Voorspellen van cognitieve klachten met AI
Gepubliceerd op: 17-07-2025
Op 18 april publiceerde Ryanne Offenberg samen met haar collega-onderzoekers een wetenschappelijk artikel waarin ze een nieuwe AI-methode introduceert. Deze AI-methode helpt om de samenhang tussen hersenschade en cognitieve klachten beter in kaart te brengen. De methode kan mogelijk ingezet worden om op individueel niveau de relatie tussen cognitieve symptomen en vasculaire hersenschade op een MRI-scan te onderzoeken. In deze blog vertelt ze er meer over.
In het onderzoek introduceren we een nieuwe methode voor ‘lesion-symptom mapping’ (LSM). Dat is het in kaart brengen van de relatie tussen de locatie en grootte van hersenschade en cognitieve klachten.
Analyse voor individuele patiënten
Bestaande technieken werken alleen op groepsniveau, wat zeker zijn plek heeft in onderzoek bijvoorbeeld. Er valt wel nog wat te winnen als het gaat om de toepassing in de klinische praktijk en persoonsgerichte zorg. Analyses op individuele patiënten zijn wel mogelijk met de methode die we presenteren in het artikel. We hebben de methode onderzocht op specifieke hersenschade die vaak voorkomen bij vasculaire dementie (witte stofafwijkingen). Daarbij hebben we de methode getest in een simulatiestudie en op echte data. Hierbij hebben we de nieuwe methode vergeleken met een veelgebruikte bestaande techniek.
Hoe werkt het?
Onze AI-methode bestaat uit een neuraal netwerk wat getraind werd om cognitief functioneren te voorspellen op basis van beelden van witte stofschade in de hersenen. Het idee is dat het netwerk de relatie tussen de locatie en grootte van de schade en het symptoom leert. Vervolgens werden de belangrijkste locaties geïdentificeerd.
Wat hebben we hier aan?
Met gesimuleerde data brengt onze methode de relatie tussen hersenlaesies en cognitieve klachten nauwkeurig in kaart. Bij toepassing op echte patiëntgegevens presteert de methode minstens zo goed als bestaande technieken. Verder onderzoek is nodig om deze nieuwe methode uitgebreid te valideren. In de toekomst zou onze aanpak inzichtelijk kunnen maken hoe specifieke laesies bijdragen aan de cognitieve problemen van een individuele patiënt.
Lees het artikel
Het hele artikel lees je op ScienceDirect.
Financiering
Deze studie is gefinancierd door de Nederlandse Hartstichting (03-004-2021-T043).
Tijdige, Accurate en gePersonaliseerde diagnose van Dementie (TAP-dementia) ontvangt subsidie van het Onderzoeksprogramma Dementie van ZonMw (#10510032120003). TAP-dementia geeft mede uitvoer aan de Nationale Dementie Strategie. TAP-dementia ontvangt ook cofinanciering van Avid Radiopharmaceuticals, Roche Diagnostics en Amprion. Ook Gieskes-Strijbis fonds draagt bij aan TAP-dementia.
Co-auteurs
Aan dit artikel werkten:
- Ryanne Offenberg - promovenda aan het UMC Utrecht
- Alberto De Luca - universitair Docent aan het UMC Utrecht
- Geert Jan Biessels - professor aan het UMC Utrecht
- Frederik Barkhof - professor aan het Amsterdam UMC en University College London
- Wiesje M. van der Flier - professor aan het Amsterdam UMC locatie VUmc
- Argonde C. van Harten - neuroloog aan het Amsterdam UMC locatie VUmc
- Ewoud van der Lelij - promovendus aan het UMC Utrecht
- Josien Pluim - professor aan het UMC Utrecht en Technische Universiteit Eindhoven
- Hugo Kuijf - universitair Docent aan het UMC Utrecht