Ontwikkeling en implementatie van kunstmatige intelligentie voor een betere detectie en karakterisering van colorectale ziekten tijdens colonoscopie

Darmkanker is een van de meest voorkomende kankers in de westerse wereld. Veel landen hebben screeningprogramma's geïmplementeerd die colonoscopie omvatten. Het succes hangt af van de kwaliteit van de procedure, die erg afhankelijk is van de operator. Patiënten die een colonoscopie ondergaan door een endoscopist met een laag detectiepercentage van poliepen, lopen inderdaad een groter risico om ondanks colonoscopie alsnog colorectale kanker te ontwikkelen. We willen een tool voor kunstmatige intelligentie (AI) ontwikkelen en valideren om de detectie van poliepen te verbeteren. Screeningsprogramma's gaan ook gepaard met hogere kosten, geassocieerd met de verwijdering en microscopische analyse van poliepen die vaak worden gevonden. De meerderheid van deze kleine poliepen is echter volledig goedaardig. We willen een AI-tool voor optische diagnose ontwikkelen die de potentie heeft om een diagnose te stellen op basis van het endoscopische beeld en die kostenbesparend kan zijn voor de samenleving als deze met hoge nauwkeurigheid wordt uitgevoerd. Evenzo is de beoordeling van de ziekte bij colitis ulcerosa afhankelijk van de gebruiker, maar het zou nuttig zijn om uit te zoeken welke patiënten de dure en mogelijk schadelijke behandeling kunnen stopzetten. We willen twee AI-tools (Red Density en single-wave endoscopie) verder klinisch valideren om betere mucosale en histologische genezing te beoordelen en remissie op lange termijn te voorspellen. AI is het dagelijkse leven binnengedrongen. Ook in de geneeskunde heeft het de potentie om artsen te helpen bij het beheer van patiënten, de kwaliteit van de zorg te verbeteren en kosten te besparen. In een multidisciplinaire samenwerking met beeldvormingsingenieurs zullen we onze AI-systemen verder ontwikkelen en klinisch implementeren om de detectie en karakterisering van poliepen te verbeteren en om ontstekingen te kwantificeren.