De combinatie van kunstmatige intelligentie (AI) en robotica kan het echografisch onderzoek van gewrichten ingrijpend veranderen. Reumatoloog en onderzoeker Oliver Sander van de Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf presenteerde de resultaten van een pilotstudie met robot Arthur aangestuurd door AI-software Diana.
Diana is met machine learning getraind op 3 klinische trials met circa 5.000 gewrichten en geeft richting aan Arthur bij het positioneren van de probe, het schakelen tussen B-mode en doppler en het automatisch scoren van beelden volgens de OMERACT-criteria. De software segmenteert bot, synovium en pezen, en labelt gewrichten met kleurcodes voor de mate van ontsteking.
20 minuten
Tot zover de techniek. In deze pilotstudie is gekeken hoe dit duo het doet in de praktijk. In de eerste 12 weken zijn 10.000 gewrichten van 500 patiënten onderzocht met onder andere reumatoïde artritis (RA, n = 200), arthritis psoriatica (PsA, n = 100) en handartrose (HOA, n = 50). De gemiddelde duur van een dubbelhandig onderzoek bedroeg 20 minuten, waarbij ook automatisch een rapport werd gegenereerd. Hierbij hoefde geen arts aanwezig te zijn. “Bij 91% van de scans was de beeldkwaliteit goed of zeer goed. Wel zagen we dat het systeem moeite had met ernstige standsafwijkingen, tremoren of korte vingers.”
Screening en diagnostiek
Diana en Arthur detecteerden synovitis met een foutmarge van < 5%, maar had moeite met het herkennen van osteofyten, erosies en tendosynovitis. De reproduceerbaarheid van de beelden was hoog, al varieerden de scores soms bij herhaalde metingen. Sander: “Software-updates hebben de prestaties verbeterd. Verder was de patiënttevredenheid hoog: 92% was zeer tevreden en 99,7% zou zich opnieuw laten scannen door de “vriendelijke en communicatieve” robot. Met verdere training denk ik dat Diana en Arthur de schaarser wordende staf goed kunnen ondersteunen bij screening en diagnostiek.”
Bron: