Medische Technologie

AI voorspelt afloop coma beter dan ervaren neuroloog

© Tyler Olson / stock.adobe.com

Een neuraal netwerk kan uit EEG-registraties van patiënten die door een hartstilstand in coma geraakt zijn, beter voorspellen wat de uitkomst van de coma is dan alle andere methoden. De kunstmatige intelligentie verslaat ook de getrainde neuroloog.

Dat blijkt uit onderzoek vanuit de Universiteit Twente en Medisch Spectrum Twente (MST). Dit onderzoek is gepubliceerd in Critical Care Medicine.

Het neurale netwerk is gebouwd met de informatie van continue EEG-registratie van de hersenactiviteit gedurende de eerste drie dagen dat een patiënt na een hartstilstand in coma ligt. Dit in combinatie met de neurologische uitkomst van de patiënt na zes maanden.

600 patiënten

Het functioneren van de patiënt werd op basis van de Cerebral Performance Category gelabeld als ongunstig of gunstig. Het netwerk is getraind met de EEG-registraties en uitkomsten van 600 patiënten. Dit zonder van tevoren hints te geven over patronen waar de computer op zou kunnen letten. Vervolgens moest het algoritme uit 300 EEG-analyses van nieuwe patiënten zelfstandig de uitkomst voorspellen.

De EEG- en patiëntengegevens waren naast van het MST ook afkomstig uit het Rijnstate ziekenhuis Arnhem, Sint Antonius Ziekenhuis Nieuwegein, UMC Groningen, en VieCuri Medisch Centrum in Venlo.

Beste voorspelling

De computer maakte 12 uur na de hartstilstand de beste voorspelling. Op dat moment kon het algoritme in 58 procent van de patiënten met een slechte uitkomst, deze uitkomst met 100 procent zekerheid vaststellen. Bij de overige 42 procent van de patiënten met een slechte uitkomst gaf het systeem aan dat de uitkomst onzeker is.

In 48 procent van de patiënten met een goede uitkomst, voorspelde het netwerk deze ook. Daarnaast bleek 5 procent van de gunstige uitkomsten die de computer voorspelde, fout-positief.

Beter dan neuroloog

Volgens onderzoeker Marleen Tjepkema, technisch geneeskundige in Medisch Spectrum Twente, geeft het netwerk een ‘zeer accurate’ voorspelling die zelfs beter is dan het getrainde oog van een neuroloog. Een neuroloog moet voor zijn opleiding honderden EEG’s beoordelen, voordat hij goed in staat is om de specifieke karakteristieken voor de uitkomst van een coma uit het patroon kan distilleren. Tjepkema schrijft de meerwaarde van de computer toe aan de enorme informatierijkdom van EEG-patronen.

Er blijft nog een categorie patiënten over waarbij EEG-patronen te weinig specifiek zijn om een goede voorspelling te doen. Maar daar hebben zowel de neuroloog als het neurale netwerk last van.

Snel en flexibel

De onderzoekers zien een meerwaarde voor gebruik van de coma-voorspeller op de IC-afdelingen. Want de computer kan ook nog eens op ieder moment van de dag en binnen een seconde zijn voorspelling doen. Daadwerkelijk gebruik in de kliniek moet uitwijzen of intensivisten het eveneens een waardevolle aanvulling vinden.

De onderzoekers gaan de leerstrategie van het netwerk nader onderzoeken, zodat het functioneren ervan niet langer een ‘black box’ is. Hiervoor wordt samengewerkt met met onderzoekers van de Universiteit Twente.

Voorbeeld EEG

 

Links een voorbeeld EEG op t=12 uur na reanimatie met een slechte neurologische uitkomst en een  zeer ongunstig EEG patroon (ook door het systeem beoordeeld als zeer ongunstig, met een kans op goed herstel van p=0.01). Rechts een voorbeeld van een EEG op t=12 uur van een patient met een zeer gunstige uitkomst en een gunstig EEG patroon (beoordeling door het systeem: kans op goed herstel, p=0.98).

 

Reacties