Een mooi vergezicht: dankzij artificial intelligence leren van alle data. Stel dat een intelligent systeem nog meer data tot zijn beschikking heeft om van te leren. Niet alleen uit scans, maar ook genetische data, bloedmetingen, of gegevens van wearables die bijvoorbeeld een etmaal je hartfunctie volgen. En dat zo'n systeem dan ook al die waarden van andere patiënten paraat heeft als vergelijkingsmateriaal. Dat is het vergezicht waar Wiro Niessen, van huis uit fysicus, en hoogleraar Biomedische beeldanalyse en machine learning aan de TU Delft en het Erasmus MC, naartoe probeert te werken.
We creëren Diagnostic Competence Centers, die een sleutelrol zullen spelen in ziektepreventie, -detectie, diagnose en prognose. We brengen daar verschillende typen data samen en met AI-technieken leren we hoe je met al die informatie diagnose en prognose kunt verbeteren.'
Prof. dr. Wiro Niessen
'We kunnen bijvoorbeeld een AI-algoritme ontwikkelen met data van prostaatkankerpatiënten uit verschillende ziekenhuizen. We leren dan op basis van die data de relatie tussen de diagnostische data en de uitkomst van de patiënt; zo kunnen we een systeem ontwikkelen dat voor een nieuwe patiënt kan inschatten wat voor tumortype iemand heeft, en wat de prognose en verwachte therapierespons zal zijn.'
RijksDataStaat
Tot nu toe worden volgens Niessen heel veel data nauwelijks gebruikt. 'Je maakt een scan, trekt daaruit een conclusie voor deze patiënt, en daar blijft het vaak bij. De uitdaging is om een infrastructuur te ontwikkelen waarmee we data kunnen hergebruiken voor de ontwikkeling van algoritmen. Het is daarbij niet nodig om alle data van alle ziekenhuizen in één systeem te stoppen, maar als ziekenhuizen hun data op een uniforme manier opslaan, kunnen algoritmen daarmee uit de voeten. We hebben daarvoor eigenlijk een "RijksDataStaat" nodig, zeggen we wel eens gekscherend. Als voorbeeld werken we nu in het kader van Covid-19 aan een landelijk dataportaal.'
Leiden ⇌ Delft ⇌ Erasmus
Niessen verbindt wetenschappers van de TU Delft met die van het Erasmus MC. 'Veel van mijn masterstudenten uit Delft, veelal engineers of AI-specialisten, lopen stage in het Erasmus MC. Studenten van verschillende faculteiten in Delft − Applied Sciences, EWI, biomedical engineering − zijn heel geïnteresseerd in medische vraagstukken.'
