Detectie van een Cerebrovasculair Accident (CVA) of ‘Beroerte’ – AI kan paramedici ondersteunen bij tijdkritieke noodgevallen

Paramedic zijn is een ongelooflijk stressvolle baan.  Niet alleen hebben ze de taak levens te redden, maar deze frontliniewerknemers worden voortdurend geplaatst in onvoorspelbare situaties in elke denkbare omgeving.  Ze moeten vriendelijk maar assertief blijven en zowel zelfstandig als met hulpdiensten (brandweer, politie, enz.) goed kunnen samenwerken.  Bovendien moeten ze dit doen terwijl ze onregelmatige en lange uren werken, wat enorme stress op zowel hun lichaam als geest legt.  Van alle oproepen die paramedici moeten afhandelen, zijn sommige van de meest aangrijpende die waarbij ze weinig tot geen controle over de uitkomst hebben.  Een allergische reactie kan worden behandeld met medicatie; bepaalde diabetische noodsituaties kunnen worden opgelost met glucose; hartritmestoornissen kunnen worden gecorrigeerd met elektrische interventie. Echter, als het gaat om Cerebrovasculaire Accidenten (CVA’s) – algemeen aangeduid als een ‘beroerte’, is er weinig wat ter plaatse kan worden gedaan.

Een bijkomende complicatie bij een CVA is dat de behandeling voor de meest voorkomende vorm (ischemisch) binnen een relatief korte tijdsperiode van minder dan 4,5 uur moet worden toegediend.  Dit klinkt misschien als veel tijd, maar wanneer men rekening houdt met de tijd die paramedici nodig hebben om op de locatie aan te komen, mogelijke oorzaken uit te sluiten, het probleem te identificeren en uiteindelijk de patiënt klaar te maken voor transport naar een Spoedeisende Hulp, gaat 4,5 uur veel sneller voorbij dan men zou verwachten – vooral in landelijke gebieden.  Daarom is snelle en vroege detectie van cruciaal belang bij een CVA.

Gelukkig, met de opkomst van Artificial Intelligence (AI), kunnen paramedici in de komende jaren een nieuw hulpmiddel hebben waarop ze kunnen vertrouwen.

Minuten omzetten in seconden

Een team van biomedische ingenieurs van de RMIT University heeft onlangs een nieuw hulpmiddel ontwikkeld dat AI gebruikt om een CVA in seconden te identificeren, met een hogere nauwkeurigheid dan momenteel mogelijk is in de praktijk.  Hun paper, getiteld ‘Facial expressions to identify post-stroke: A pilot study‘, beschrijft een smartphone‑app die effectief iemands gelaatstrekken kan beoordelen en kan bepalen of er tekenen van een CVA aanwezig zijn op basis van lang gevestigde signalen zoals eenzijdige gezichtsdrooping.

Hoewel er nog veel werk aan de winkel is, waren de vroege resultaten veelbelovend, waarbij de AI‑gestuurde oplossing post‑beroertepatiënten met een succespercentage van 82 % nauwkeurig detecteerde.

“Met een nauwkeurigheid van 82 % zijn de resultaten veelbelovend. De analyse toont aan dat Kiss en Spread de beste gezichtsuitdrukkingen zijn om gezonde en post‑beroerte individuen te onderscheiden, waarbij de spieren rond de mond het meest getroffen zijn. Het systeem is ontworpen voor onbegeleide analyse van de video’s, waardoor het geschikt is om als een app op een smartphone te worden ontwikkeld”

Een deel van wat het identificeren van een CVA moeilijk en tijdrovend kan maken, is dat het proces doorgaans het uitsluiten van verschillende alternatieve oorzaken voor de presentatie van een patiënt omvat.  Een paar veelvoorkomende aandoeningen die een CVA kunnen nabootsen, zijn onder andere,

• hypoglykemie (lage bloedsuiker)
• infecties van het centrale zenuwstelsel (bijv. meningitis)
• ernstige hypertensie en/of verhoogde intracraniale druk (ICP)
• drugs (bijv. cocaïne)

Zodra dit is vastgesteld, omvat de pre‑hospital zorg doorgaans het beveiligen van de luchtweg van de patiënt, het toedienen van zuurstof indien nodig, en snel transport.  Wat de patiënt nodig heeft, is ofwel een antistollingsmiddel voor ischemische CVA’s of een chirurgische ingreep voor hemorragische CVA’s.

