Kunstmatige intelligentie

Kunstmatige intelligentie, ook wel artificial intelligence (AI) genoemd, biedt een krachtig hulpmiddel om grote hoeveelheden data te analyseren en patronen te herkennen. Ook in de laboratoriumdiagnostiek is kunstmatige intelligentie in opmars.

Slimme algoritmen
Kunstmatige intelligentie omvat de combinatie van algoritmen, databases en computerkracht. Om hiermee laboratoriumdiagnostiek sneller en slimmer te maken, zijn niet alleen kennis en expertise vereist van laboratoriumprofessionals en medici, maar ook van datawetenschappers. Zij ontwikkelen de algoritmen die op basis van machinelearning kunnen leren van data. Tegenwoordig worden ook al deeplearning-algoritmen ontwikkeld, waarbij gebruik wordt gemaakt van neurale netwerken om grote hoeveelheden ongestructureerde data te analyseren.

Toepassingen
Laboratoriumonderzoek, testuitslagen, biobanken en klinische patiëntgegevens genereren grote hoeveelheden data. Toepassing van zelflerende diagnostische algoritmen bij analyse van deze ‘big data’ levert een schat aan (verborgen) informatie op. Dat leidt tot verrijking van klinisch inzicht en vormt daarmee een waardevolle aanvulling bij medische besluitvorming. Er kunnen bijvoorbeeld ziekten en bijwerkingen worden opgespoord die aanvankelijk over het hoofd werden gezien. Ook kan eerder worden vastgesteld of een therapie (niet meer) succesvol is, waardoor sneller een andere behandeling kan worden ingezet.

• AI-ondersteunde diagnostiek
  Er wordt veel onderzoek verricht naar toepassing van kunstmatige intelligentie in de laboratoriumdiagnostiek. Het staat nog in de kinderschoenen, maar enkele voorbeelden illustreren de potentie van AI-ondersteunde diagnostiek.

• Bloedonderzoek in combinatie met AI voor vroege detectie sepsis
  Door een algoritme te trainen met een uniek sepsis-eiwitpatroon in plasma blijkt het mogelijk in bloedmonsters van patiënten het risico op een septische shock te voorspellen.

• Opsporing COVID-19-infectie
  Een AI-algoritme dat resultaten van thorax CT-scan integreert met klinische symptomen, blootstellingsgeschiedenis en laboratoriumtesten blijkt net zo goed in staat COVID-19 te herkennen bij patiënten als een ervaren radioloog.

• Snelle herkenning van een type hersentumor
  Tijdens de operatie tumortype en tumorclassificatie vaststellen en simultaan de chirurgische strategie afstemmen: dat kan met een algoritme dat is getraind met miljoenen realistische DNA-markers van hersentumoren.

• Werking antidepressivum voorspellen
  Met de inzet van kunstmatige intelligentie, een hersenscan en klinische informatie van de individuele patiënt blijkt het mogelijk om binnen een week te voorspellen of een antidepressivum zal werken.

• Ziekte van Parkinson voorspellen
  Met een AI-ondersteunde bloedtest lijkt de ziekte van Parkinson te kunnen worden vastgesteld, jaren voordat symptomen zich voordoen. Voor deze voorspellende bloedtest is een machinelearning-algoritme getraind met een kenmerkend patroon van acht bloedeiwitten dat naar voren kwam uit bloedanalyses van mensen met Parkinson.