Hoe AI artsen helpt bij nauwkeurigere hartingrepen
Bij een onderzoek naar vernauwde kransslagaders maken artsen vaak gebruik van röntgenbeelden. Die beelden zijn meestal tweedimensionaal terwijl het hart en de bloedvaten natuurlijk driedimensionaal zijn en bovendien bewegen. Juist dat maakt het lastig om heel precies te bepalen hoe een vernauwing eruitziet en waar een ingreep het beste kan plaatsvinden.
Aan de TU/e wordt daarom gewerkt aan AI-methoden die kransslagaders in 3D kunnen reconstrueren met behulp van slechts een klein aantal röntgenbeelden. Dat is interessant omdat zo’n reconstructie artsen kan helpen om beter te zien wat er in het hart gebeurt en interventies nauwkeuriger uit te voeren. Het onderwerp laat mooi zien hoe wiskunde, natuurkunde, geneeskunde en kunstmatige intelligentie samenkomen in de medische technologie.
Voor een profielwerkstuk kun je onderzoeken hoe 3D-beeldvorming werkt, waarom AI hierbij nodig is en wat de voordelen en grenzen zijn van medische technologie die artsen ondersteunt. Je kunt het via verschillende invalshoeken benaderen.
Vragen voor je PWS kunnen zijn:
- Hoe kun je met een beperkt aantal 2D-röntgenbeelden een betrouwbaar 3D-model van bloedvaten maken?
- Waarom is het moeilijk om het bewegende hart nauwkeurig in beeld te brengen?
- Welke rol speelt AI bij het herkennen en reconstrueren van structuren in medische beelden?
- Wat is de meerwaarde van een 3D-reconstructie ten opzichte van een 2D-beeld bij de beoordeling van vernauwingen en het plannen van ingrepen?
- Welke risico’s, beperkingen en betrouwbaarheidsvragen spelen een rol bij het gebruik van AI in de medische praktijk?
Mogelijke uitwerkingen
Bij dit onderwerp zijn dus verschillende uitwerkingen mogelijk. Je kunt bijvoorbeeld kiezen voor een theoretisch onderzoek naar de manier waarop medische beeldvorming van het hart werkt en waarom een 3D-reconstructie daarbij van meerwaarde is. Ook is het interessant om te onderzoeken wat het verschil is tussen de menselijke interpretatie van 2D-beelden en computermodellen die proberen daaruit een 3D-structuur af te leiden.
Een meer praktische invalshoek is ook goed mogelijk. Zo kun je een model of simulatie maken waarin je laat zien hoe uit meerdere 2D-aanzichten stap voor stap een 3D-vorm kan worden benaderd. Daarnaast kun je het onderwerp benaderen vanuit de bredere rol van kunstmatige intelligentie in de geneeskunde waarbij deze toepassing als concreet voorbeeld dient. Tot slot leent het onderwerp zich ook voor een ethische analyse, bijvoorbeeld van de vraag in hoeverre artsen mogen vertrouwen op AI bij medische ingrepen.