Een consortium van ziekenhuizen en universiteiten gaat een AI-model ontwikkelen om te voorspellen hoeveel baat patiënten met een aneurysma van de buikslagader hebben bij de standaardbehandeling met een stentgraft. Doel is om vooraf in te schatten hoe groot de kans is dat het aneurysma krimpt dankzij de stentgraft, zodat eventueel extra maatregelen kunnen worden genomen. Zo hopen de onderzoekers aneurysmabehandelingen en het leven van aneurysmapatiënten te verbeteren.
Patiënten bij wie het aneurysma na het plaatsen van een stentgraft krimpt, hebben minder complicaties op de lange termijn. Ze hoeven vaak ook minder heroperaties te ondergaan en hebben betere overlevingskansen dan patiënten bij wie de verwijding stabiel blijft of groeit. Maar wat zorgt er nu voor dat het aneurysma bij de ene patiënt krimpt en bij de andere niet? En kunnen we de krimp beïnvloeden? Om dat te onderzoeken richtte Rijnstate in 2021 samen met het Amsterdam UMC, Medisch Spectrum Twente, Universitair Medisch Centrum Groningen, Universiteit Twente en het Karolinska Institutet (universiteit van Stockholm), het RADAR-consortium op.
Voorspellende factoren
De ziekenhuizen verzamelen zoveel mogelijk gegevens van aneurysmapatiënten die behandeld zijn met een stentgraft en proberen daarin factoren te vinden die voorspellen in hoeverre een aneurysma krimpt na de behandeling. Dit kunnen factoren zijn zoals leeftijd, geslacht, BMI en medische voorgeschiedenis van de patiënt, maar ook de vorm van het aneurysma, de hoeveelheid gestold bloed in de verwijding en de krachten die op het stolsel en de aneurysmawand inspelen. Alles wat maar van invloed kan zijn op het krimpen van het aneurysma.
Aan de hand van een database met al deze gegevens zal een AI-model worden ontwikkeld worden in samenwerking met de Universiteit van Barcelona (Universitat Pompeu Fabra), dat hopelijk goed genoeg zal zijn om straks voorafgaand aan de behandeling voor elke patiënt te voorspellen hoeveel het aneurysma zal krimpen. Op die manier kan vooraf worden ingeschat welke patiënten misschien baat hebben bij aanvullende maatregelen.
Extra maatregelen
Voorbeelden van extra maatregelen zijn onder andere het dichtmaken van bloedvaten die uit het aneurysma lopen of zelfs het hele aneurysma opvullen. Het is bekend dat dat de kans op aneurysmakrimp vergroot, maar het is te tijdrovend en te kostbaar om dit zomaar bij elke patiënt te doen. Met AI zou dus vooraf een schifting kunnen worden gemaakt tussen patiënten die waarschijnlijk voldoende hebben bij de stentgrafplaatsing en patiënten die extra maatregelen nodig hebben. Bij 40% van de patiënten krimpt het aneurysma na de behandeling namelijk uit zichzelf.
Volgens Rianne van Rijswijk, technisch geneeskundige en promovendus in Rijnstate, zit de winst van het voorspelmodel hem dan ook vooral in de patiënten voor wie dit niet geldt: “Als de kans op krimp volgens het AI-model klein is, zal de standaard stentplaatsing waarschijnlijk minder goed effect hebben. In zo’n geval zullen we onze keuze voor de behandeling voor deze patiënt nog een keer extra overwegen. Wellicht dat deze specifieke patiënt dan toch meer baat heeft bij een open behandeling van het aneurysma, of dat we extra maatregelen moeten nemen om de kans op krimp te doen toenemen.”
Uitgebreide database
De database zal worden gevuld met gegevens van zo’n duizend patiënten. Van Rijswijk: “Het is een grote studie, waarmee we veel impact hopen te maken. Met zo’n grote groep patiënten en zoveel gegevens kun je immers betere voorspellingen doen.” Het consortium verzamelt ook CT-scans om extra informatie toe te voegen aan de database. Het Karolinksa Institutet kan bijvoorbeeld de krachten op het bloedvat bepalen en het Rijnstate kijkt specifiek naar de vorm van de verwijding en het bloedstolsel dat erin zit. In de toekomst kunnen met deze grote database mogelijk nog meer onderzoeksvragen rondom aneurysma’s en stentplaatsingen worden beantwoord.
In september vertrekt Van Rijswijk naar Barcelona om aan de Spaanse universiteit mee te lopen met een onderzoeksgroep die meer ervaring heeft op het gebied van AI-modellen. “Wat ik van hen kan leren, kan ik toepassen op onze studie in Rijnstate.”
Voorspellingen doen met AI
AI-voorspelmodellen zijn allang niet nieuw meer. Voor het ontwikkelen van zogeheten ‘slimme zorg’ is het gebruik van AI zelfs onmisbaar Tijdens de coronacrisis ontwikkelden Zweedse onderzoekers bijvoorbeeld een AI-voorspelmodel op basis van ziekenhuisdata, locatiegegevens van smartphones en PCR-testresultaten. Zo kon de toewijzing van middelen beter worden gepland om ervoor te zorgen dat alle patiënten de benodigde zorg kregen. En onlangs ontwikkelde het Leids Universitair Medisch Centrum een opnamevoorspeller. Deze tool maakt gebruik van kunstmatige intelligentie en geeft direct inzicht in het aantal benodigde bedden. Zo kunnen op tijd bedden worden vrijgemaakt voor nieuwe patiënten.
