Kunstmatige intelligentie kan bijdragen aan nauwkeurigere beeldvorming en persoonlijkere nacontrole binnen de borstkankerzorg
AI in beeldvorming: van belofte naar praktijk
Beeldvorming speelt een belangrijke rol in de diagnostiek, behandeling en nacontrole van borstkanker. De groei van beeldvormende technieken levert grote hoeveelheden data op, die vragen om geavanceerde analysemethoden. Kunstmatige intelligentie kan helpen om deze gegevens efficiënter te interpreteren en diagnostische nauwkeurigheid te vergroten.
In haar proefschrift 'Van belofte naar praktijk: het beoordelen van de gezondheids- en economische impact van kunstmatige intelligentie bij beeldvorming en nacontrole van borstkanker' onderzocht Voets hoe AI kan bijdragen aan betere uitkomsten en doelmatige zorg. Op basis van real-world data uit de Nederlandse Kankerregistratie (NKR) en ziekenhuisdossiers ontwikkelde zij een simulatiemodel om de effecten van AI-gebaseerde beeldvorming te analyseren.
De resultaten laten zien dat AI kan leiden tot vroegere detectie van recidieven, minder gemiste diagnoses en efficiënter gebruik van middelen, mits zorgvuldig geïmplementeerd binnen de klinische praktijk.
Beoordeling van AI vraagt innovatieve beoordelingskaders
Het onderzoek laat zien dat traditionele methoden voor gezondheidseconomische evaluatie vaak tekortschieten bij het beoordelen van AI. Klassieke modellen zijn ontworpen voor geneesmiddelen of medische hulpmiddelen, maar houden geen rekening met de lerende en adaptieve aard van AI-systemen. Hierdoor blijven langetermijneffecten op patiëntenzorg en kosten vaak buiten beeld.
Het proefschrift benadrukt de noodzaak van innovatieve beoordelingskaders waarin klinische, economische en ethische dimensies worden geïntegreerd. Alleen zo kan de meerwaarde van AI in de oncologische zorg goed worden vastgesteld. Deze benadering sluit aan bij de ambitie van IKNL om datagedreven kennis te ontwikkelen die de kwaliteit, doelmatigheid en persoonsgerichtheid van oncologische zorg versterkt.
Datagedreven inzichten uit de Nederlandse praktijk
Naast de methodologische vernieuwing biedt het onderzoek ook inzichten uit de dagelijkse zorgpraktijk. Een
belangrijk onderdeel van het onderzoek richtte zich op verschillen in borstkankercontrole binnen Nederland.
Uit analyses van de NKR bleek dat patiënten die curatief behandeld waren voor borstkanker met een laag risico op terugkeer van borstkanker vaak intensiever worden gevolgd dan nodig, terwijl hoogrisicopatiënten juist minder intensieve nacontrole krijgen. Door inzet van AI-gebaseerde risicomodellen, kan de frequentie van beeldvorming beter worden afgestemd op het individuele risico.
Op die manier ondersteunt het onderzoek de beweging naar gepersonaliseerde, risicogestuurde nacontrole die de ziekenhuisbezoeken mogelijk vermindert, en hiermee de kwaliteit van leven van patiënten ten goede komt.
Promotie en betrokkenen
Madelon Voets promoveert op 25 november 2025 aan de Universiteit Twente, binnen de vakgroep Health Technology & Services Research (BMS).
Promotieteam:
- prof. dr. Sabine Siesling (IKNL / Universiteit Twente)
- prof. dr. ir. Erik Koffijberg (Universiteit Twente) · dr. Jeroen Veltman (Ziekenhuisgroep Twente / Universiteit Twente)
- prof. dr. ir. Kees Slump (Universiteit Twente)
Meer weten?
Lees het proefschrift: Van belofte naar praktijk: het beoordelen van de gezondheids- en economische impact van kunstmatige intelligentie bij beeldvorming en nacontrole van borstkanker.
Lees ook de publicaties uit dit proefschrift:
- Voets, M. M., Veltman, J., Slump, C. H., Siesling, S., & Koffijberg, H. (2022). Systematic review of health economic evaluations focused on artificial intelligence in healthcare: the tortoise and the cheetah. Value in health, 25(3), 340-34. (Ch2)
- Voets, M. M., Hassink, N. S., Veltman, J., Slump, C. H., Koffijberg, H., & Siesling, S. (2024). Opportunities for personalised follow-up in breast cancer: the gap between daily practice and recurrence risk. Breast cancer research and treatment, 205(2), 313-322. (Ch3)
De artikelen zijn open access gepubliceerd, dus voor iedereen beschikbaar. Of vraag ze in zijn volledigheid op via bibliotheek@iknl.nl.
Neem voor vragen over dit onderzoek contact op met Prof. dr Sabine Siesling via s.siesling@iknl.nl. Meer informatie over het AMICUS-project vindt u op de website van Universiteit Twente.
