Onderzoekers van de Universiteit Twente en het ziekenhuis Medisch Spectrum Twente onderzoeken het gebruik van AI om de uitkomsten bij coma beter te kunnen voorspellen. In praktijk gaat het om een computersysteem die EEG-patronen herkent en met grote betrouwbaarheid een goede of slechte prognose kan geven. Daarmee is het een belangrijk aanvulling op beoordeling door de arts. De onderzoekers presenteren hun nieuwe benadering in het journal Critical Care Medicine.
In Nederland belandt ongeveer een derde van de mensen die een hartstilstand hebben gehad en zijn gereanimeerd, op de intensive care. Deze patiënten, ongeveer 7000 per jaar zijn in coma. Meer dan de helft zal niet meer ontwaken uit hun coma. Vervolgens ontstaat dan de vraag of wel of niet moet worden doorbehandeld.
Een van de mogelijkheden, tot nu toe, is de SEPP-meting: als een elektrisch signaal op de pols niet meer doordringt tot de hersenen, is de prognose slecht. Veel informatie geeft ook het EEG-signaal - elektrische signalen van de hersenen, gemeten met elektroden op het hoofd. In het nu gepresenteerde onderzoek, is de analyse van de EEG’s geautomatiseerd en geeft de computer een prognose die zeer betrouwbaar blijkt te zijn.
Twaalf uur na de reanimatie weet het lerende systeem een slechte prognose te voorspellen met 58% nauwkeurigheid en een goede prognose met 48 procent. Hiermee scoort het systeem beter dan de mens. Het kan ook aangeven ‘ik weet het niet’, als op basis van het EEG geen duidelijke prognose mogelijk is.
Vervolgonderzoek: nauwkeurig kijken naar leerproces zelf
Het getrainde netwerk kan een EEG van de comapatiënt in een fractie van een seconde beoordelen. Dit oordeel is een waardevolle aanvulling op de menselijke waarneming. Ook is het flexibel: op elk moment van de dag kan een analyse worden gemaakt. Toepassing op de intensive care moet uitwijzen of ook de intensivist de nieuwe methode als een goede aanvulling ziet.
In vervolgonderzoek wordt onder meer preciezer gekeken naar het leerproces zélf: kun je, in plaats van het neurale netwerk te zien als een black box, ook de leerstappen transparant maken, zodat je zelf ook kunt leren van de gemaakte keuzen? Hiervoor werken de neurofysiologen ook samen met informatici van de Universiteit Twente.
Samenwerking
Het onderzoek is uitgevoerd door de afdeling Clinical Neurophysiology van de Universiteit Twente (Technical Medical Centre) en het Neurocentrum van het Medisch Spectrum Twente. Verder is samengewerkt met de afdeling Intensive Care van hetzelfde ziekenhuis, en met het Rijnstate Ziekenhuis in Arnhem, het St. Antonius Ziekenuis in Nieuwegein, UMCG in Groningen en VieCurie Medisch Centrum in Venlo.
