Onderzoekers van het Universitair Medisch Centrum Radboud hebben een innovatieve stap gezet in de medische diagnose met de ontwikkeling van een AI-gestuurd model die syndromen kan herkennen aan de hand van gezichtsscans van kinderen. Deze methode kan bijdragen aan een snellere diagnose van ontwikkelingsstoornissen en syndromen veroorzaakt door genetische afwijkingen.
AI-gestuurd model voor ziekteherkenning
Een team van onderzoekers aan het Universitair Medisch Centrum Radboud heeft een doorbraak bereikt met de ontwikkeling van een revolutionair computermodel. Dit model, aangedreven door kunstmatige intelligentie, kan ziektebeelden herkennen aan de hand van het gezicht van kinderen. Hierdoor kunnen ontwikkelingsstoornissen en syndromen veroorzaakt door genetische afwijkingen sneller worden geïdentificeerd en gediagnosticeerd.
Het nieuwe AI-gestuurde model kan een enorme opluchting zijn voor ouders die in het ongewisse leven over de reden voor de verstandelijke beperking van hun kind. Een snellere diagnose betekent minder tijd in onzekerheid en een duidelijker pad naar mogelijke behandelmethoden en -plannen. Bovendien kan het weten van de specifieke genetische afwijking van een kind ouders helpen de kans op herhaling bij toekomstige kinderen in te schatten.
AI herkent 37 van de 40 geteste syndromen
De onderzoekers gaven de AI de opdracht om veertig verschillende syndromen te herkennen op basis van het gezicht en de medische gegevens van het kind. Het model slaagde erin om in 37 van deze gevallen succesvol een diagnose te stellen, wat wijst op de hoge nauwkeurigheid en potentie van deze innovatieve aanpak. Het algoritme kan ook helpen bij het leggen van verbanden met specifieke genetische afwijkingen, wat waardevolle inzichten kan opleveren voor de medische gemeenschap.
Vroegtijdige opsporing van lichamelijke symptomen
Veel genetische afwijkingen die leiden tot ontwikkelingsstoornissen gaan vaak hand in hand met specifieke lichamelijke symptomen. Door vroege diagnose en herkenning van het syndroom kan het medisch personeel alerter zijn op deze symptomen en deze beter in de gaten houden. Dit kan bijdragen aan een betere algehele gezondheidszorg en kwaliteit van leven voor het kind.
Deze technologische doorbraak maakt het mogelijk om kinderen uit verschillende delen van de wereld met elkaar te vergelijken, wat bijdraagt aan een beter begrip van zeldzame stoornissen. Een kind uit Adelaide kan bijvoorbeeld makkelijker vergeleken worden met een kind met vergelijkbare afwijkingen uit Antwerpen. Dit kan helpen bij het identificeren van nieuwe syndromen en het verbeteren van de diagnose en behandeling.
