English

CWI, Amsterdam UMC, Leiden UMC & Elekta

Bestraling van kanker verbeteren met AI.

Deel deze pagina

Hoe helpt CWI artsen en bedrijven om kanker beter te bestrijden? Professor Peter Bosman (CWI en TUD) vertelt over zijn onderzoek naar kunstmatige intelligentie (AI) voor medische wetenschappen, waarbij hij samenwerkt met ziekenhuizen en bedrijven als Elekta.

Peter Bosman:

Bestralingstherapie is een van de belangrijkste manieren om kanker te behandelen. Met slimme algoritmen kunnen wij artsen een uniek inzicht geven in de beste behandelplannen voor individuele patiënten.

Brachytherapie

Bestraling is een van de belangrijkste manieren om kanker te behandelen. Een centraal probleem hierbij is dat je de tumor wél wilt raken, maar omliggende organen niet. Dat speelt ook bij brachytherapie: inwendige bestraling, die onder meer wordt gebruikt bij het bestrijden van prostaatkanker. Het maken van een goed bestralingsplan moet relatief snel gebeuren, want voor de patiënt is het onderzoek oncomfortabel. Eerst worden er katheters ingebracht, waar later een radioactieve bron doorheen wordt geleid. Vervolgens wordt een MRI-scan gemaakt om te zien welke organen een rol spelen, hoe die eruit zien en waar de katheters precies zitten. Op basis van intekeningen wordt dan een bestralingsplan gemaakt: hoe lang moet de radioactieve bron op welke plaats blijven? Het optimaliseren van zo’n plan duurt met de hand vrij lang. Tot slot wordt volgens het plan een radioactieve bron door de katheters geleid die voor de bestraling zorgt.

Betere besluitvorming

Voor patiënten is het niet prettig om lang te moeten wachten op een goed bestralingsplan terwijl de katheters zijn ingebracht, en daarom willen artsen deze tijd tot een uur beperken. Voorheen konden artsen in dat uur één bestralingsplan maken – een race tegen de klok. Peter Bosman: “Met hulp van onze AI is het nu echter mogelijk om al in een paar minuten een hele serie van deze bestralingsplannen te maken die verschillende afwegingen representeren. Hierdoor is er meer tijd over voor de kwalitatieve besluitvorming door artsen, is er dus meer tijd voor de afweging “wat is nu eigenlijk het beste plan voor déze patiënt, hoe kun je optimaal bestralen en toch zo veel mogelijk gezond weefsel sparen?”

Verbinden van modellen met de medische praktijk.

Peter Bosman: Wij verbinden bio-wetenschappelijke modellen en algoritmen met de medische praktijk in de echte wereld.

Meer over de samenwerking tussen CWI en Amsterdam UMC

Peter Bosman: “Vóórdat onze methode geïmplementeerd kon worden in een ziekenhuis, was het natuurlijk belangrijk om draagvlak hiervoor te krijgen en weerstanden weg te nemen. Daarom hebben we onze methode met artsen gevalideerd, en ze plannen laten beoordelen zonder te vertellen welk plan waar vandaan kwam: van medici of de computer. En gevraagd: welk plan zou je nu het liefst gebruiken voor deze patiënt? In 98% van de gevallen kozen ze voor een plan dat wij met de computer gemaakt hadden. Dat gaf de doorslag om te gaan werken aan een versie die klinisch gebruikt zou kunnen worden”.

Deze methode om prostaatkanker beter te bestrijden met AI is ontwikkeld op het CWI, in nauwe samenwerking met de afdeling radiotherapie van het Amsterdam UMC en Elekta, een Zweeds technologiebedrijf dat bestralingsapparatuur en -software ontwikkelt voor de behandeling van kanker.

Peter Bosman: “Samenwerken vereist veel afstemming. Als team werkten we verspreid over het CWI, het AMC en de Elekta-vestiging in Veenendaal. Om elkaars vaktaal te leren spreken, zaten alle onderzoekers (vóór coronatijd) twee keer per week bij elkaar, afwisselend op het CWI en op het AMC. Daarnaast gingen de onderzoekers elke vier weken naar Elekta en hadden we elke zes weken een update meeting waar iedereen aanschoof, ook artsen en klinisch fysici. Zo konden we samen naar resultaten kijken en van elkaar leren wat nu belangrijk is en waar de behoeften liggen. Deze samenwerking maakte het tot een succes.

