Snellere diagnostiek voor endometriose en adenomyose door AI ondersteunde echografie

AI-onderzoek op het gebied van gynaecologische beeldvorming neemt toe, maar wordt zelden in de praktijk toegepast. Tot op heden bestaat er geen grote Nederlandse database met transvaginale echografiebeelden van endometriose en adenomyose. Dit beperkt het AI-onderzoek. Om zo'n grote, AI-geschikte database op te bouwen, heeft ons Nederlandse consortium een ​​dataverzamelingsprotocol ontwikkeld en verschillende deep learning-modellen met deze data onderzocht. We werken ook samen aan de ontwikkeling van een point-of-care AI-tool om experts te ondersteunen bij de diagnose van deze aandoeningen aan de hand van echografiebeelden.

Doel

We streven ernaar een point-of-care AI-tool te ontwikkelen die experts ondersteunt bij de diagnose van deze aandoeningen aan de hand van echografiebeelden.

Aanpak

Dit project is een nationaal, multicenter, prospectief cohortonderzoek met een interdisciplinaire opzet. Het project omvat de volgende fasen:

• Ethische goedkeuring en voorbereiding
• Specificaties voor hoogwaardige data
• Dataverzameling en annotatie
• Ontwikkeling en testen van AI-modellen
• Co-design of point-of-care tool
• Preklinische studie
• Implementatie en rapportage

Het project combineert expertise op het gebied van endometriose en adenomyose, echografie, verantwoorde kunstmatige intelligentie, co-design, data science, klinisch onderzoek en gynaecologische praktijk.

Samenwerkingspartners

AI4EA wordt ondersteund door het eerste nationale Nederlandse consortium dat zich richt op AI-onderzoek naar endometriose en adenomyose. Het consortium bestaat uit 10 Nederlandse ziekenhuizen met expertise op dit gebied, de nationale patiëntenorganisatie Endometriose Stichting, en wordt gecoördineerd door Amsterdam UMC.

Deze interdisciplinaire en intersectorale samenwerking is essentieel om standaardisatie in dataverzameling tussen de centra te garanderen, evenals de creatie van een grote database die geschikt is voor AI-onderzoek. Het maakt ook de inclusie van een meer diverse populatie in ons onderzoek mogelijk. Door middel van een participatieve aanpak willen we beter rekening houden met de behoeften van diverse belangrijke stakeholders in de Nederlandse gezondheidszorg.

(Verwachte) resultaten

Met AI4EA verwachten we de eerste open-source, grote, hoogwaardige en AI-geschikte dataset van echografieën te publiceren, specifiek verzameld voor onderzoek naar endometriose en adenomyose.

We verwachten ook een point-of-care AI-tool te ontwikkelen ter ondersteuning van de diagnose van endometriose en adenomyose, in nauwe samenwerking met onze consortiumpartners en patiënten.

Tot slot willen we een van de eerste promovendi opleiden die gespecialiseerd is in AI-onderzoek en endometriose, adenomyose en echografie.

Over het algemeen zullen we peer-reviewed artikelen publiceren en onze resultaten verder verspreiden op internationale congressen. Daarnaast zullen we samenwerken met patiëntenorganisaties in Nederland en daarbuiten om ons werk te delen met patiënten en het bredere publiek.