In alle studies van Bakx staat één vraag centraal: hoe kunnen we kunstmatige intelligentie inzetten bij het plannen van bestralingen van borstkankerpatiënten? Bakx: “Zo’n behandelplan luistert namelijk nauw en is voor iedere patiënt verschillend. Eerst moet je heel nauwkeurig de organen intekenen – het tumorgebied moet zo veel mogelijk straling ontvangen en de organen die er omheen liggen zoals het hart en de longen wil je juist zo veel mogelijk beschermen tegen de schadelijke straling. Daarna volgt het rekenwerk: hoe veel en hoe vaak moet er bestraald worden, uit welke hoek? Toen ik vijf jaar geleden bij het Catharina Ziekenhuis kwam werken, deden radiotherapeutisch laboranten en radiotherapeuten dit hele proces voor elke patiënt handmatig. Want iedere borst is uniek. Een zeer tijdrovende klus.”

Complexe borst

Bakx bekeek of het mogelijk was om met automatisch rekenwerk het bestralingsplan te optimaliseren. “In de meeste gevallen hebben patiënten al een operatie gehad waarbij tumorweefsel uit de borst verwijderd is. Ik ben begonnen met het opzetten van een model dat na intekening van de omliggende organen kan bepalen welke dosis in welk gebied nodig is.” Vooral het verzamelen van voldoende geschikte data kostte veel tijd. Iets waar veel AI onderzoekers tegen aan lopen, legt Bakx uit. “Je maakt gebruik van oudere patiëntdata, die van elkaar verschillen. Dat kan door een ander protocol of andere apparatuur. En ik wilde specifiek een model maken voor de meer complexere linkerborst. Daar moet je met bestralen rekening houden met het hart en de longen. Samen met twee ervaren bestralingslaboranten – die precies weten waar ze naar kijken – zijn we door alle data heengegaan. En omdat borstkanker helaas zo vaak voorkomt, is er een berg data voorradig. Een wrang voordeel. Met alle bruikbare eerder gemaakte planningen kon ik zo mijn computermodel trainen om uiteindelijk zelf een bestralingsplan te kunnen maken.”

De eerste resultaten bleken succesvol, sinds een aantal jaar gebruikt de afdeling Radiotherapie AI-gegenereerde bestralingsplannen. Bakx besloot om na afronding van haar EngD-opleiding verder te gaan met haar onderzoek. Ze wilde graag een volgende stap zetten: kunnen we ook het intekenen van de organen efficiënter en betrouwbaar door een computer laten doen? “Ik ben een nieuw model gaan vullen met beelden van ingetekende organen. In een klinische pilotstudie hebben we handmatige en automatische gegenereerde intekeningen vergeleken. We waren positief verrast: 90% van de AI-beelden waren zonder verdere aanpassing bruikbaar en leverde - ook wanneer er wel aanpassingen nodig waren – tijdswinst op. Dat vormt een heel mooi startpunt voor de radiolaborant. Want uiteraard is niet het computermodel heilig, dat blijft het menselijke oog.”

Toekomstbestendige zorg

Hoe wordt er op de werkvloer naar de inzet van AI in het behandelproces gekeken? “Toen ik hier startte was AI in de zorg veel minder gangbaar dan nu, de ontwikkelingen gaan razendsnel. Sommige artsen zijn nog steeds wat sceptisch. Met open communicatie, het delen van goede resultaten en het geven van bijscholing proberen we iedereen mee te nemen.” Er is veel ruimte voor discussie, benadrukt Bakx. “Wat is er goed aan de plannen en wat kan er beter? We willen de artsen en laboranten ondersteunen in hun werk, zij moeten er daadwerkelijk mee aan de slag. Door bepaalde processen te automatiseren kunnen zij hun expertise ergens anders inzetten.”

De nauwe samenwerking met de softwareleverancier, het Zweedse RaySearch Laboratories, dat wereldwijd verbonden is met grote kankerinstituten om zo behandelmethoden te verbeteren, helpt ook bij het opzetten van een efficiëntere werkwijze. Bakx: “Die korte lijntjes zijn voordelig bij het beschikbaar stellen van data en de benodigde infrastructuur. In een paar jaar zijn we van data tot een bruikbaar model gekomen. In het Catharina Ziekenhuis helpt dat om de zorg voor borstkankerpatiënten te verbeteren, wereldwijd behoren we met onze AI-bestralingsplanning tot de voorlopers. Met nieuw onderzoek hopen we het AI-model toekomstbestendig te maken, zodat het ook voor andere kankersoorten ingezet kan worden. Want uiteindelijk willen we voor elke patiënt optimale zorg.”