Philips en LabPON zetten in op deep learning en big data

(bron: Philips)

Philips en het klinische laboratorium LabPON gaan met behulp van de Philips-oplossing IntelliSite Pathology een digitale databank opzetten met daarin enorme samengevoegde reeksen geannoteerde pathologiebeelden en ‘big data’. De databank biedt pathologen een schat aan klinische informatie voor de ontwikkeling van beeldanalysealgoritmen voor computational pathologie en pathologieonderwijs. Daarnaast kan de databank bijdragen aan het bevorderen van onderzoek en nieuwe ontdekkingen met het oog op nieuwe inzichten in de evaluatie van ziektebeelden, bijvoorbeeld in de oncologie.

‘Deep learning’ algoritmen kunnen mogelijk de objectiviteit en efficiëntie van tumordiagnostiek verbeteren. Deze technieken voor beeldanalyse zijn in de afgelopen jaren uitgegroeid tot de standaardaanpak als het gaat om ‘computer vision’ en hebben bewezen in een aantal taken beter te presteren dan de mens. De uitdaging bij het uitvoeren van dergelijke technieken is dat er een databank beschikbaar moet zijn met een gegevensbestand dat zowel kwalitatief als qua omvang toereikend is om de algoritmen te ontwikkelen.

300.000 whole slide images per jaar

Als één van de grootste pathologische laboratoria in Nederland stelt LabPON zijn beeldenbestand hiervoor beschikbaar, waarmee elk jaar naar verwachting circa 300.000 ‘whole slide images’ (WSI) aan de databank zullen worden toegevoegd. Daartoe behoren geanonimiseerde gegevensreeksen van geannoteerde casussen die door de patholoog handmatig van commentaar zijn voorzien. Verder omvat de databank uiteenlopende weefsel- en ziektecategorieën, en andere diagnostische informatie om ‘deep learning’ te faciliteren.

“Bij ‘deep learning’ gaat het om de ontwikkeling van geavanceerde computerprogramma’s die weefselbeelden automatisch begrijpen en zeer gedetailleerd digitaal in kaart brengen: hoe meer gegevens er beschikbaar zijn, des te verfijnder de computeranalyse zal zijn”, zegt Peter Hamilton, hoofd van de werkgroep Image Analytics bij Philips-onderdeel Digital Pathology Solutions. “LabPON en Philips hebben samen de benodigde competenties en vaardigheden om dit te realiseren.”

Werkdruk op pathologische diensten neemt toe

Aangezien er momenteel sprake is van een stijgend tekort aan pathologen en ook het aantal oncologische casussen steeds meer toeneemt, wordt het nauwkeurig diagnosticeren en stageren van kanker steeds complexer, waardoor de werkdruk op pathologische diensten toeneemt. Technologieën als computational pathologie kunnen pathologen hulpmiddelen aanreiken waarmee ze zo efficiënt mogelijk kunnen werken.

“De rol van de patholoog blijft belangrijk bij het stellen van de definitieve diagnose en is van grote invloed op de behandeling van de patiënt. Softwareprogramma’s kunnen helpen om pathologen een deel van hun werkzaamheden uit handen te nemen, zoals identificatie van tumorcellen, telling van mitotische cellen of vaststelling van perineurale en vaso-invasieve groei. Daarnaast kunnen op deze manier metingen nauwkeuriger worden verricht”, aldus Alexi Baidoshvili, patholoog bij LabPON. “Uiteindelijk zou dit kunnen helpen de kwaliteit van de diagnostiek te verhogen en diagnoses objectiever te maken.”

Toegang voor onderzoeksinstellingen

Afgezien van de ontwikkeling van computeralgoritmen voor diagnostisch gebruik is Philips van plan de databank via het Philips-platform voor translationeel onderzoek beschikbaar te stellen aan onderzoeksinstellingen en andere partners. Daarmee krijgt een select aantal partijen de mogelijkheid een beroep te doen op enorme gegevensreeksen en deze te combineren om zo nieuwe inzichten op te doen die uiteindelijk kunnen worden omgezet in nieuwe gepersonaliseerde behandelingsopties voor patiënten.

email

Geef een reactie

Het e-mailadres wordt niet gepubliceerd. Verplichte velden zijn gemarkeerd met *