Kunstmatige intelligentie in de radiologie voor neuro-oncologie
Artificiële intelligentie (AI) in de radiologie voor neuro-oncologie is veelbelovend. AI heeft potentie in de diagnostiek, classificatie, gradering en follow-up van hersentumoren, die afhankelijk zijn van MRI-beeldvorming. Traditionele MRI-protocollen duren lang en omvatten meerdere sequenties met contrast. AI zou oplossingen kunnen bieden voor snellere, consistentere en nauwkeurigere analyses. In de beeldacquisitie verbetert AI de kwaliteit met daarnaast reductie van scantijden en mogelijk minder contrastmiddelgebruik. MRI met lage veldsterkten (< 0,2 tesla) wordt haalbaar door AI-reconstructies. Voor tumorsegmentatie automatiseert AI de afbakening van tumorgebieden in seconden met hoge reproduceerbaarheid. Bij diagnosestelling en gradering worden kwantitatieve kenmerken gebruikt om tumoren te classificeren en moleculaire markers te kunnen voorspellen. Uitdagingen omvatten strenge Europese wetgeving, slechtere prestaties in de praktijk, het ‘black box’-fenomeen en dataprivacy. Toekomstperspectieven liggen in privacyvriendelijke datasets, uitlegbare AI en standaardisatie, die mogelijk zullen leiden tot minder onzekerheid en bovenbeschreven voordelen voor patiënten met een beperkte prognose. AI kan zo bijdragen aan hoopvollere diagnostiek bij deze ernstige ziekte.
Leerdoelen
Na het bestuderen van deze content:
- hebt u kennis over de mogelijkheden van AI binnen de radiologie voor neuro-oncologie
- kunt u uitleggen hoe AI de verschillende stappen van de MRI-workflow in de neuro-oncologie verbetert, inclusief acquisitie, segmentatie en responsbeoordeling
- kunt u de belangrijkste uitdagingen benoemen bij de implementatie van AI in de klinische praktijk
- hebt u een visie ontwikkeld over de toepasbaarheid van AI in de klinische praktijk van de radiologie binnen de neuro-oncologie