Zes jonge onderzoekers in de radiologie gaven de laatste dag van de CLUB Sandwich een pitch op het hoofdpodium. Uit deze best abstracts koos het publiek radioloog-in-opleiding Hette Ramselaar als winnaar. Zij presenteerde een analyse van ruim 23.000 aanvragen en verslagen met NLP (een vorm van AI), op zoek naar de diagnostische opbrengst van 10 jaar radiologische onderzoeken bij een acute buik op de SEH.
![](https://radiologen.nl/sites/default/files/styles/sidekick/public/afbeeldingen/heroes/hette_ramselaar_nr1_met_titelslide_0.jpeg?itok=o8w_Sudo)
De prijzen voor de drie best abstracts werden uitgereikt door de aanwezige president van de RSNA, Matthew Mauro MD, samen met prof. Marion Smits, NVvR bestuurslid Wetenschap.
'Zeg BERT, had je nou alweer buikpijn?'
1e prijs best abstract door Hette Ramselaar (ZGT, MRON, UT):
Wordt de toename van radiologie bij acute buik veroorzaakt door een toename van patiëntenaantallen of door laagdrempelig aanvragen? Voor beantwoording van deze vraag is gebruik gemaakt van Natural Language Processing (NLP), meer specifiek het NLP-model BERTje, een taalmodel gebaseerd op Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT).
Alle aanvragen en verslagen voor beeldvorming voor acute buik vanaf de SEH werden geanalyseerd in de periode van 2012-2022. Een steekproef van 2.000 onderzoeken werd ‘gelabeld’ en gebruikt als trainings-, validatie- en testdata om BERTje te trainen. Daarna werd de complete dataset gelabeld en de diagnostische opbrengst geanalyseerd.
Het aantal onderzoeken is in 10 jaar tijd iets meer dan verdubbeld per jaar. De diagnostische opbrengst bleef stabiel voor appendicitis en cholecystitis, en daalde voor de vraagstellingen diverticulitis, urologische pathologie en abcesvorming. Automatisch labelen door een getraind BERT model maakt grootschalig retrospectief onderzoek mogelijk.
Is AI de weg vooruit voor het verminderen van metaalartefacten in CT?
2e prijs best abstract door Mark Selles (Isala, AUMC, NWZ):
Een kwalitatieve vergelijking van deep learning based metal artifact reduction (DL-MAR) met polychromatische en 130 keV mono-energetische (monoE) beelden gereconstrueerd met en zonder orthopedische metaalartefactreductie (O-MAR).
Patiënten met een totale heupprothese ondergingen een CT-scan op een Spectrale CT. Polychromatische en 130 keV monoE beelden werden gereconstrueerd met en zonder O-MAR. Daarnaast werd DL-MAR toegepast op polychromatische beelden zonder O-MAR. De beelden werden beoordeeld door ervaren musculoskeletale radiologen.
DL-MAR-beelden toonden de sterkste vermindering van metaalartefacten en verbetering van de diagnostische betrouwbaarheid in vergelijking met polychromatische beelden zonder O-MAR en 130 keV monoE met en zonder O-MAR.
Wat is de invloed van perfusie MRI op het management van patiënten met behandelde gliomen?
3e prijs best abstract door Wouter Teunissen (EMC, LUMC/HMC, UMCG):
Perfusie MRI (pMRI) wordt veel gebruikt bij patiënten met behandelde gliomen, maar de klinische relevantie en het optimale gebruik ervan zijn nog niet goed begrepen. Wat is de rol van pMRI in klinische managementbeslissingen en in relatie tot overall survival (OS)? In een retrospectieve multicenter cohortstudie van bijna 1.000 patiënten, met en zonder pMRI, die tussen 2008 en 2021 werden behandeld voor een glioom, is hiernaar gekeken. Gebruik van pMRI kon worden geassocieerd met minder veranderingen in het behandelbeleid en met een langere OS, maar bij het laatste kan sprake zijn van confounding.
Drie mooie voorbeelden van presentaties van onderzoeken, die meer inzicht geven in en waarde toevoegen aan de radiologische praktijk. Een uitnodiging aan alle radiologen-in-opleiding en andere jonge onderzoekers in de radiologie om volgend jaar ook een abstract in te dienen en mee te dingen naar de prijzen voor een best abstract.