Paul van Diest

UMC Utrecht

Het onderzoek van Paul van Diest houdt in het kort het volgende in:

Cost savings in pathology by artificial intelligence: prospective clinical trials paving the way for implementation of artificial intelligence

'Kosten besparingen in de diagnostische pathologie door toepassing van artificiële intelligentie: prospectieve klinische trials die de weg vrijmaken voor implementatie in de dagelijkse praktijk

Artificiële intelligentie (AI) heeft bewezen zeer veel belovend te zijn voor het verbeteren van de efficiëntie en verbeteren van de kwaliteit van de pathologie diagnostiek. Implementatie in de dagelijkse blijft echter ver achter doordat financiering hiervan heel lastig is: bovenop een al dure volledig digitale workflow moet er betaald worden voor licenties van AI algoritmen terwijl hier geen hogere vergoedingen tegenover staan voor de pathologie, ondanks het gegeven dat er hiermee elders in de zorg geld wordt bespaard. Implementatie van AI moet daarom leiden tot tastbare besparingen om implementatie van AI algoritmes te bekostigen.

In dit project zoeken we in 2 prospectieve klinische trials in de dagelijkse praktijk uit hoeveel er bespaard kan worden op dure immuunhistochemische bepalingen met commercieel beschikbare en gecertificeerde AI algoritmes voor het detecteren van prostaatkanker, en metastasen in schildwachtklieren bij patiënten met borstkanker.

In de controle arm beoordelen de pathologen het weefsel op de gebruikelijke manier, waarbij ze immuunhistochemie gebruiken als dat nodig wordt geacht. In de interventie arm beoordelen de pathologen het weefsel nadat het is geanalyseerd met AI. We verwachten dat de pathologen, ondersteund door de AI, minder immunohistochemische bepalingen nodig zullen hebben om prostaatkanker te vinden en nauwkeurig op te meten, en om uitzaaiingen te vinden in schildwachtklieren bij borstkanker patiënten.

We verwachten te kunnen aantonen dat de implementatie en licentiekosten van deze algoritmes in 1-2 jaar kunnen worden terugverdiend door minder immuunhistochemische bepalingen te doen. Deze trials maken daarmee de weg vrij voor implementatie van deze AI algoritmes in de dagelijkse praktijk van de pathologie.' 

Publicaties

AI helpt bij opsporen uitzaaiingen borstkanker - UMC Utrecht

Clinical implementation of artificial-intelligence-assisted detection of breast cancer metastases in sentinel lymph nodes: the CONFIDENT-B single-center, non-randomized clinical trial

Korte samenvatting van voortgang / resultaten november 2023

Halverwege loopt het project voor op schema. De CONFIDENT-B trial is al zeer succesvol afgesloten en lied zien dat wel 40k euro kan worden bespaard op immuunhistochemie van schildwachtklieren in het UMC Utrecht. Inmiddels is het gebruikte algorithme dan ook al volledig geïmplementeerd in de digitale diagnostiek workflow van de afdeling pathologie van het UMCU, en wordt al routinematig gebruikt. De patiënten intake voor de CONFIDENT-P trial is al volbracht, en we verwachten data analyse en schrijven van de publicatie af te ronden in Q1 van 2024. Dit betekent dat we waarschijnlijk nog tijd zullen hebben voor een extra CONFIDENT trial voor bv testen van de Visiopharm lymfklier metastase app voor melanoom, of long of cervix of hoofd-hals kanker.