Specifieke mogelijkheden binnen AI maken het mogelijk om technieken te ontwikkelen die bepaalde werkzaamheden sneller uit kunnen voeren. Deze tijdswinst kan effect (gaan) hebben op de behandeling en diagnose van kinderen met kanker. Onderzoekers, artsen en data-specialisten van het Máxima kijken waar binnen AI-kansen voor kinderen met kanker liggen. En hoe we ervoor zorgen dat deze kansen benut worden. De missie van het Máxima en data-integriteit zijn daarbij leidraad.
Drie voorbeelden, allen in ontwikkelfase, laten zien hoe we in het Máxima AI hopen te benutten om stappen richting onze missie te zetten.
AI wijst type hersentumor tijdens operatie aan
Sinds 2024 helpt AI-technologie om het type hersentumor al tijdens de operatie vast te stellen. Door deze nieuwe techniek kan de neurochirurg met kennis van het tumortype het operatieplan al tijdens de operatie aanpassen. Normaal gesproken duurt het een week voordat het tumortype is vastgesteld. Dr. Bastiaan Tops, hoofd van het Laboratorium voor kinderoncologie, koppelde de behoefte vanuit de operatiekamer aan de expertise van onderzoekers van UMC Utrecht die een nieuw ‘deep-learning algoritme’ ontwikkelden. Om de techniek nog breder en structureel in te zetten wordt verder onderzoek gedaan. Zo blijft het algoritme in ontwikkeling. In een volgende versie worden meer tumortypes toegevoegd om de diagnose nog preciezer te maken. Ook wordt gewerkt aan algoritmen specifiek voor solide tumoren en leukemieën. KiKa maakt dit onderzoek mede mogelijk.
Behandelsuggestie op maat in enkele minuten
Door AI-taalmodellen en specifieke algoritmes in een nieuwe tool samen te brengen, kan wetenschappelijke literatuur zeer snel geanalyseerd en geselecteerd worden. Door dit te combineren met geanonimiseerde eigenschappen van een kind, zoals genetische kenmerken van de tumor en de reactie op eerdere behandelingen, kunnen snel behandelsuggesties op maat worden gegeven op basis van de nieuwste wetenschappelijke inzichten. Normaal duurt zo’n literatuuronderzoek twee tot drie dagen. Uri Ilan, kinderoncoloog en onderdeel van Máxima’s digitale innovatiecentrum, werkt met de hulp van Google aan de ontwikkeling van AI-tool Capricorn. Deze tool, nu in testfase, gaat kinderoncologen van de International leukemia tumor board helpen bij het bepalen van behandelplannen voor kinderen met leukemie die niet reageren op standaardtherapie. Uiteindelijk kan de tool mogelijk kinderoncologen van over de hele wereld die advies zoeken voor mogelijke behandelingen kunnen gaan helpen bij het bepalen van de best passende behandeling voor kinderen met leukemie. Dit project is een resultaat van de Google AI Hackathon die in 2024 voor Prinses Máxima Centrum Foundation werd georganiseerd. Het doel van deze hackaton was digitale oplossingen te ontdekken om de gezondheidszorg te verbeteren en doelgericht te leren.
AI voor verbeterde zorg voor kinderen met een niertumor
Om de zorg voor kinderen met een niertumor in de toekomst te verbeteren, wordt de inzet van AI in verschillende klinische projecten onderzocht. Prof. dr. Marry van den Heuvel-Eibrink, kinderoncoloog en onderzoeksgroepsleider in het Máxima coördineert dit onderzoek. Zo leert met behulp van AI (machine learning) de computer verschillende celtypen in Wilms-tumoren herkennen. Hierdoor kunnen microscopische beelden in de toekomst automatisch worden geanalyseerd, wat tijd bespaart en fouten vermindert. Kinderpatholoog prof. dr. Ronald de Krijger wil dit hulpmiddel, samen met klinische gegevens, gebruiken om internationale verschillen in beoordeling te voorkomen en de classificatie te automatiseren. Door later ook moleculaire data toe te voegen, kunnen mogelijk nieuwe verbanden worden ontdekt. Dit kan leiden tot gepersonaliseerde behandelingen, die na validatie helpen bij het voorspellen van behandelingsuitkomsten. Dit onderzoek wordt mogelijk gemaakt door het Hanarth Fonds.
Op de afdeling radiotherapie onderzoeken dr. Geert Janssens, radiotherapeut in het Máxima, en dr. Matteo Maspero, assistent professor computerbeeldvorming en klinisch fysicus in opleiding bij UMC Utrecht, hoe AI kan helpen om de bestralingsvelden na een Wilms-tumoroperatie sneller, nauwkeuriger en betrouwbaarder in te tekenen. En werken onderzoeksgroepsleider prof. dr. Marc Wijnen en dr. Lideke van der Steeg, beiden kinderchirurg, samen met dr. Annemieke Littooij, radioloog bij UMC Utrecht, aan AI-projecten voor radiologie-gestuurde chirurgie. Dit kan ervoor zorgen dat kinderen met een niertumor in de toekomst beter en preciezer geopereerd worden.