Met een subsidie van 1,5 miljoen euro van ZonMw starten het Catharina Ziekenhuis, Maastro Clinic en Radiotherapiegroep het OPERAI-project, een driejarig onderzoeks- en innovatieprogramma dat radiotherapie voor kankerpatiënten efficiënter en beter passend wil maken met behulp van kunstmatige intelligentie. Door AI structureel in te zetten bij behandelkeuzes, planning en beeldvorming, willen de partners de zorg verder personaliseren én de toenemende druk op de radiotherapiepraktijk verlichten.
In Nederland ondergaan jaarlijks meer dan 50.000 patiënten een bestralingsbehandeling tegen kanker. Het OPERAI-project richt zich op de vijf grootste indicaties binnen de radiotherapie: prostaat-, long-, borst-, hoofd-hals- en endeldarmkanker. Juist bij deze grote patiëntgroepen kan optimalisatie van het behandelproces een aanzienlijke impact hebben op kwaliteit van zorg, toegankelijkheid en doelmatigheid.
Kracht van AI in medische data
Volgens Coen Hurkmans, hoogleraar Klinische Fysica Radiotherapie aan het Catharina Ziekenhuis, ligt de kracht van AI in het combineren van grote hoeveelheden medische data tot beter onderbouwde behandelbeslissingen. “AI biedt ons de mogelijkheid om behandelingen beter af te stemmen op de individuele patiënt”, zegt Hurkmans. “Kijk daarvoor maar naar het project om AI te laten helpen bij het maken van bestralingsplannen voor borstkankerpatiënten.” In eerdere studies is al aangetoond dat AI artsen kan ondersteunen bij het sneller en consistenter opstellen van complexe bestralingsplannen.
Binnen OPERAI wordt deze aanpak verbreed naar meerdere tumorsoorten. “AI zal artsen uiteindelijk gaan helpen bij het maken van betere behandelkeuzes, waarbij niet alleen de tumorkenmerken, maar ook beeldvorming en andere medische data meegewogen kunnen worden.” Door voorspellende AI-modellen te ontwikkelen die inzicht geven in effectiviteit en bijwerkingen, hopen de onderzoekers per patiënt tot een optimale balans tussen kans op succes en belasting van de behandeling te komen. “Door AI-modellen te ontwikkelen die voorspellen welke behandelingen het meest effectief zijn voor de vijf meest voorkomende kankersoorten, kunnen we voor elke patiënt de best mogelijke keuze maken, met minder bijwerkingen en een hogere kans op succes”, aldus Hurkmans.
Personalisatie én efficiëntie
Naast personalisatie richt het project zich nadrukkelijk op efficiëntie. De radiotherapie kent intensieve en tijdrovende processen, waarbij schaarste aan personeel en apparatuur steeds vaker knelpunten veroorzaakt. AI kan hier verlichting bieden door delen van het proces te automatiseren. Hurkmans benadrukt dat vooral het automatisch genereren van behandelplannen veel tijd kan besparen. “AI kan bijvoorbeeld helpen bij het genereren van behandelplannen. Dat hebben we bij eerdere onderzoeken naar borstkanker al bewezen. Als je dat niet handmatig hoeft te doen, boek je enorm veel tijdwinst. Essentieel om de zorg toegankelijk te houden. Met dit project kunnen we die werkwijze uitbreiden naar andere vormen van kanker.”
Ook op het gebied van beeldvorming ziet hij grote kansen. AI kan bijvoorbeeld MRI-beelden gebruiken om een virtuele CT-scan te genereren. “Dan hoef je dus niet allebei de scanners in. Daarmee kun je wachtlijsten korter maken en zorgkosten terugdringen.”
De samenwerking tussen het Catharina Ziekenhuis, Maastro Clinic en Radiotherapiegroep vormt een belangrijke pijler onder het project. Alle drie de instellingen hebben ruime ervaring met AI-toepassingen in de radiotherapie en met het vertalen van technologische innovaties naar de klinische praktijk. Die gezamenlijke expertise moet ervoor zorgen dat resultaten niet op de plank blijven liggen, maar daadwerkelijk worden toegepast in de zorg voor patiënten.
Federated learning
Een belangrijk onderdeel van OPERAI is het gebruik van federated learning. Met deze techniek kunnen AI-modellen worden getraind op data die binnen de afzonderlijke ziekenhuizen blijven. Gegevens verlaten het ziekenhuis niet, terwijl algoritmen wel gezamenlijk leren van patronen in grote datasets. Daarmee wordt een belangrijk obstakel in de zorg aangepakt, waar privacywetgeving en datadeling vaak de ontwikkeling van AI vertragen.
Hurkmans kijkt met vertrouwen naar de komende jaren. “In de komende drie jaar willen we de technologie verder uitbreiden en zorgen dat meer patiënten profiteren van de voordelen van AI in hun behandeling.”
AI en radiotherapie
In het Leids Universitair Medisch Centrum wordt al met succes AI ingezet bij radiotherapie voor mondkeelholtekanker. Door AI te integreren in het behandelproces kunnen bestralingsplannen sneller en nauwkeuriger worden opgesteld, met minder schade aan gezond weefsel. De technologie ondersteunt het intekenen van organen op CT-scans en genereert op basis van duizenden eerdere behandelingen een eerste voorstel voor het bestralingsplan, dat vervolgens door zorgprofessionals wordt gecontroleerd en verfijnd.
Vorig jaar liet Maastro al zien hoe AI sneller en effectiever zijn weg kan vinden naar de klinische praktijk door middel van een human-centric co-creatieaanpak. In plaats van AI los van de zorgpraktijk te ontwikkelen, organiseerde Maastro samen met zorgprofessionals en Varian een vijfdaagse design sprint waarin een direct toepasbaar AI-prototype voor de radiotherapie werd ontwikkeld. Door eindgebruikers vanaf het begin actief te betrekken, ontstond eigenaarschap, vertrouwen en draagvlak.
Auteur
