Beeldvorming en Kunstmatige Intelligentie in de Diagnose en Behandeling van Knie-Artrose

[Door: Kyra Leopold]

Knie-artrose (KOA) is een veelvoorkomende chronische aandoening die aanzienlijke gevolgen heeft voor de levenskwaliteit van ouderen. In de wereld van de medische beeldvorming speelt kunstmatige intelligentie een groeiende rol bij het verbeteren van diagnose en behandeling.

Huidige Beeldvormingstechnieken

Het diagnosticeren en evalueren van KOA vereist geavanceerde beeldvormingstechnieken. Momenteel wordt radiografie als eerstelijnsbeeldvorming aanbevolen vanwege zijn brede beschikbaarheid en betaalbaarheid. Het geeft een helder beeld van de botstructuren van de knie, maar heeft beperkingen in het detecteren van vroegtijdige kraakschade en zachte weefselafwijkingen.

Echografie is een veilige en betaalbare optie die informatie biedt over verschillende aspecten van de knie, hoewel het vermogen om diepe structuren te beoordelen beperkt is. Magnetische resonantie beeldvorming (MRI) is ideaal voor het bekijken van zacht weefsel, met nieuwe technieken die vroegtijdige kraakschade kunnen detecteren.

Toekomstige Perspectieven met Kunstmatige Intelligentie

Met de opkomst van kunstmatige intelligentie worden nieuwe mogelijkheden gecreëerd in de wereld van de medische beeldvorming. Machine learning-modellen kunnen helpen bij het identificeren van patronen en correlaties in KOA, wat van onschatbare waarde kan zijn bij diagnose, classificatie en het voorspellen van de behoefte aan chirurgische ingrepen.

Uitdagingen en Toekomstige Ontwikkelingen

Hoewel beeldvormingstechnieken zoals MRI waardevolle informatie bieden, zijn ze mogelijk niet breed toegankelijk. Computertomografie (CT) heeft beperkte waarde bij het evalueren van artrose, maar gewichtsdragende CT-beeldvorming toont potentieel in het kwantificeren van de kniegewrichtsruimte.

De hybride beeldvormingstechniek PET-MRI combineert morfologische en biochemische informatie, maar vereist meer onderzoek om de hoge kosten te rechtvaardigen.

In de toekomst zal de integratie van kunstmatige intelligentie naar verwachting leiden tot verbeterde diagnostiek, nauwkeurigere voorspellingen van behandelingen en uiteindelijk een verbeterde levenskwaliteit voor degenen die lijden aan knie-artrose.

 

Bron: [Piccolo, C. L., Mallio, C. A., Vaccarino, F., Grasso, R. F., & Zobel, B. B. (2023). Imaging of Knee Osteoarthritis: A Review of Multimodal Diagnostic approach. Quantitative imaging in medicine and surgery, 0(0), 0. https://doi.org/10.21037/qims-22-1392]

Foto: [Rollstein; 2020 (Wir ALLE sind die Lösung) Geraadpleegd op 17 november 2023, van https://www.vangoghmuseum.nl/nl/collectie/s0022V1962]