SCREENEN OP COVID MET EKG
Een algoritme trainen om aan de hand van een elektrocardiogram te bepalen of iemand een COVID-infectie heeft: het is mogelijk. Dat is de conclusie van een studie van de gerenommeerde Amerikaanse Mayo Clinic, waaraan AZ Delta meewerkte. “De resultaten openen perspectieven om artificiële intelligentie ook in te zetten voor andere aandoeningen”, vertellen dr. Karl Dujardin, die als cardioloog aan de studie meewerkte, en Peter De Jaeger, manager van het leer- en innovatiecentrum van AZ Delta, RADar.
V.l.n.r. manager leer- en innovatiecentrum RADar Peter De Jaeger, cardioloog Karl Dujardin en data-analist Stijn Dupulthys.
“Een elektrocardiogram (EKG) levert heel wat metingen op over de elektrische activiteit van de hartspier, zoals de voltage en de frequentie. Het verzamelt informatie die nauwkeuriger is dan parameters zoals cholesterol en bloeddruk, waarop wij ons als arts baseren”, duidt dr. Dujardin. “In dit geval overklast artificiële intelligentie ons, want een algoritme kan zelfs het geslacht en de leeftijd van een patiënt voorspellen op basis van een EKG. Uit studies van Mayo Clinic bleek eerder al dat de software ook vrij nauwkeurig kan voorspellen of iemand hartfalen of voorkamerfibrillatie zal ontwikkelen.
SAMENWERKING MAYO CLINIC Tijdens de coronapandemie wou Mayo Clinic nagaan of EKG’s ingezet zouden kunnen worden om patiënten te screenen op COVID-19. “Er was immers evidentie dat het virus bij positieve patiënten een ontsteking van het hart zou veroorzaken, wat een invloed heeft op een EKG”, vertelt dr. Dujardin. Om software als het ware te ‘trainen’ om op basis van een EKG een COVID-infectie te herkennen, had Mayo Clinic voor de studie massaal veel data nodig: niet alleen EKG’s, maar ook andere gegevens van de patiënten in kwestie. In totaal leverde AZ Delta de data aan van ruim 300 COVID-patiënten. Voor elke positieve patiënt waren ook de gegevens nodig van tien niet-positieve patiënten. “Daarvoor gebruikten we EKG’s van het jaar voordien, toen er nog geen sprake was van COVID”, legt dr. Dujardin uit. “In totaal leverden we de gegevens van 3.267 patiënten aan voor de studie. Uiteraard houden we daarbij rekening met alle privacyvoorschriften.
“We zijn er fier op dat 96 procent van onze data correct waren.”
We waren heel enthousiast om deel te nemen. Niet alleen omdat we veel zouden kunnen bijleren maar we mochten nadien ook zelf het ontwikkelde algoritme gebruiken.”
KWALITEIT DATA De kwaliteit van de beschikbare data was van cruciaal belang voor de studie. “Hoe nauwkeuriger het algoritme van Mayo Clinic de leeftijd en het geslacht van de patiënten kon voorspellen, hoe beter de kwaliteit van de dataset in kwestie. We zijn er fier op dat 96 procent van onze data correct waren; daarmee behoorden we tot de beste deelnemers”, vertelt Peter De Jaeger. Een zuivere dataset aanleveren is nochtans een uitdaging. “De resultaten van de EKG’s moeten we namelijk linken aan informatie uit andere databanken.”
Conclusie van de studie: EKG’s hebben een grote negatieve predictieve waarde. Dr. Dujardin: “De software kan op basis van EKG’s met hoge waarschijnlijkheid bepalen dat een patiënt géén COVID heeft. De methode is dus eerder geschikt om uit te sluiten dat iemand een infectie heeft, dan om een infectie te bevestigen.” Om de techniek breed in te zetten voor COVID-testing, is nog verder onderzoek nodig.
ARTIFICIËLE INTELLIGENTIE BELOFTEVOL Het lijkt erop dat we mogen concluderen dat artificiële intelligentie zeer beloftevol is. Dr. Dujardin: “Artificiële intelligentie maakt het mogelijk om op basis van biologische gegevens niet alleen te voorspellen of iemand op dit moment een bepaalde aandoening heeft, maar ook of er een kans bestaat dat die persoon in de toekomst een aandoening zal ontwikkelen. Dat opent perspectieven om aan proactieve geneeskunde te doen.”
“In totaal leverden we de gegevens van 3.267 patiënten aan voor de studie.”
Om de mogelijkheden verder te verkennen, is AZ Delta ook zelf gestart met het trainen van AI-modellen, licht Peter De Jaeger toe. “Met onze modellen kunnen we op basis van EKG’s de leeftijd van patiënten voorspellen met een nauwkeurigheid rond de 86 procent. Hoe meer data we toevoegen, hoe slimmer het model wordt en hoe beter dat percentage zal zijn. Op termijn kunnen we trouwens ook andere soorten gegevens gebruiken dan EKG’s. Daarvoor moeten alle data wel voorbewerkt worden tot een uniforme taal die de computer begrijpt.” Dr. Dujardin vult aan: “Bovendien heb je héél wat data nodig, dus samenwerken met andere centra is cruciaal. En artsen moeten ook nauw samenwerken met ingenieurs, zoals Peter: zij kunnen methodisch grote datasets verifiëren en controleren, zodat de gebruikte data betrouwbaar en robuust zijn.”
MEER INFO Dr. Karl Dujardin 051 23 72 51 karl.dujardin@azdelta.be Auteur: Joke Verbeke Foto: Marc Wallican