AI helpt risico op botfracturen te voorspellen

Een nieuwe technologie maakt het mogelijk het risico op botfracturen beter in te schatten. De technologie maakt daarbij gebruik van kunstmatige intelligentie (AI) om super-resolutiebeelden te creëren, die de binnenstructuren van botten in groot detail weergeven.

De technologie is ontwikkeld door SwRI. Uit onderzoek naar de technologie blijkt dat de met super-resolutie (SR) verbeterde beelden in bijna alle gevallen nauwkeuriger waren dan röntgenfoto’s of CT-scans bij het kwantificeren van botkenmerken die duiden op sterkte- en fractuurrisico’s.

Osteoporotische fracturen terugdringen

De technologie kan onder meer helpen met het terugdringen van osteoporotische fracturen bij ouderen, die veel voorkomen. Zo krijgt de helft van de vrouwen ouder dan 55 op enig moment te maken met een botbreuk. De gevolgen kunnen groot zijn; SwRI wijst erop dat de helft van de mensen die een heup breekt nooit meer kan lopen en 20% binnen een jaar overlijdt.

“Ingenieurs en orthopedische clinici proberen mensen met een verhoogd risico te identificeren, omdat er interventies zijn die botten sterker kunnen maken, maar het draait allemaal om het vinden van degenen die risico lopen,” meldt Dr. Lance Frazer van SwRI, hoofdonderzoeker van de studie. “Op dit moment is de meest gangbare methode om fractuurrisico te diagnosticeren een röntgenfoto of een CT-scan, maar de resolutie van beide beeldvormingstechnieken is te laag om echt de structurele sterkte van het bot te bepalen.”

Beelden scherper en gedetailleerder maken

Super-resolutietechnologie maakt gebruik van een reeks technieken die lage kwaliteit beelden scherper en gedetailleerder maken. SwRI maakt daarbij gebruik van een deeplearning-aanpakl, die AI traint in het in kaart brengen van complexe patronen en texturen door te leren details te observeren in meerdere voorbeelden. het AI-systeem leert zo lage resolutie beelden van botten te gebruiken om te voorspellen hoe een beeld met veel hogere resolutie eruit ziet.

“Zodra we die hoge resolutie beeldgegevens hebben, beschikken we over veel hulpmiddelen om precies te voorspellen hoe sterk het bot werkelijk is,” zegt Frazer. “We kunnen zien of botten gevoelig zijn voor fracturen en of een interventie nodig is om dat te voorkomen. Botten zijn immers aanpasbaar. Zodra een verhoogd fractuurrisico is vastgesteld, kan een arts medicatie of oefeningen aanbevelen om kwetsbare botten te versterken en letsel te voorkomen.”

Betere medische beslissingen nemen

Frazer ziet kansen voor het toepassen van de super-resolutietechnologie op medische beeldvormingsapparatuur. Artsen krijgen daarbij zowel ruwe medische beelden zoals röntgenfoto’s als door AI verbeterde beelden te zien. In combinatie met extra diagnostische informatie kan dit artsen helpen betere medische beslissingen te nemen.

“Iedereen valt. Iedereen boven de 55, en vooral degenen boven de 65, zal op een gegeven moment vallen. Daarom is het belangrijk om de botsterkte van deze groep te begrijpen,” aldus Frazer. “Er kan veel worden gedaan aan valpreventie. Maar de belangrijkste vraag blijft: als je valt, loop je dan risico op een fractuur? Dit te weten is cruciaal.”

Meer informatie is te vinden in het artikel ‘Super-resolution of clinical CT: Revealing microarchitecture in whole bone clinical CT image data‘ in het tijdschrift Bone en op ScienceDirect.

Auteur: Wouter Hoeffnagel