Nieuwe AI-tool verbetert risicobeoordeling bij hartfalen

16 mei 2024
Diagnostiek
Nieuws

Onderzoekers van UVA Health hebben een nieuwe risicobeoordelingstool ontwikkeld om ongunstige uitkomsten te voorspellen bij patiënten met hartfalen. De onderzoekers hebben de tool kosteloos beschikbaar gesteld voor medisch zorgverleners. Hartfalen is een chronische aandoening waarbij het hart het bloed niet goed meer kan rondpompen. Hierdoor kunnen verschillende klachten ontstaan, zoals kortademigheid en vermoeidheid. Uiteindelijk kan de patiënt hier zelfs aan overlijden. Aangezien hartfalen een progressieve aandoening is, is het heel belangrijk dat artsen kunnen vaststellen welke patiënten het risico lopen op ongunstige uitkomsten.

De nieuwe tool verbetert de huidige risicobeoordelingsmethodes voor hartfalen door machinelearning (ML) en artificiële intelligentie (AI) te gebruiken om per patiënt te bepalen hoeveel risico iemand loopt ongunstige uitkomsten bij hartfalen te ontwikkelen. Het onderzoek is gepubliceerd in het internationale vakblad American Heart Journal. Onderzoeker Sula Mazimba, gespecialiseerd in hartfalen, vertelt: “Hartfalen is een progressieve aandoening die niet alleen van invloed is op de kwaliteit van leven, maar vaak ook de levensduur verkort. Hartfalen uit zich bij iedereen anders en niet iedereen krijgt te maken met dezelfde ongunstige uitkomsten. Door na te gaan hoeveel risico elke patiënt loopt, kunnen artsen de behandeling hierop aanpassen om de uitkomsten te verbeteren.”

Goede resultaten

De onderzoekers hebben hun model ontwikkeld met behulp van geanonimiseerde data die afkomstig is van duizenden patiënten die meedoen aan klinische onderzoeken naar hartfalen. Het model bleek veel beter dan de bestaande methodes te kunnen voorspellen welke patiënten uiteindelijk een operatie of transplantatie nodig zouden hebben, welke patiënten opnieuw in het ziekenhuis zouden worden opgenomen en welke patiënten zouden komen te overlijden.

Volgens de onderzoekers is het succes van het model niet alleen te danken aan het gebruik van ML/AI, maar ook aan het feit dat het modelmede is gebaseerd op ‘hemodynamische’ klinische data. Deze gegevens zeggen iets over de bloedstroom door het hart, de longen en de rest van het lichaam.

“Dit model is een doorbraak omdat het gebaseerd is op complexe datasets en zelfs beslissingen kan nemen bij ontbrekende en tegenstrijdige factoren”, vertelt onderzoeker Josephine Lamp van de faculteit Computerwetenschappen van de University of Virginia School of Engineering. “Het model geeft een slim overzicht van de risicofactoren, zodat artsen sneller een beslissing kunnen nemen over de behandeling.”

Verder onderzoek

De onderzoekers hopen dat artsen met behulp van dit model de zorg beter kunnen afstemmen op hun patiënten, zodat die langer en gezonder kunnen leven. Onderzoeker Kenneth Bilchick, cardioloog bij UVA Health: “Multidisciplinair biomedisch onderzoek met medewerking van ervaren computerwetenschappers zoals Josephine Lamp en deskundigen op het gebied van de klinische geneeskunde is essentieel om de voordelen van AI in de komende jaren beschikbaar te maken voor patiënten.”

Hartfalen en AI

Naast deze nieuwe risicobeoordelingstool zijn er de laatste tijd ook opvallende AI-ontwikkelingen omtrent het vaststellen van hartfalen. Zo hebben Eko Health en de Mayo Clinic een AI-stethoscoop ontwikkeld om hartfalen vast te stellen, die onlangs is goedgekeurd door de FDA. Met dit bijzondere apparaat kan een lage ejectiefractie, een belangrijke indicator voor hartfalen, worden vastgesteld. Het slimme apparaat kan worden gebruikt tijdens een lichamelijk onderzoek en maakt binnen 15 seconden een nauwkeurige vaststelling van hartfalen mogelijk.

Een ander opmerkelijk voorbeeld is een slimme armband die is ontwikkeld door onderzoekers van verschillende Nederlandse medische instellingen zoals Radboudumc en het Erasmus MC. De studie naar dit apparaat werd ondersteund door de Nederlandse Hartstichting en gepubliceerd in The Lancet Digital Health. De slimme armband kan hartstilstanden detecteren en automatisch hulpdiensten waarschuwen. Hierdoor stijgen de overlevingskansen van mensen, met name in situaties zonder omstanders. Eko's AI voor lage EF en de genoemde slimme armband hebben beide het potentieel om de hartzorg ingrijpend te veranderen.