.jpg?width=5175&height=3451&ext=.jpg "Florence")
Europese samenwerking in FLORENCE project: gebruik van AI om de behandeling van darmkanker te verbeteren
Eén op de vier patiënten met darmkanker in Denemarken krijgt te maken met complicaties na een darmkankeroperatie, wat leidt tot heropname, blijvende schade en in sommige gevallen vroegtijdig overlijden. Het nieuwe Europese onderzoeksproject FLORENCE heeft als doel om de diagnose, prognose en behandeling van patiënten met darmkanker te verbeteren. Het project zal een hulpmiddel voor AI (kunstmatige intelligentie) ontwikkelen om artsen een betere basis te geven voor beslissingen over de behandeling van patiënten.
Ziektepatronen begrijpen
Naast AI maakt het FLORENCE-project gebruik van het OMOP Common Data model. Met dit model kunnen gezondheidsgegevens van verschillende onderzoeksinstellingen (zoals Europese ziekenhuizen) uniform worden gestructureerd, waardoor onderzoekers en clinici gegevens gemakkelijker kunnen delen, vergelijken en analyseren. Hierdoor kunnen ze beter inzicht krijgen in de effectiviteit van behandelingen, veiligheid van medicijnen en het begrijpen van ziektepatronen op grote schaal. Het OMOP-model heeft een gemeenschappelijke taal ontwikkeld waarin verschillende soorten gezondheidsinformatie zoals diagnoses, behandelingen, laboratoriumresultaten en medicatiegegevens kunnen worden gecodeerd en opgeslagen. Allemaal noodzakelijk om data uit verschillende onderzoeksinstellingen met elkaar te vergelijken en te koppelen.
Voor het eerst op wereldwijde schaal koppelt het project het AI-model direct door aan de klinieken middel van federated learning. Daarom is het project uniek in zijn aanpak omdat beslisondersteuning bij de behandeling van darmkankerpatiënten direct ten goede komt aan patiënten.
Partners
De hoofdpartner van het project is het Centrum voor Chirurgische Wetenschap en de onderzoeksafdeling van het Universitair Ziekenhuis Zeeland in Køge (Denemarken). Partners zijn het academisch ziekenhuis van Oslo (respectievelijk de eenheid oncologische bekkenchirurgie en de kankerregistratie van Noorwegen), de universiteit van Lund (Zweden) en de technische universiteit van Denemarken. Ook IKNL is partner binnen het project. IKNL gaat helpen met het aanbieden van de software voor federated learning: de vantage6 infrastructuur. Daarnaast brengt IKNL kennis in op het gebied van het OMOP common data model. De ambitie is om de inzichten en resultaten uit het FLORENCE te toetsen op de Nederlandse patientenpopulatie via de Nederlandse Kankerregistratie (NKR).
Verschillen begrijpen
Overigens verschillen de cijfers in Nederland met die van Denemarken: In Nederland is het aantal patiënten met een gecompliceerd beloop (definitie complicatie leidend tot overlijden, heropname of een verlengde opname) voor het recumcarcinoom 21% en voor het coloncarcinoom 15%. Het percentage heropnames binnen 90 dagen is respectievelijk slechts 11% en 6% (bron: gegevens DCRA (DICA) 2022). Juist de verschillen in uitkomstmaten binnen Scandinavië en Nederland was aanleiding voor deze Europese samenwerking.
Federated learning met vantage6
Binnen IKNL maken we in veel projecten gebruik van federated learning, de term Personal Health Train wordt hier ook vaak voor gebruikt. IKNL heeft met andere partners software ontwikkeld voor federated learning: vantage6. Deze software zorgt ervoor dat diverse partijen, zoals ziekenhuizen en onderzoekers, met elkaar kunnen praten: je kunt query’s (vragen) uitzetten en je ontvangt de antwoorden hierop terug. Hierbij blijven de gegevens van patiënten decentraal opgeslagen, bijvoorbeeld in het EPD van het ziekenhuis, en ‘reizen’ alleen de algoritmen als een trein langs databronnen met een specifieke, afgebakende opdracht.
Meer informatie
Projectperiode: 1 december 2022 tot 1 december 2025.
Voor vragen kunt u terecht bij: Gijs Geleijnse, senior clinical data scientist IKNL en Anja van Gestel, clinical data scientist IKNL.
