"Wanneer bepaalde delen in het brein niet oplichten op die beelden, dan is er een reële kans dat de betreffende patiënt Parkinson heeft", zegt klinisch fysicus Jorn van Dalen.
Maaike heeft haar hele stage kunnen wijden aan de ontwikkeling van het software programma. Daarvoor heeft ze de computer 90 afbeeldingen laten zien van patiënten met Parkinson. Met behulp van machine learning (AI) algoritmen kan de computer bij nieuwe beelden nu bepalen of de patiënt al dan niet Parkinson heeft.
Het programma en de algoritmen zijn getest met 40 oude, maar voor de computer nieuwe, beelden. Het resultaat daarvan was dat het programma voor bijna alle beelden de juiste diagnose stelde. "Het programma werkt in ieder geval net zo goed als de nucleair geneeskundigen", zegt Jorn van Dalen.
Extra hulpmiddel voor Parkinson diagnose
Het programma zal de komende tijd verder getest worden. Als het definitief in gebruik genomen wordt, betekent het niet dat de scans niet meer door de nucleair geneeskundigen beoordeeld hoeven te worden. Isala gaat het programma en de computer inzetten als extra hulpmiddel, onder andere om efficiënter te kunnen werken.
Van Dalen kan zich echter wel voorstellen dat computers in de toekomst een grotere rol krijgen bij eenvoudige diagnostiek. Bijvoorbeeld dus bij het herkennen van Parkinson aan de hand van de SPECT-CT scans.
Anderhalf jaar geleden introduceerde Apple de Movement Disorder API. Die registreert trillingen en ongecontroleerde bewegingen van de Apple Watch-drager en geeft het verloop gedurende de dag aan. Die API maakt het mogelijk de symptomen van Parkinson te herkennen.
Volgende machine learning project gestart
De stage-opdracht van Maaike is tevens de eerste ervaring met machine learning en kunstmatige intelligentie op de afdeling Nucleaire Geneeskunde. "Wij willen hier nog meer ervaring mee opdoen en daarvoor zijn studenten en de samenwerking met de Universiteit Twente en Rijksuniversiteit Groningen heel hard nodig.
Voor ons is het lastig om het naast ons reguliere werk te doen", aldus Jorn van Dalen. Er is al een tweede machine learning project opgestart. Daarbij wordt gewerkt aan een programma dat doorbloedingsdefecten van het hart kan detecteren.
Maaike Dotinga's heeft overigens een tien gekregen voor haar afstudeerscriptie. De KHMW (Koninklijke Hollandsche Maatschappij der Wetenschappen) beoordeelde haar scriptie als de beste in de categorie biomedische technologie.
