technologische innovatie | borstkankerpatiënten ook snel, accuraat en betrouwbaar kan met de computer. Trainees komen tijdens hun tweejarige QME-opleiding in dienst van een ziekenhuis en voeren in die tijd allerlei ontwerpprojecten uit, hospital based, university managed. Het resultaat in het project van Bakx is er: vanaf dit voorjaar stapt de afdeling Radiotherapie van het Catherina Ziekenhuis deels over op AI-gegenereerde plannen. En dat gaat uiteindelijk ook gebeuren met het intekenen van organen. ‘Ontwikkeling en klinische introductie van AI voor automatisering van segmentatie en planning bij borstbestralingen’ heet het onderzoek van Bakx voluit. Flight simulator Het scheelt radiotherapeuten en laboranten straks uren werk per patiënt en zorgt voor meer consistentie. “Als mensen bij radiotherapie komen, ligt er vanzelfsprekend de diagnose kanker”, vertelt Hurkmans. “Om een behandeling goed te kunnen uitvoeren, bekijkt de radiotherapeut wat precies nodig is: hoeveel doses, hoeveel sessies, met welke frequentie? Vervolgens moeten we zorgen dat de behandeling technisch ook goed kan worden uitgevoerd. Daarvoor is beeldvorming van de patiënt nodig in de houding van de bestraling. Nu gebruiken we nog CT-beelden, dat worden in de nabije toekomst ook vaker MRI-beelden. Op de beelden worden de organen heel precies ingetekend. Vervolgens bootsen we in een soort flight simulator virtueel na hoe we willen bestralen: van welke kant en met welke intensiteit, zodat er zoveel mogelijk straling in de tumor komt en zo weinig mogelijk daar omheen.” In die simulator zit een model van de behandeltoestellen plus de beelden van de anatomie van de individuele patiënt. Een ervaren planningslaborant maakt een optimaal bestralingsplan. Dat werk is te automatiseren. Zorgprofessionals kijken vanzelfsprekend met een zeer geoefende blik. AI is een praktische en efficiënte manier om hun kennis en erva ring vast te leggen, door te rekenen en te interpreteren. Stop tientallen, eerder gemaakte planningen in een model en train de computer om ze zelf te maken. Hoogwaardige datasets Nienke Bakx: “Elders in de wereld is dat al wel voor onder meer prostaatkanker en kanker in het hoofd-halsgebied gebeurd, maar nog niet eerder voor borstkanker. Ik heb eerst uitgezocht welke analysemodellen en algoritmen gebruikt zijn voor die andere gebieden.” Twee gevalideerde softwaremodellen sprongen eruit: het open source U-Net-model, dat uitgaat van convolutional neural networks, CNN’s. Het model graaft heel simpel gezegd steeds dieper en gerichter in data. En het cARF model, waarbij cARF staat voor contextual Atlas Regression Forest. Dat laatste model is gebruikt en getraind door RaySearch Laboratories (RS), een Zweeds medisch-technologisch bedrijf dat overal ter wereld met kankerinstituten samenwerkt aan betere behandelmethoden. Het Catharina Ziekenhuis gebruikt de RSsoftware. Die samenwerking tussen ziekenhuis, universiteit en toeleverancier is heel belangrijk, stelt Hurkmans. “Wij hebben een overvloed aan goed gevalideerde, kwalitatief hoogwaardige datasets volgens internationale richtlijnen en weten precies wat we willen. De Technische Universiteit heeft veel kennis van data en van medical imaging. RaySearch kan de uitkomsten breed toepassen in haar producten. Ons streven is altijd dat wat wij vinden vervolgens breed gebruikt kan worden in de medische wereld.” De Zweden weten dat radiotherapie in Nederland op een hoog niveau staat en werken graag samen met Nederlandse ziekenhuizen. 95 procent bruikbaar Beide modellen vulde Nienke Bakx met data uit ruim honderd patiëntenbehandelplannen. De uit-en-te-na getrainde modellen werden vervolgens tijdens een klinische pilot getest met data van twintig compleet nieuwe patiënten. Radiotherapeuten en laboranten maakten ook met de hand hun plannen voor die twintig patiënten en legden die naast de automatisch gegeneerde plannen om de software nog verder te optimaliseren. Hoe beter de input, hoe beter de output. Dat gaf een heel goed resultaat: 95 procent van wat de computer bedacht, bleek te gebruiken zonder enige handmatige aanpassing. Uit de voorspellingen van de benodigde doses bleken ook heel goed de uiteindelijke machinepara meters af te leiden. Het U-Net-model scoorde net wat beter dan het cARF-model, wat voor RaySearch reden is om dat U-Netmodel in de RayStation-software voor planning van radiotherapiepatiënten te gaan gebruiken. Ze werken aan een nieuwe module voor borstbestraling. Consensus verkrijgen Nienke Bakx overlegde steeds uitgebreid met de radiotherapeuten en laboranten: wat vonden zij van de plannen, zouden ze deze ook Het scheelt straks uren Op deze twee axiale slices van een borstkanker patiënt is het automatisch versus handmatig intekenen van organen te zien. De automatische intekening is ingevuld, de handmatige intekening wordt gerepresenteerd door de lijn. Op de bovenste slice zijn borst, hart en longen ingetekend, op de onderste een aantal kliergebieden en de longen. 26 FMT | februari 2022 werk per patiënt en zorgt voor meer consistentie
27 Online Touch Home