Medical Delta Diagnostics 3.0: Dementia and stroke

Dementie en beroerte zijn aandoeningen die een grote impact hebben op patiënten en hun omgeving. Dit beïnvloedt ook de samenleving. Er zijn hulpmiddelen nodig om personen met een verhoogd risico op deze aandoeningen te identificeren. Het liefst zo vroeg mogelijk in het ziekteproces, om zo ook preventiemogelijkheden te kunnen bieden.

Beeldvormende technieken behoren tot de meest veelbelovende technologieën die beschikbaar zijn om diagnoses, prognoses en behandelingskeuzes te verbeteren. Met name de toepassing van beeldtechnologie in combinatie met het gebruik van geavanceerde data-analyses, zoals deep learning, kan waardevol zijn. Hierdoor worden imaging biomarkers gecombineerd met biologische biomarkers en klinische gegevens. Het doel is om dementie en beroertes te behandelen in het Medical Delta Diagnostics 3.0-programma.

Dementie

Dementie is een hersenaandoening die wordt gekenmerkt door verlies van cognitieve functies die het dagelijks functioneren beïnvloeden. Met behulp van MRI-beeldvormingstechnieken en geavanceerde analysetechnieken willen onderzoekers beter begrijpen hoe dementie, zoals de ziekte van Alzheimer, zich ontwikkelt. Met behulp van beelden en gegevens van grote populatieonderzoeken en technieken voor kunstmatige intelligentie, zoals deep learning, willen ze kunnen inschatten of een persoon een verhoogd risico loopt op het ontwikkelen van een ziekte. Wanneer een diagnose en prognose sneller en nauwkeuriger kan worden gemaakt, kan de behandeling van de ziekten worden verbeterd en ook ondersteunend zijn bij preventie van ziekten.

Beroerte

Een beroerte treedt op wanneer de bloedtoevoer naar delen van de hersenen wordt onderbroken. Dit kan gebeuren door een bloedstolsel dat de bloedstroom blokkeert of door een bloeding in de hersenen. Deze twee verschillende soorten beroertes vereisen verschillende behandelingen. Het is essentieel om de juiste behandeling te selecteren.  

Nauwkeurige en objectieve beeldvormingssystemen kunnen de behandelingsselectie in de acute fase van een beroerte ondersteunen door te bepalen welk type beroerte de patiënt heeft gehad.

Toekomstperspectief

In de toekomst zal een scan van een patiënt niet alleen kwalitatief worden geïnspecteerd en geïnterpreteerd door de arts, maar zal de klinische besluitvorming ook kwantitatief worden ondersteund op basis van deep learning algoritmen die zijn getraind met gegevens van eerdere patiënten.

Op deze manier kunnen artsen een ziekte in een vroege fase opsporen, sneller een diagnose stellen, de best mogelijke behandelingsoptie kiezen en de ziekte over een langere tijd volgen.

"In dit programma willen we optimaal leren van beelden en gegevens van eerdere patiënten om de volgende generatie patiënten effectiever te behandelen", zegt Wiro Niessen, hoogleraar Biomedical Image Analysis aan het Erasmus MC en de TU Delft.

Samenwerking

Dit programma brengt experts van verschillende gebieden samen: experts op het gebied van medische beeldanalyse, natuurkundigen en clinici. Het gezamenlijk doel is het ontwikkelen, implementeren en valideren van beeldvormende technieken om de patiëntenzorg te verbeteren.

"Door de samenwerking van de Medical Delta-instituten, creëren we een geheel dat groter is dan de som der delen", concludeert Niessen.