AI voor EVAR: Optimalisatie van de behandeling, voorlichting en follow-up van abdominale aneurysmata
Een verwijde buikslagader kan een dodelijke bloeding veroorzaken en wordt daarom preventief behandeld wanneer de diameter te groot wordt, vaak met plaatsing van een stent. Dit geeft minder operatierisico’s vergeleken met de open operatie, maar later zijn er meer heringrepen. Daarnaast worden nu op vaste momenten controles gepland na de operatie, terwijl deze controles niet altijd nodig zijn.
Doel
Het doel is om het aantal heringrepen na plaatsing van een stent te verminderen, daarnaast willen we het aantal controles na de operatie afstemmen op de risico’s op het optreden van een complicatie. Ook zullen we uit drie tools de meest optimale bepalen om de voorspelde uitkomsten op een begrijpelijke manier met patiënten te bespreken, hierbij wordt ook de kosteneffectiviteit bepaald. Het doel is verbeterde patiënt informatie, zodat er gezamenlijk keuzes gemaakt kunnen worden over de behandeling en follow-up.
Aanpak
Op basis van een grote dataset, welke medische beeldvorming bevat maar ook andere patiënt karakteristieken zullen we modellen trainen. Omdat voor de dataset de uitkomst al bekend is (wel/geen complicaties) kunnen we testen hoe goed de voorspellingen van ons model zijn. Om deze informatie op een begrijpelijke manier met onze patiënten te delen zullen we verschillende methodes vergelijken om dit te doen: een computermodel, een 3D-print en hologrammen, hierbij wordt ook de kosteneffectiviteit bepaald.
Samenwerkingspartners
Binnen dit project wordt er intensief samengewerkt tussen verschillende topklinische ziekenhuizen (ETZ,MST,RZA), de Universiteit Twente, de patiëntenvereniging en het bedrijfsleven (Pie Medical Imaging). Vanuit de Universiteit Twente zullen state-of-the-art modellen ingezet worden, gekoppeld aan de klinische expertise vanuit de ziekenhuizen. Om zeker te weten dat ons werk relevant is werken we intensief samen met de patiëntenvereniging. Ook willen we onze modellen graag integreren in bestaande platformen, daarom werken we samen met het bedrijfsleven. De bedrijven hebben ook ervaring met de benodigde keuring van modellen, voordat ze toegepast worden buiten studieverband.
Verwachte resultaten
De verwachte uitkomst is 3-ledig. We zullen 2 voorspel modellen ontwikkelen en valideren: gericht op het voorspellen van risico’s op complicaties en gericht op het voorspellen van noodzakelijke controles na de ingreep. Als derde zullen we uit 3 kandidaten de meest geschikte methode selecteren voor inzichtelijk maken van de informatie uit de modellen aan onze patiënten.
Overig
Dit project bouwt voort op een eerder gevormd consortium, het RADAR consortium, voor meer informatie zie: https://radarconsortium.com/