Intelligente longecho biedt snelle ondersteuning bij COVID-19 testen
ArrayBinnen enkele minuten vaststellen of patiënten zieke longdelen hebben, mogelijk veroorzaakt door COVID-19. Dat kan vanaf nu door relatief eenvoudige echomachines te verrijken met kunstmatige intelligentie. Een onderzoeksteam van de Technische Universiteit Eindhoven (TU/e) en de Universiteit van Trente in Italië heeft de expertise van de beste longartsen weten te vertalen in een software-update voor deze echo-apparaten. Hierdoor stellen ze relatieve leken in staat om de beelden te interpreteren als ervaren longexperts, op een handzame en goedkope manier.
Zeer optimistisch
Ruud van Sloun, universitair docent en onderzoeker aan de TU/e, die samen met vier Eindhovense promovendi de afgelopen weken dag en nacht hieraan heeft gewerkt: “Met Artificial Intelligence kunnen we afwijkingen in de long, die mogelijk kunnen passen bij een COVID-infectie, op een longecho nauwkeurig vaststellen. Deze longecho brengt de afwijkingen aan de rand van de long in beeld, en veranderingen in de structuur van het netwerk van longblaasjes. En omdat het een lerend programma is, zal het bij elke nieuwe diagnose nog slimmer kunnen worden, en dus nog nauwkeurigere beelden kunnen genereren. Wij zijn dus zeer optimistisch voor een snelle toepassing in ziekenhuizen en eerstehulpafdelingen.”
Direct na de publicatie van het onderzoek in het toonaangevende wetenschappelijke tijdschrift IEEE transactions on Medical Imaging zal de nieuwe techniek aan ziekenhuizen, waaronder het Catharina Ziekenhuis Eindhoven, worden aangeboden. Uiteindelijk kan de software-update op alle echo-apparaten in Nederland komen te staan, zodat de arts het zelf allemaal in eigen hand heeft.
Intake en triage
Deze techniek biedt volgens van Sloun enorme perspectieven om de intake en triage bij ziekenhuizen te verbeteren. “Een ziekenhuis beschikt vaak over tientallen echo-apparaten. De echo vergt slechts enkele minuten, in tegenstelling tot de huidige swab test waarbij de resultaten tot wel 24 uur op zich kunnen laten wachten. Hierdoor zou je met één apparaat al mogelijk vijf of meer patiënten per uur kunnen onderzoeken. Met vele duizenden apparaten in Nederland heb je dan potentieel een enorme additionele capaciteit om onderzoek te verrichten.”
Deze oplossing biedt ook enorme voordelen ten opzichte van alternatieve beeldvormingstechnieken zoals CT of MRI. Er zijn al veel meer echo-apparaten beschikbaar, ook in ontwikkelingslanden en plattelandsgebieden, ze zijn draagbaar en handzaam, maken geen gebruik van radioactieve straling (zoals bij CT), hebben een minimaal besmettingsgevaar door het gebruik van een hoes om de sensor, en zijn in vergelijking spotgoedkoop.
Van Sloun benadrukt dat deze beeldanalyses ondersteunend zijn aan een diagnose, die uiteindelijk door de arts zelf nog vastgesteld moet worden. Verder onderzoek is nodig om met volledige zekerheid te kunnen bepalen of de longschade door COVID of een andere longziekte wordt veroorzaakt en om de complete diagnostiek met deze longecho te kunnen uitvoeren. Het Catharina Ziekenhuis Eindhoven is daarin een belangrijke klinische partner.
Inchingolo, Riccardo & Soldati, Gino & Demi, Libertario. (2020). Deep learning for classification and localization of COVID-19 markers in point-of-care lung ultrasound. IEEE Transactions on Medical Imaging. DOI: 10.1109/TMI.2020.2994459
In deze video is te zien hoe de analyse in zijn werk gaat.
Foto: Ruud van Sloun
Bron: TU Eindhoven
