Onderzoekers van Cedars-Sinai hebben een AI-systeem ontwikkeld dat operatietechnieken tijdens robot geassisteerde prostaatkankerchirurgie analyseert en koppelt aan het herstel van patiënten. De technologie beoordeelt automatisch de bewegingen en handelingen van chirurgen tijdens een cruciale fase van de ingreep en kan voorspellen in hoeverre patiënten hun seksuele functie na de operatie zullen terugkrijgen. Volgens de onderzoekers kan de methode chirurgen helpen hun operatietechniek verder te verfijnen en zo de kwaliteit van zorg verbeteren.
Het AI-systeem, Frame-to-Outcome (F2O), richt zich op het zenuwsparende deel van een robotgeassisteerde prostaatoperatie. Tijdens deze fase proberen chirurgen de zenuwen die verantwoordelijk zijn voor de seksuele functie zoveel mogelijk te behouden.
De software analyseert videobeelden van de operatie en herkent zogenoemde surgical gestures: specifieke bewegingen en handelingen van de chirurg, zoals de volgorde waarin instrumenten worden gebruikt of de manier waarop zenuwen worden vrijgemaakt. Eerder onderzoek liet al zien dat dergelijke chirurgische handelingen samenhangen met het herstel van patiënten na de ingreep. Waar deze analyses voorheen uitsluitend konden worden uitgevoerd door speciaal getrainde beoordelaars, automatiseert F2O dit proces met behulp van kunstmatige intelligentie.
AI even goed als de mens
Voor de ontwikkeling van het systeem gebruikten de onderzoekers videobeelden van 294 prostaatoperaties, uitgevoerd door 23 chirurgen in vier internationale centra. Deze opnames waren vooraf door menselijke experts geannoteerd en vormden de trainingsbasis voor het AI-model. Vervolgens werd de technologie getest op 29 aanvullende operaties. Daarbij bleek dat de voorspellingen van F2O over het herstel van patiënten sterk overeenkwamen met de beoordelingen van ervaren menselijke reviewers.
Volgens de onderzoekers levert de automatisering een belangrijke tijdswinst op. Waar handmatige beoordeling van operaties veel specialistische expertise en tijd vraagt, kan AI dezelfde analyse veel sneller uitvoeren. Hierdoor ontstaat de mogelijkheid om chirurgen frequenter en objectiever feedback te geven over hun operatietechniek.
Voorspellen en verbeteren
Volgens uroloog Andrew Hung, hoofdauteur van de studie, is het uiteindelijke doel niet alleen om te voorspellen welke patiënten goed herstellen, maar vooral om inzicht te krijgen in welke operatietechnieken de beste resultaten opleveren. Door de chirurgische handelingen die samenhangen met gunstige uitkomsten systematisch in kaart te brengen, kunnen chirurgen hun werkwijze verder optimaliseren. Dat kan bijdragen aan een betere kwaliteit van operaties en een grotere kans op herstel van belangrijke functies na een prostaatkankeringreep. De onderzoekers benadrukken dat AI daarmee niet de rol van de chirurg overneemt, maar fungeert als hulpmiddel voor kwaliteitsverbetering en professionele ontwikkeling.
Het onderzoek is uitgevoerd door specialisten van de afdelingen Urologie, Computational Biomedicine en het Center for Artificial Intelligence Research and Education (CAIRE) van Cedars-Sinai. Volgens de onderzoekers laat het project zien welke mogelijkheden ontstaan wanneer klinische expertise en kunstmatige intelligentie worden gecombineerd.
De ontwikkelaars zien de technologie als een eerste stap naar geautomatiseerde kwaliteitsanalyse van operaties. In de toekomst zou een dergelijk systeem chirurgen tijdens opleidingen of in de dagelijkse praktijk kunnen ondersteunen met objectieve feedback over hun techniek. Daarmee kan AI niet alleen bijdragen aan een efficiëntere evaluatie van chirurgische prestaties, maar mogelijk ook aan betere patiëntuitkomsten na robot geassisteerde prostaatkankerchirurgie.
AI en chirurgie
Eerder dit jaar voerden Britse onderzoekers een studie uit naar ‘embodied AI’ in de chirurgie, ofwel AI-gestuurde robots die niet alleen operaties uitvoeren, maar ook leren, analyseren en chirurgen tijdens ingrepen ondersteunen. In die studie beschreven zij hoe deze technologie kan bijdragen aan gepersonaliseerde chirurgie door patiëntgegevens en realtime informatie uit de operatiekamer te combineren. Hierdoor kunnen AI-systemen behandelscenario’s simuleren, chirurgen ondersteunen bij complexe beslissingen en mogelijk de uitkomsten van operaties verbeteren.
De onderzoekers benadrukten uiteraard dat de inzet van lerende robots alleen verantwoord is onder strikte menselijke controle. Zij pleitten voor aangepaste regelgeving, continue monitoring en aandacht voor bias in datasets en gelijke toegang tot de technologie. Volgens de auteurs kan een zorgvuldige implementatie, waarbij de menselijke chirurg te allen tijde de eindverantwoordelijkheid zal dragen, leiden tot veiligere, nauwkeurigere en meer gepersonaliseerde chirurgische zorg.
AI en prostaatkanker diagnostiek
In 2024 bleek uit een door het Radboudumc gecoördineerd onderzoek al dat AI ook van meerwaarde is voor het diagnoseproces van prostaatkanker. In het PI-CAI-project werkten meer dan 200 AI-teams en 62 radiologen uit twintig landen samen aan de ontwikkeling en beoordeling van AI voor de analyse van prostaat-MRI’s. De vijf best presterende AI-modellen werden gecombineerd tot één ‘super-algoritme’, dat werd getest op 400 MRI-scans.
AI detecteerde bijna 7 procent meer klinisch relevante prostaatkankers dan radiologen en wees 50 procent minder vaak onterecht verdachte afwijkingen aan. Hierdoor zou het aantal onnodige biopten aanzienlijk kunnen afnemen. De onderzoekers benadrukten destrijds dat de AI nog verder gevalideerd moest worden voordat deze in de klinische praktijk kan worden ingezet, maar zagen toen al grote potentie om zowel de diagnostiek als de werkdruk voor radiologen te verbeteren.
