AI moet artsen sneller helpen bij borstkanker
AALST/ROESELARE/KORTRIJK/ANTWERPEN – Kunnen artsen bij de diagnose van borstkanker al voorspellen hoe groot een tumor wordt, of er uitzaaiingen zijn en hoe goed chemotherapie zal aanslaan? Een nieuw AI-systeem van de borstklinieken van AZ Delta, az Groeninge, AZORG en ZAS probeert daar een antwoord op te geven. Begin juni startten de vier ziekenhuizen met de klinische evaluatie van het systeem.
De technologie analyseert onder meer medische gegevens, radiologische beelden en gedigitaliseerde weefselbeelden. De modellen werden ontwikkeld op basis van gegevens van meer dan 8.000 borstkankerpatiënten.
De mogelijke impact is groot. Als de voorspellingen voldoende nauwkeurig blijken, kunnen artsen behandelingen in de toekomst beter afstemmen op de individuele patiënt. Sommige operaties zouden mogelijk vermeden kunnen worden, terwijl patiënten die intensievere behandeling nodig hebben sneller geholpen kunnen worden.
“Het doel is niet om artsen te vervangen, maar om hen extra informatie te geven op het moment dat belangrijke behandelbeslissingen genomen worden”, benadrukken de onderzoekers. De uiteindelijke beslissing blijft bij het multidisciplinair team.
Momenteel worden historische patiëntendossiers door teams uit de vier ziekenhuizen beoordeeld, zowel mét als zonder ondersteuning van het AI-systeem. Zo willen de onderzoekers nagaan of de technologie daadwerkelijk leidt tot betere en meer uniforme behandeladviezen.
Bij positieve resultaten kan het systeem in een volgende fase in de dagelijkse praktijk worden getest. Het BREACS-project wordt ondersteund door VLAIO en maakt deel uit van een PhD-traject aan de KU Leuven.
Foto & Bron Dender Journaal
AALST/ROESELARE/KORTRIJK/ANTWERPEN – Kunnen artsen bij de diagnose van borstkanker al voorspellen hoe groot een tumor wordt, of er uitzaaiingen zijn en hoe goed chemotherapie zal aanslaan? Een nieuw AI-systeem van de borstklinieken van AZ Delta, az Groeninge, AZORG en ZAS probeert daar een antwoord op te geven. Begin juni startten de vier ziekenhuizen met de klinische evaluatie van het systeem.
De technologie analyseert onder meer medische gegevens, radiologische beelden en gedigitaliseerde weefselbeelden. De modellen werden ontwikkeld op basis van gegevens van meer dan 8.000 borstkankerpatiënten.
De mogelijke impact is groot. Als de voorspellingen voldoende nauwkeurig blijken, kunnen artsen behandelingen in de toekomst beter afstemmen op de individuele patiënt. Sommige operaties zouden mogelijk vermeden kunnen worden, terwijl patiënten die intensievere behandeling nodig hebben sneller geholpen kunnen worden.
“Het doel is niet om artsen te vervangen, maar om hen extra informatie te geven op het moment dat belangrijke behandelbeslissingen genomen worden”, benadrukken de onderzoekers. De uiteindelijke beslissing blijft bij het multidisciplinair team.
Momenteel worden historische patiëntendossiers door teams uit de vier ziekenhuizen beoordeeld, zowel mét als zonder ondersteuning van het AI-systeem. Zo willen de onderzoekers nagaan of de technologie daadwerkelijk leidt tot betere en meer uniforme behandeladviezen.
Bij positieve resultaten kan het systeem in een volgende fase in de dagelijkse praktijk worden getest. Het BREACS-project wordt ondersteund door VLAIO en maakt deel uit van een PhD-traject aan de KU Leuven.
Foto & Bron Dender Journaal
Bron Gazet Ajoin