Ontdek Brainport Eindhoven

In technologieregio Brainport Eindhoven werken we als denkers en als doeners slim samen. De mogelijkheden zijn eindeloos binnen Brainport. Ontdek, leer en groei.

Wat is Brainport Eindhoven?

De innovatiekracht van Brainport

De strategie

Brainport Development

PSV & Brainport Eindhoven

Sluiten Close

Brainport Eindhoven voor jou

Of je hier nu studeert, werkt of onderneemt; Brainport biedt eindeloos veel kansen om te groeien. Jouw succes wordt hierin bepaald door de manier waarop je jouw uitdagingen overwint. Voor ondersteuning kun je hiervoor op verschillende plekken binnen Brainport terecht. Om je kennis te verbreden, nieuwe inzichten op te doen of om gewoon een antwoord op je vraag te krijgen.

Ondernemen

Werken

Leren

Sluiten Close
Sluiten Close

Kunstmatige intelligentie versnelt screening COVID-19 op Eerste Hulp

Een nieuw algoritme maakt een deel van de huidige coronatests in ziekenhuizen overbodig, waardoor de zorg efficiënter wordt.

Een nieuw algoritme maakt een deel van de huidige coronatests in ziekenhuizen overbodig, waardoor de zorg efficiënter wordt.

Geschreven door Innovation Origins

11 augustus 2020

Bedankt voor je inschrijving.


Onderzoekers van de Technische Universiteit Eindhoven en het Catharina Ziekenhuis hebben een nieuw algoritme ontwikkeld dat heel snel COVID-19 in het bloed kan herkennen. De software is bedoeld voor gebruik op de Eerste Hulp, om corona bij binnenkomende patiënten snel uit te sluiten. Daardoor zijn er minder vaak standaard corona-testen nodig, zodat de zorg doelmatiger kan worden ingezet. De quickscan voor COVID-19 is binnen drie maanden ontwikkeld en wordt nu al gebruikt door artsen op de Spoedeisende Hulp van het Catharina Ziekenhuis. 

De onderzoekers kregen op het hoogtepunt van de coronapandemie de vraag of er geen snellere test was om COVID-19 uit te sluiten. Op de Spoedeisende Hulp is het belangrijk om zo snel mogelijk te weten of een patiënt coronapositief is of niet. Patiënten kunnen dan meteen geïsoleerd worden, en het personeel kan extra maatregelen nemen om zichzelf te beschermen.

“We zijn toen gaan kijken naar de informatie die we al hadden”, vertelt Arjen-Kars Boer, klinisch chemicus bij het Catharina-ziekenhuis en werkzaam als onderzoeker bij TU/e. “Bij patiënten die op de SEH binnen komen, wordt namelijk standaard bloed afgenomen voor een zogenoemde quickscan. Hun bloed wordt op maar liefst 30 verschillende waarden getest. We vroegen ons af of er in hun bloed soms subtiele veranderingen aanwezig waren die kenmerkend zijn voor COVID-19. Konden we niet een soort direct herkenbare streepjescode vinden? En ja, dat blijkt dus te kunnen.”

Monnikenwerk

Om het algoritme te ontwikkelen, moesten de bloedwaarden van ruim 10.000 patiënten van de SEH digitaliseren. Dat was een monnikenwerk op zich, zegt Ruben Deneer, onderzoeker aan de faculteit Biomedical Engineering van de TU/e. En er moest kunstmatige intelligentie aan te pas komen om uit die overstelpende hoeveelheid data de juiste conclusies te kunnen trekken. “Vervolgens moesten we op zoek naar de kleinste set uitslagen die een goeie voorspelling doet.” Deneer heeft zijn promotie-onderzoek drie maanden stil gelegd om met behulp van algoritmes deze enorme hoeveel data aan te vallen. “Uiteindelijk zijn we er in zeer korte tijd in geslaagd om tien laboratoriumtesten te identificeren die samen de beste voorspellers van COVID-19 vormen.”

De nieuwe tool wordt nu al in het Catharina Ziekenhuis ingezet, waardoor de artsen daar veel doelmatiger kunnen omgaan met de zorg. Omdat je voor een deel van de patiënten meteen kunt uitsluiten dat ze besmet zijn met COVID-19, hoef je bij hen niet meer de standaard PCR-test af te nemen. Bovendien ziet de nieuwe tool corona-verschijnselen in het bloed van mensen die, omdat ze geen herkenbare symptomen hebben, niet op corona getest worden. Die krijgen dan alsnog een PCR-test. De onderzoekers  benadrukken dat de quick-scan geen vervanger is van de PCR-test, maar een extra tool.

Snelkookpan

Boer en Deneer zijn erg blij met het snelle resultaat. “Van idee tot implementatie in drie maanden, dat is een extreme snelkookpan. In zo’n korte tijd een dergelijke tool ontwikkelen, dat is echt uniek. In de hele wereld is dit nog niet in de literatuur beschreven.”

De volgende stap is bekijken of dit algoritme ook in andere ziekenhuizen kan worden toepast. Dat heeft nog wat voeten in de aarde, want elk ziekenhuis voert andere tests uit op de SEH, en gebruikt daarvoor andere apparatuur. Maar volgens beide onderzoekers is het nog slechts een kwestie van tijd dat andere ziekenhuizen de tool overnemen.