Onderzoekers van het Radboudumc hebben aangetoond dat kunstmatige intelligentie (AI) in staat is om nauwkeurig te voorspellen of iemand opnieuw een hartinfarct zal krijgen, met behulp van beelden uit een minicamera in de kransslagaders. Waar de analyse van deze complexe beelden voorheen alleen mogelijk was in gespecialiseerde laboratoria, blijkt AI deze taak nu snel en betrouwbaar over te kunnen nemen. Dat blijkt uit een nieuwe studie van het Nijmeegse ziekenhuis.
Een hartinfarct ontstaat wanneer een kransslagader, die het hart van bloed voorziet, verstopt raakt door een bloedpropje. Dat kan gebeuren wanneer door aderverkalking vernauwingen ontstaan in de bloedvaten. Het hart krijgt dan te weinig zuurstof. De behandeling bestaat uit dotteren, waarbij een arts de slagader als het ware oprekt met een ballonnetje, meestal in combinatie met het plaatsen van een buisje, een zogenaamde stent. Dat gebeurt in Nederland ongeveer 40.000 keer per jaar.
Zwakke plekken
Ongeveer vijftien procent van de mensen die een hartinfarct hebben doorgemaakt, krijgt binnen twee jaar opnieuw te maken met een infarct. Om dat risico beter in kaart te brengen, onderzoeken technisch geneeskundige Jos Thannhauser en arts-onderzoeker Rick Volleberg van het Radboudumc samen met hun team hoe zwakke plekken in de vaatwand beter kunnen worden opgespoord. Ze analyseerden de kransslagaders van 438 patiënten met behulp van een minicamera en speciaal ontwikkelde kunstmatige intelligentie, en volgden deze groep twee jaar lang.
De studie laat zien dat de AI zwakke plekken in de vaatwand net zo goed opspoort als gespecialiseerde labs en zelfs nauwkeuriger voorspelt of binnen twee jaar een nieuw infarct of overlijden zal optreden. “Als we weten bij wie en waar zwakke plekken met een hoog risico in de bloedvaten zitten, kunnen we daar in de toekomst medicatie op aanpassen, of preventief een stent plaatsen”, zegt Volleberg.
Minicamera
De minicamera maakt gebruik van een techniek genaamd optische coherentietomografie (OCT). Het cameraatje wordt via de arm in de bloedbaan gebracht en maakt opnames van de vaten met nabij-infrarood licht. Zo brengt het op microscopisch niveau de structuur van de vaatwanden in beeld.
Thannhauser vertelt dat deze techniek ook al wordt gebruikt door artsen om bij een dotterbehandeling te bepalen hoe ze het beste een stent kunnen plaatsen en om te controleren of de stent goed zit. Daarvan is al aangetoond dat gebruik van OCT leidt tot minder nieuwe infarcten en minder sterfte door complicaties. Maar dan kijken artsen dus alleen naar een heel klein plekje in een kransslagader, waar het infarct is ontstaan. De huidige studie laat zien dat deze techniek nog veel meer potentie heeft en ook het hele bloedvat in beeld kan brengen.
Kransslagaders analyseren
“Een uitdaging bij deze techniek is dat artsen het lastig vinden om de beelden van OCT te beoordelen”, vertelt Thannhauser. En dat is niet gek, want de camera maakt 540 opnames per keer. De analyse is bij alleen de plaatsing van een stent al een uitdaging. Wil je de kransslagaders helemaal analyseren, dan zijn dat veel te veel beelden. Die analyse gebeurt nu in een aantal gespecialiseerde labs. Ook daar kunnen niet alle beelden worden bekeken. Thannhauser zegt ook dat het daarnaast te duur en te arbeidsintensief is om dit in de kliniek door mensen te laten beoordelen.
Daarom ontwikkelde het team van Thannhauser AI die wel alle beelden analyseert. Dat is even betrouwbaar als analyse door een gespecialiseerd laboratorium en veel sneller. Thannhauser leidt het CARA lab, het Cardiology lab with Abbott, Radboudumc and Amsterdam UMC. Samen met Niels van Royen (Radboudumc) en Ivana Išgum (Amsterdam UMC) ontving zijn team hiervoor een miljoenensubsidie van NWO. De huidige studie is hier een resultaat van.
