"Samenwerking zorgt ervoor dat ik effectief onderzoek kan doen, wat de gezondheidszorg vooruit helpt"

Lang voordat mensen met dementie symptomen ontwikkelen, kunnen er veranderingen in hun hersenen worden waargenomen. Maar hoe detecteren we veranderingen in de hersenen, en wanneer vergroot een afwijking het risico op dementie? Dit soort vragen intrigeren Bo Li, postdoc-onderzoeker bij het wetenschappelijke programma Medical Delta Diagnostics 3.0: Dementia and stroke. Ze onderzoekt hoe ze kunstmatige intelligentie (AI) kan gebruiken om de hersenpatronen bij normale veroudering en bij ziekte beter te begrijpen.

Dit interview is het tweede in een serie interviews met Medical Delta-gefinancierde promovendi en PostDoc-onderzoekers. Bo's promotieonderzoek wordt gefinancierd door het wetenschappelijke programma Medical Delta Diagnostics 3.0: Dementia and stroke.

Hoe raakte je betrokken bij dit onderzoek?

Ik ben maatschappelijk betrokken en heb een passie om de gezondheidszorg te verbeteren. Tijdens mijn bachelor wilde ik arts worden. Maar gaandeweg ontdekte ik dat ik ook mensen kan helpen met algoritmes - misschien nog wel meer dan als arts. De ontwikkeling van nieuwe technologie verbetert de mogelijkheden voor vroege diagnostiek en het maken van prognoses voor een groot aantal mensen tegelijk. Ik deed mijn bachelor en master in China, en werd mede begeleid door prof. dr. ir. Bart ter Haar Romenij. Via hem kwam ik uiteindelijk als promovendus terecht bij de Biomedical Imaging Group Rotterdam (BIGR) van het Erasmus MC.

Het menselijk brein, het meest complexe orgaan van ons lichaam, fascineert mij. Dementie is een van de grootste gezondheidsproblemen van de 21e eeuw. Elke drie seconden ontwikkelt iemand in de wereld dementie. Wat erger is, is dat we de pathologie ervan nog steeds niet volledig kunnen verklaren. Daarom hoop ik dat ik voor dit onderzoeksproject met mijn kennis van AI en beeldanalyse kan bijdragen aan het verbeteren van ons begrip van dementie.

Wat hoop je met jouw algoritme te bereiken?

Gezien de stijgende kosten van de gezondheidszorg en de beperkte beschikbaarheid van zorgpersoneel is het natuurlijk fijn als je tijd kunt besparen met een snelle beslissing die ook nog eens nauwkeuriger is.

Als ik verder in de toekomst kijk, hoop ik dat we met het algoritme veranderingen in de hersenen beter kunnen begrijpen, zodat we eerder kunnen zien of iemand ziek is of zelfs ziek gaat worden. Hopelijk kunnen we in de toekomst dan ook een behandeling starten om de cognitieve achteruitgang van de hersenen te vertragen, en kunnen mensen met dementie langer zelfstandig blijven wonen.

Bárbara, de vorige geïnterviewde, is benieuwd naar je antwoord op de volgende vraag: 'Als je terugkijkt, wat zou je dan anders hebben gedaan, en waarom?'

Ik zou helemaal in het begin nog meer mensen bij het project betrokken hebben, en nog meer energie gestoken hebben in het opbouwen van het netwerk dat ik nu heb. De waarde van Medical Delta voor mijn onderzoek is dat het deskundigen uit allerlei vakgebieden die raakvlakken hebben met mijn project bij elkaar brengt. Door met hen te praten, kom ik erachter wat de technologische mogelijkheden zijn en waar clinici behoefte aan hebben. De samenwerking zorgt ervoor dat ik effectief onderzoek kan doen, wat de gezondheidszorg vooruit helpt. Ook denken mensen uit verschillende disciplines anders, vanuit verschillende perspectieven. De samenwerking levert altijd nieuwe ideeën op voor onderzoek naar nieuwe oplossingen.

Dat die uitleg voor hen zo belangrijk is, was voor mij een nieuw inzicht dat ik alleen kon krijgen door met artsen samen te werken.In het begin was ik bijvoorbeeld erg gefocust op de technologie; ik wilde een algoritme ontwikkelen dat zo snel en accuraat mogelijk werkte. Maar door met artsen te praten kwam ik erachter dat het voor hen niet zo interessant is of een algoritme een ‘halve seconde’ of een ‘hele seconde’ nodig heeft om de gegevens te analyseren. En zelfs nauwkeurigheid hoeft niet het belangrijkste te zijn in vergelijking met de verklaarbaarheid van het algoritme. Artsen willen vooral weten hoe deep learning tot de voorspelling komt; ze willen uitleg over het algoritme. Dan weten ze op basis waarvan deep learning beslissingen neemt. Dat die uitleg voor hen zo belangrijk is, was voor mij een nieuw inzicht dat ik alleen kon krijgen door met artsen samen te werken.