Het nieuwe coronavirus veroorzaakt specifieke longaandoeningen die radiologen snel herkennen zodra ze weten op welke kenmerken ze moeten letten. "Nog niet alle ziekenhuizen zijn vertrouwd genoeg met het herkennen van covid-patiënten via CT-scans", zegt Erik Ranschaert. De Belg is als radioloog verbonden aan het Elisabeth-TweeSteden Ziekenhuis in Tilburg. "Het kan een goed alternatief zijn voor de serologische test in het labo, waar je in de regel minstens 24 uur op moeten wachten. CT-scanners zij...

Het nieuwe coronavirus veroorzaakt specifieke longaandoeningen die radiologen snel herkennen zodra ze weten op welke kenmerken ze moeten letten. "Nog niet alle ziekenhuizen zijn vertrouwd genoeg met het herkennen van covid-patiënten via CT-scans", zegt Erik Ranschaert. De Belg is als radioloog verbonden aan het Elisabeth-TweeSteden Ziekenhuis in Tilburg. "Het kan een goed alternatief zijn voor de serologische test in het labo, waar je in de regel minstens 24 uur op moeten wachten. CT-scanners zijn nauwkeurig genoeg om de schade in de longen door het coronavirus te herkennen. China en Italië hebben daar goede ervaringen mee. Het komt erop aan die expertise uit te bouwen en te verspreiden via dit project."Artificiële intelligentie speelt een cruciale rol in die aanpak, om radiologen die nog niet vertrouwd zijn met het ziektebeeld te helpen, het proces te versnellen en de werklast te verlichten. "Onlangs is een wetenschappelijk artikel online gekomen dat dat spoor onderzoekt", zegt Ranschaert. "De resultaten zijn veelbelovend. Chinese software die automatisch CT-scans analyseerde, had 10 seconden nodig voor een diagnose. Manueel moet je op een kwartier rekenen. Ons onderzoeksproject wil nog een stapje verder gaan en de longschade in kaart brengen. Zo kunnen we beter inschatten hoe erg patiënten eraan toe zijn. De uitdaging is zo snel mogelijk scans te maken die de software met artificiële intelligentie kan lezen. Het Nederlands Kanker Instituut heeft het geïnitieerd en nu zetten we in een recordtempo een onderzoeksproject op om zo veel en zo snel mogelijk relevante scans te verzamelen. We werken samen met ziekenhuizen in Italië, Spanje, België, Nederland, Duitsland, Groot-Brittannië en Iran. De snelheid waarmee we elkaar vinden is ongezien. Dit is een krachttoer."Het project krijgt steun van twee techbedrijven. Het Spaanse Quibim, gespecialiseerd in artificiële intelligentie voor de medische sector, en Robovision. De Gentse specialist in artificiële intelligentie heeft veel ervaring in de medische sector, maar vooral in het trainen van deep learning-modellen op basis van miljarden beelden. "We hebben een online platform dat we al voor het trainen van de meest uiteenlopende toepassingen gebruikten", zegt CEO Jonathan Berte. "Hier gaan we het ter beschikking stellen zodat radiologen over de hele wereld kunnen helpen de beelden te annoteren. Voor alle duidelijkheid, dat gebeurt in een sterk beveiligde omgeving."