Revolutie in de diagnose van endometriose: AI brengt nieuwe hoop!

Revolutie in de diagnose van endometriose: AI brengt nieuwe hoop!

Endometriose is een grotendeels onbekende maar wijdverspreide ziekte die naar schatting elke tien tot vijftiende vrouw in de vruchtbare leeftijd in Duitsland treft. Ondanks de uitgebreide klachten, zoals hevige bekkenpijn tijdens de menstruatie, onvruchtbaarheid en functiestoornissen tijdens de stoelgang en het plassen, wordt de diagnose vaak niet gesteld. Normaal gesproken duurt het gemiddeld acht jaar voordat de ziekte wordt herkend. Veel patiënten ontdekken hun ziekte pas tijdens een endoscopische procedure. Dit enorme aantal niet-gerapporteerde gevallen en de uiteenlopende symptomen vormen een grote uitdaging voor het medische zorglandschap. Een nieuw initiatief van de Friedrich-Alexander Universiteit Erlangen-Neurenberg (FAU) heeft tot doel diagnostische opties te verbeteren door het gebruik van kunstmatige intelligentie (AI).

Het onderzoeksproject genaamd EndoKI ontvangt een financiering van drie miljoen euro van het Beierse ministerie van Volksgezondheid, Zorg en Preventie. Het doel is om de niet-invasieve diagnostiek en effectieve behandeling van endometriosepatiënten te verbeteren. Het wordt uitgevoerd over een periode van drie jaar en combineert verschillende beeldvormingstechnieken zoals echografie en MRI met AI-methoden om een ​​gedetailleerd 3D-model voor patiënten te ontwikkelen. Een multidisciplinair team van vijf wetenschappers van de FAU en het Erlangen Universitair Ziekenhuis, ondersteund door partners van de Universiteit van Würzburg en de Technische Universiteit van München, stimuleert dit project.

Uitdagingen bij de diagnose van endometriose

De symptomen van endometriose worden vaak genegeerd of verkeerd geïnterpreteerd, wat leidt tot aanzienlijke vertragingen bij de diagnose, die kunnen variëren van vier tot elf jaar. Om dit te veranderen hebben onderzoekers van het door de EU gefinancierde FEMaLe-project verdere innovatieve benaderingen ontwikkeld. Hierbij wordt gebruik gemaakt van AI om patiëntgegevens zoals klinische dossiers, symptomen en genetische informatie te analyseren. Deze technologie maakt het mogelijk om in een vroeg stadium subtiele patronen en vroege indicatoren van endometriose te detecteren.

Als onderdeel van het FEMaLe-project zijn twee belangrijke systemen ontwikkeld: een klinisch beslissingsondersteunend systeem voor zorgprofessionals en een digitale begeleidende app voor patiënten. Met deze app kunnen gebruikers hun symptomen en behandelingen in de loop van de tijd volgen. Geanonimiseerde gegevens uit de app stromen naar de AI-engine, wat helpt bij het verbeteren van diagnostische suggesties. Het doel is om de diagnostiek te versnellen en zo het aantal noodzakelijke operaties te verminderen.

Integratie van AI in de behandeling

Naast het verbeteren van de diagnose zou de integratie van AI ook innovatieve benaderingen van endometriosetherapie kunnen bevorderen. De ontwikkeling van de Endo-app vindt in deze context plaats. Het is gebaseerd op richtlijnen van een onafhankelijke EU-expertgroep die rekening houdt met principes als legaliteit, ethiek en robuustheid. Dit is om ervoor te zorgen dat het gebruik van deze technologie voldoet aan zowel wettelijke vereisten als ethische principes.

De mogelijke toepassingen voor AI zijn veelbelovend. Door de symptoomdagboeken van gebruikers te analyseren, kan de AI patronen herkennen en verbanden leggen tussen symptomen en factoren zoals voeding of lichaamsbeweging. Het kan ook helpen onnodige invasieve procedures te voorkomen en een snellere diagnose mogelijk te maken. De AI zal voortdurend leren en verbeteren op basis van gebruikersfeedback en een groeiende database met symptomen en klinische resultaten.

Op de lange termijn zal een gepseudonimiseerde database met MRI-datasets en histopathologische informatie worden gecreëerd. Er zal ook een kwalitatief etnografisch deelonderzoek worden uitgevoerd om de perspectieven van gynaecologen, patiënten en onderzoekers vast te leggen. Er moeten aanbevelingen voor diagnostiek en therapie worden ontwikkeld, ook voor organisaties als de WHO. Voor 2028 is een conferentie over het onderwerp endometriose gepland bij de FAU en het Universitair Ziekenhuis om de opgedane kennis door te geven en de uitwisseling tussen experts te bevorderen.

Over het geheel genomen laat het zien dat de combinatie van AI en interdisciplinair onderzoek veelbelovende manieren opent om de zorg voor endometriosepatiënten duurzaam te verbeteren. [FAU] rapporteert over de belangrijke stappen richting effectievere diagnostiek en therapie. Maar projecten als [CORDIS] en [Endometriose.App] illustreren ook de noodzaak om de levenskwaliteit van getroffen vrouwen te verhogen en hun pijn te begrijpen, te meten en te behandelen.