Door het introduceren van zoveel variabelen wordt nauwkeurigheid op de locatie moeilijker, en de meest kostbare grondstof (tijd) wordt verbruikt.  Met elke minuut die de patiënt dichter bij permanente hersenschade brengt, zou een oplossing die door het team van ingenieurs wordt voorgesteld talloze levens wereldwijd kunnen redden door het werk van paramedici een beetje gemakkelijker en effectiever te maken.

Bedrijven die Kunstmatige Intelligentie inzetten in de gezondheidszorg

1. Alphabet Inc.

(GOOGL )

De Google Health-divisie van Alphabet richt zich op het inzetten van AI om de gezondheidszorg te verbeteren. Ze ontwikkelen AI‑algoritmen voor het diagnosticeren van ziekten op basis van medische beelden, het voorspellen van patiëntuitkomsten en het personaliseren van behandelplannen. Een opvallend project is het gebruik van AI om diabetische retinopathie en borstkanker met hoge nauwkeurigheid te detecteren op medische afbeeldingen.

Een andere initiatief van Alphabet is via een van haar dochterondernemingen, DeepMind. Dit bedrijf, dat eveneens vooroploopt in AI binnen de gezondheidszorg, werkt aan projecten die AI gebruiken om patiëntverslechtering te voorspellen en eiwitstructuur‑voorspellingsmodellen te ontwikkelen die de geneesmiddelenontdekking kunnen versnellen.

2. IBM Corporation

(IBM )

IBM Watson Health past AI en data‑analyse toe op diverse uitdagingen in de gezondheidszorg. De AI‑gedreven oplossingen streven ernaar klinische besluitvorming te verbeteren, de patiëntenzorg te versterken en de operaties te optimaliseren. De Oncology‑ en Genomics‑oplossingen van Watson Health helpen oncologen bij het ontwikkelen van gepersonaliseerde kankerbehandelplannen door enorme hoeveelheden medische literatuur en genetische data te analyseren.

Via haar Clinical Development‑initiatief gebruikt IBM ook AI om het klinische proefproces te stroomlijnen, waardoor datamanagement wordt verbeterd en de time‑to‑market voor nieuwe therapieën wordt verkort.

Voorbij CVA’s

Interessant genoeg gelooft het team van ingenieurs achter dit initiatief dat de software in de loop der tijd nauwkeurig andere neurologische aandoeningen kan identificeren die zich uiten via gezichtsuitdrukkingen.  Een paar voorbeelden van aandoeningen die hieraan voldoen, zijn,

• Bell’s Palsy
• Parkinson’s
• Myasthenia Gravis
• Amyotrophic Lateral Sclerosis (ALS)

Teamleider Professor Dinesh Kumar heeft verklaard dat,

“We willen zo gevoelig en specifiek mogelijk zijn. We werken nu aan een AI‑tool met extra data en waarbij we ook andere ziekten zullen overwegen… Samenwerking met zorgverleners zal cruciaal zijn om deze app te integreren in bestaande noodrespons‑protocollen, waardoor paramedici een effectief middel krijgen voor vroege beroerte‑detectie.”

Laten we voorlopig hopen dat dit product geperfectioneerd kan worden en tot realisatie komt, aangezien het een belangrijke rol kan spelen in zowel het redden van levens als het behouden van de levenskwaliteit van talloze CVA‑patiënten elk jaar.