Het onderzoek wordt momenteel voortgezet op het gebied van baarmoederhalskanker door CWI, het Leids UMC, en het Amsterdam UMC, gefinancierd door het KWF en Elekta.

Peter Bosman: "Naast het optimaliseren van stralingsbehandelingsplannen met AI werkt onze groep ook aan het oplossen van complexe beeldverwerkingstaken, zoals het registreren van twee MRI-scans. Dit betekent dat we voor elk voxel (het 3D-equivalent van een pixel) in een van de MRI-scans willen weten waar het zich in de andere scan bevindt. Bij grote vervormingen of een mismatch tussen de inhoud van beide scans, loop je tegen complexe problemen aan die tot nu toe niet zijn op te lossen. Samen met Elekta werken we aan oplossingen hiervoor, waarbij we biomechanische modellering integreren met multi-objectieve optimalisatie.”

“Onze primaire vorm van AI is gebaseerd op ons langlopend onderzoek naar evolutionaire algoritmen (EAs), dat we in 2004 zijn gestart. In 2012 hebben we het eerste concept van EAs toegepast op beeldregistratie, een techniek in beeldverwerking die meerdere scènes uitlijnt tot één geïntegreerd beeld en problemen zoals beeldrotatie, schaalvergroting en scheefstand bij het overlappen van afbeeldingen voorkomt. We gebruiken het concept van natuurlijke evolutie om oplossingen te verbeteren. De computer kan zo identificeren welke eigenschappen een oplossing goed maken. Ook kan deze de eigenschappen van goede oplossingen met elkaar uitwisselen, vergelijkbaar met plantenveredeling maar dan voor computationele problemen. We hebben deze EA-methode methodisch en technologisch verbeterd en versneld, waardoor deze meer dan 100.000 keer sneller is geworden voor problemen zoals beeldregistratie. Dat is mede te danken aan parallelisatie op hardware zoals GPUs (grafische kaarten)."

Peter Bosman: "Onze methoden zijn niet alleen effectief en efficiënt, maar ook toepasbaar op verschillende complexe problemen, vooral in situaties waarin meerdere conflicterende doelen moeten worden bereikt. Het algoritme leert zelf en we kunnen ook tijdens het leerproces aanvullende kennis toevoegen. Bij brachytherapie voor prostaatkanker voeg je bijvoorbeeld kennis toe over de opbouw van stralingsdoses door de ingebrachte katheters. Uiteindelijk resulteerde dit in een algoritme dat veel betere resultaten opleverde dan andere."

"Mijn ideaal is dat er een 'plug-and-play'-oplossing beschikbaar zal zijn voor alle ziekenhuizen en alle soorten bestralingstherapie, maar we zijn nog niet zo ver. Eerst werken we met verschillende ziekenhuizen en bedrijven om de methode nog verder te verbeteren."

Om uw medische praktijk zo goed mogelijk te helpen ondersteunen ontwerpen we bij het CWI geavanceerde methoden die optimaal gebruik kunnen maken van de toenemende hoeveelheid data en rekenkracht. Daarmee helpen we de kwaliteit van medische behandelingen te verbeteren. Dit doen we door het inzetten van flexibele, snelle en betrouwbare methoden uit de kunstmatige intelligentie, in een interdisciplinair team.

Bent u een arts die werkt met brachytherapie, of een bedrijf dat stralingsapparatuur ontwerpt, en heeft u vragen of interesse in samenwerking? Neem dan gerust contact op met ons.

Contact

Prof. Peter Bosman is groepsleider van de onderzoeksgroep Evolutionary Intelligence van het CWI en deeltijdhoogleraar aan de Technische Universiteit Delft.

Tumoren efficiënter bestralen met behulp van AI

Cookies

Wij maken gebruik van cookies. Meer hierover leest u in onze cookieverklaring.