Doorbraak in artrose: ongelooflijke nieuwe technologie kan toekomstige röntgenfoto's van patiënten voorspellen

Britse wetenschappers hebben 's werelds eerste nieuwe AI- systeem ontwikkeld dat ongelooflijk goed voorspelt hoe de knieën van artrosepatiënten er in de toekomst uit zullen zien, waardoor artsen hun aandoening beter kunnen behandelen. Artrose is een degeneratieve gewrichtsaandoening die wereldwijd meer dan 500 miljoen mensen treft en de belangrijkste oorzaak is van invaliditeit bij ouderen.

Een nieuwe studie van de Universiteit van Surrey toont aan dat hun eigen ontwikkelde technologie geavanceerde machine learning gebruikt om een ​​realistische 'toekomstige' röntgenfoto te genereren, gecombineerd met een risicoscore voor ziekteprogressie in de knie . Deze twee uitkomsten samen kunnen artsen en patiënten een duidelijke, visuele prognose geven van hoe de aandoening zich in de loop van de tijd zal ontwikkelen .

Het systeem is gebaseerd op bijna 50.000 röntgenfoto's van de knie van bijna 5.000 patiënten - een van de grootste datasets over artrose ter wereld - en presteert beter dan vergelijkbare AI-hulpmiddelen bij het voorspellen van de progressie van artrose. Het doet dit ongeveer negen keer sneller en in een veel compactere vorm.

Onderzoekers zeggen dat deze combinatie van snelheid, schaal en nauwkeurigheid de acceptatie in echte klinische settings zou kunnen versnellen. De studie is gepubliceerd op de International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention.

David Butler, hoofd van het postdoctorale onderzoek bij het Centre for Vision, Speech and Signal Processing (CVSSP) van de University of Surrey en het Institute for People-Centred AI, zei: "We zijn gewend aan medische AI-hulpmiddelen die een getal of een voorspelling geven, maar weinig uitleg.

"Ons systeem voorspelt niet alleen hoe groot de kans is dat uw knie verslechtert, het geeft u ook een realistisch beeld van hoe uw toekomstige knie eruit kan zien.

"Het naast elkaar zien van de twee röntgenfoto's - één van vandaag en één van volgend jaar - is een krachtige motivator.

"Het helpt artsen om sneller actie te ondernemen en geeft patiënten een duidelijker beeld van waarom het vasthouden aan hun behandelplan of het aanbrengen van veranderingen in hun levensstijl echt belangrijk is.

"Wij denken dat dit een keerpunt kan zijn in de manier waarop we communiceren over risico's en de zorg voor knieartrose en andere gerelateerde aandoeningen kunnen verbeteren."

Artrose is de meest voorkomende vorm van artritis. Het wordt gekenmerkt door pijn, stijfheid en zwelling in de gewrichten als gevolg van de afbraak van het beschermende kraakbeen.

Het komt vaker voor bij oudere volwassenen, vooral in de knieën, heupen en handen. Het kan echter ook andere gewrichten aantasten, zoals de wervelkolom en de nek.

Met behulp van een geavanceerd generatief model, een zogenaamd diffusiemodel, genereert het Surrey-systeem een ​​'toekomstige' versie van een röntgenfoto van de knie van een patiënt, waarop 16 belangrijke punten in het gewricht worden gemarkeerd.

Deze punten zorgen voor meer transparantie doordat ze laten zien welke gebieden de AI controleert op veranderingen. Hierdoor is het systeem voor clinici beter te begrijpen en vertrouwen.

In de toekomst zou dit onderzoek de weg kunnen vrijmaken voor vergelijkbare hulpmiddelen bij andere chronische aandoeningen, bijvoorbeeld voor het voorspellen van longschade bij rokers of het volgen van de voortgang van hartziekten. Zo krijgen artsen en patiënten hetzelfde visuele inzicht en dezelfde kans om vroegtijdig actie te ondernemen.

Het team is ook op zoek naar partnerschappen om de technologie in de echte klinische praktijk te implementeren.

Gustavo Carneiro, hoogleraar AI en machine learning aan het Centre for Vision, Speech and Signal Processing (CVSSP) in Surrey, zei: "Eerdere AI-systemen konden het risico op progressie van artrose inschatten, maar ze waren vaak traag, ondoorzichtig en beperkten zich tot getallen in plaats van duidelijke beelden.

"Onze aanpak zet een grote stap voorwaarts, omdat we snel realistische röntgenfoto's kunnen maken en precies kunnen aangeven welke delen van het gewricht de grootste kans hebben op veranderingen.

"Dankzij die extra zichtbaarheid kunnen artsen patiënten met een hoog risico sneller identificeren en hun zorg op een manier personaliseren die voorheen niet haalbaar was."