Standaardiseren data aantrekkelijk voor computergestuurde analyses

Kunstmatige intelligentie blijkt erg behulpzaam te zijn binnen de radiotherapie. Het helpt om betere analyses te maken. Met computergestuurde analyses is het onder andere mogelijk om beter te voorspellen of er uitzaaiingen zijn. Maar de data moeten dan wel op de juiste manier zijn gestandaardiseerd. Dit (en meer) was het onderwerp van het International Conference on the Use of Computers in Radiation Therapy (ICCR). Dit werd half juni gehouden in Montréal (Canada). Met zo’n tien mensen was Maastro goed vertegenwoordigd. “Met negen sprekers en zeven posterpresentaties kunnen we terugkijken op succesvolle dagen,” stelt Prof.dr.ir. Andre Dekker van Maastro.

Lange geschiedenis

Radiotherapie is bij uitstek een vakgebied dat heeft geprofiteerd van de ontwikkeling van computers. Al in 1966 werd de eerste conferentie hierover gehouden. Sindsdien organiseert de ICCR elke drie jaar een bijeenkomst.

MRI-beelden

Tijdens het congres vertelde student Michal Kazmierski over hoe kunstmatige intelligentie wordt ingezet bij het vinden van uitzaaiingen in de lymfeklieren. “Hij deed samen met het Princess Margaret Cancer Center in Toronto hiernaar onderzoek,” vertelt Andre Dekker. “En met succes. Op dit moment kunnen we met 80% zekerheid voorspellen bij een patiënt met hoofd-halskanker of er eveneens uitzaaiingen zijn naar de lymfeklieren. Dat doen we op basis van MRI-beelden.”

Standaardiseren data

Alberto Traverso, promovendus bij Maastro, deed samen met het Princess Margaret Cancer Center onderzoek naar image-analyse bij baarmoederhalskanker met MRI(CT). “Hij ontdekte dat door de beelden te standaardiseren we ze beter kunnen analyseren. Ook mijn presentatie ging over het standaardiseren van data. Er blijken in de praktijk meerdere termen te zijn voor hetzelfde fenomeen binnen de radiotherapie. Niet alleen in de verschillende talen. Ook binnen Nederland. Dat maakt computergestuurde analyse van de data lastig; computers kunnen hier niets mee.” Naast het standaardiseren van specifieke termen, koppelde Andre Dekker er daarom ook een code aan. Op deze manier kunnen analyses internationaal eenduidig worden uitgevoerd.

Op de foto van links naar rechts: Zhenwei Shi, Biche Osong, Rianne Fijten, Andre Dekker, Alberto Traverso, Ananya Choudhury, Michal Kazmierski en Ivan Zhovannik