"De vacature viel mij meteen op, maar ik begreep er weinig van. Ik had nog nooit een CT-scan gezien. Maar ik heb ook natuurkunde gestudeerd, dus ik dacht: het gedeelte over stralingstherapie en radioactiviteit kan ik snappen als ik ermee aan het werk ga", aldus Jonas. Die verwachting bleek niet te hoog gegrepen. Het onderzoeksteam dat hij nu leidt bestaat uit vijf onderzoekers en zal binnenkort met nog eens vijf onderzoekers uitgebreid worden. Het team zoekt naar mogelijkheden om de diagnostiek, het onderzoek en de behandeling van kanker met behulp van kunstmatige intelligentie te verbeteren. Zijn team werkt daarvoor ook intensief samen met AI-wetenschappers van de Universiteit van Amsterdam en maken deel uit van het Innovation Center for Artificial Intelligence (ICAI).
Kunstmatige intelligentie 'ziet' meer
De onderzoeksgroep werkt aan algoritmen die helpen om kanker eerder en beter te diagnosticeren en te behandelen. "Kijk bijvoorbeeld naar borstkanker. Een mammografie is behoorlijk moeilijk te beoordelen, alleen gespecialiseerde radiologen kunnen het. Maar ook voor hen zijn kleine afwijkingen vaak moeilijk te zien. Ook kan een radioloog moeilijk inschatten of er sprake is van een gevaarlijke, snelgroeiende tumor of een langzaam groeiende, waarbij opereren niet meteen hoeft. Er bestaan al zelflerende algoritmen die aspecten kunnen zien die een mens niet ziet. Zij kunnen de radioloog ondersteunen bij de beslissing of iemand geopereerd moet worden of alleen vaker gescreend", zo licht Teuwen toe.
De beeldgestuurde algoritmen analyseren meestel CT-, MRI-scans of een combinatie daarvan. Behalve het beoordelen van deze momentopnamen, zijn deze algoritmen ook in staat live, realtime, informatie weer te geven. "Stel, je wilt een longtumor bestralen. Met het ademhalen verplaatst die steeds een beetje. Het is op dit moment daarom onvermijdelijk dat je een wat groter gebied moet bestralen en daarbij ook gezond weefsel treft. Een algoritme dat meekijkt en tegelijk de bestralingsapparatuur aanstuurt, zou dat voorkomen", aldus Teuwen.
Verschillende disciplines
Teuwen heeft geen medische maar een wiskundig-natuurkundige achtergrond. Het feit dat hij als algoritme-expert goed kan samenwerken met clinici is een groot voordeel. "Samen komen we tot het probleem waarvan de oplossing de meeste impact voor kankerpatiënten zal hebben. Dat vind ik mooi, ik werk graag samen met mensen die uit een heel andere hoek komen."
Het inzetten van kunstmatige intelligentie of AI-algoritmen die door machine learning ontwikkeld zijn, is geen nagelnieuwe ontwikkeling binnen de gezondheidszorg. De afgelopen maanden zijn verschillende andere voorbeelden de revue gepasseerd waarbij deze technologie zich bewezen heeft als het gaat om de verfijning van het onderzoeken van CT- en MRI-scans en daardoor ook het versnellen en verbeteren van de diagnostiek.
