentele AI-ontwikkelingen en meer data zullen gedetailleerde en geïndividualiseerde automatische adviezen mogelijk maken.”, voorspelt Bosman. “Voor brachytherapie kan de computer dan bijvoorbeeld bestralingsplannen gaan bepalen op basis van accurate patiëntspecifieke prognoses. Daarbij kun je denken aan het berekenen van de kans dat vanwege bepaalde DNA eigenschappen een tumor met een bepaalde stralingsdosis zal afsterven. Dat zijn heel complexe verbanden om te leggen, ook voor een arts. AI is hiertoe juist bij uitstek geschikt.”

Next article