Door het toepassen van kunstmatige intelligentie en deep learning modellen zijn cardiologen van het Catharina Hart- en Vaatcentrum erin geslaagd een langlopende discussie onder cardiologen te beslechten. Onderzoek van de betreffende cardiologen van het Catharina heeft namelijk uitgewezen dat het gebruik van het medicijn adenosine bij het bepalen of een vernauwing in een kransslagader wel of niet gedotterd moet worden, van groot belang is.
Om tot de definitieve conclusie over het gebruik van adenosine te komen werden met behulp van deep learning duizenden metingen geanalyseerd. Met behulp van kunstmatige intelligentie kon zo bepaald worden bij welke patiënten en type klachten adenosine effectief is en wanneer het al dan niet toegediend moet worden. Het onderzoek werd geleid door dr. Pim Tonino en is onlangs gepubliceerd in EuroIntervention, een internationaal wetenschappelijk tijdschrift.
FFR-meting
Vernauwingen in de kransslagader, door aderverkalking, kan soms wel en soms niet leiden tot zuurstoftekort in het hart. Om te onderzoeken en onderscheid te kunnen maken tussen potentieel gevaarlijke en relatief onschuldige vernauwingen wordt vaak een zogenoemde fractionele flow reserve (FFR) meting uitgevoerd. Door middel van een dun draadje wordt de druk vóór en na de vernauwing gemeten. Op die manier kan bepaald worden of de vernauwing behandeld moet worden. De FFR-meting, een techniek die uitgevonden werd door professor dr. Nico Pijls van het Catharina Ziekenhuis, is inmiddels de standaard geworden in de wereld.
Voor het uitvoeren van een FFR-meting wordt vooraf het medicijn adenosine toegediend. Dit zorgt ervoor dat de bloeddoorstroming over de vernauwing gemaximaliseerd wordt. "Op die manier kunnen wij de effecten van een vernauwing bekijken onder stress. Ter vergelijk: een vliegtuig wordt ook onder stress-omstandigheden in een windtunnel getest voordat het mag vliegen”, aldus onderzoeker Frederik Zimmermann van het Catharina Ziekenhuis.
De afgelopen jaren werd echter steeds meer getwijfeld aan het gebruik van adenosine. De reden hiervoor waren de bijwerkingen waar sommige patiënten last van kregen. Deze waren weliswaar van kortdurende aard, zoals kortademigheid en druk op de borst, maar voldoende reden voor het doen van nader onderzoek naar het gebruik en effect van adenosine bij bepaalde patiënten. “Natuurlijk zou het fijn zijn als we de procedure kunnen versimpelen, maar dit moet niet ten koste gaan van de kwaliteit, vandaar dit onderzoek”, vertelt mede-onderzoeker Thomas Mast van het Catharina Ziekenhuis.
Deep learning neemt onzekerheid weg
Om zeker te weten of het weglaten van adenosine tot hetzelfde resultaat leidt werd het onderzoek opgezet waarbij duizenden metingen geanalyseerd door middel van kunstmatige intelligentie (deep learning). Het resultaat van dat onderzoek is overduidelijk, “De Eindhovense windtunnel met adenosine is na al die jaren nog steeds niet te evenaren. Wij zijn blij dat de onzekerheid is weggenomen en we nu weten wat het beste is voor de patiënt”, aldus Zimmerman.
Inmiddels hebben de onderzoekers nog meer onderzoeken op de planning staan. “Momenteel zijn wij onder andere druk bezig om door middel van kunstmatige intelligentie aan de hand van een hartfilmpje vroegtijdig te voorspellen welke patiënt hartfalen gaat ontwikkelen. Bij dit onderzoek werken wij nauw samen met de Technische Universiteit Eindhoven, die internationaal voorop loopt op dit gebied,“ aldus Mast.
Het Hart- en Vaatcentrum van het Catharina Ziekenhuis werd ruim vijf jaar geleden geopend . Het centrum moet kwaliteit van zorg voor de hart- en vaatpatiënten verder verbeteren. Met een korte doordoorstroming voor een patiënt met een acuut hartprobleem en de nieuwste technologie.
