AI in de praktijk: WSK Medical zorgt voor een snellere diagnose van kanker
De ontwikkelingen in AI gaan snel en het potentieel is enorm. Maar hoe wordt AI precies toegepast in de praktijk? Startup WSK Medical ontwikkelt een Deep Learning-algoritme om de kankerzorg te innoveren met een significante impact op de overlevingskans van de patiënt.
Marius Wellenstein, co-founder en COO van WSK Medical, houdt van praktische oplossingen voor complexe problemen. Tijdens zijn studie psychologie ontstond zijn fascinatie voor het menselijk brein en kunstmatige intelligentie. De overstap van wetenschap naar praktijk kwam vanuit een interesse in de technologische mogelijkheden van AI bij complexe medische problemen, maar dan in een praktisch jasje.
Zonder techniek echter geen product, dus WSK Medical kreeg vorm toen Wellenstein zijn compagnon en CTO/CEO Derick Montaque tegenkwam. In de huidige samenstelling van WSK Medical geeft Montaque leiding aan het development team en houdt daarnaast toezicht op de strategie van WSK Medical, terwijl Wellenstein verantwoordelijk is voor de bedrijfsontwikkeling en de dagelijkse bedrijfsvoering. Hun gezamenlijke doel is om AI-oplossingen te ontwikkelen die artsen helpen bij hun dagelijkse werk zonder hen te vervangen. Beiden geloven in samenwerking tussen mens en computer om zo waarde toe te voegen aan de kankerzorg.
De gezondheidzorg staat onder hoge druk, wat moet veranderen volgens jou?
“Ik denk een snellere adoptie van innovatie om de hoge druk op te vangen. Dit betekent dan vervolgens dat innovatieve ideeën wel de ruimte moet krijgen om te groeien en zich te bewijzen. In Nederland is het erg lastig om innovatie te introduceren en te implementeren in de gezondheidszorg. Dit heeft verschillende oorzaken, maar met name de complexiteit van het zorgstelsel speelt hierin een rol. Daarnaast is de bereidheid van investeerders om te investeren in seed– of early growth-medtech-startups in Nederland nagenoeg afwezig, waardoor het zeer lastig is om de lange, kostbare weg van innovatie te bekostigen.”
En welke rol speelt WSK Medical in de innovatie van de zorg?
“Door AI-tools te ontwikkelen die geïntegreerd kunnen worden in een bestaande klinische workflow en daarmee medisch specialisten te ondersteunen in het analyseren van complexe medische data. Deze tools kunnen op de achtergrond de analyses uitvoeren, zijn volledig geïntegreerd en geven in real-time inzichten in de polikliniek tijdens bijvoorbeeld een endoscopisch onderzoek.”
Aan welk type product(en) moet ik dan denken?
“WSK Medical is een AI-softwarebedrijf dat zich uitsluitend richt op het ontwikkelen van geavanceerde AI-software om artsen te ondersteunen bij vroege opsporing van kanker. WSK Medical heeft twee producten: Zeno Pathology, AI-software voor borstkanker analyse (digitale pathologie) en Zeno AI, AI-software voor keelkankerdetectie (KNO/hoofd-hals oncologie).
Zeno Pathology (CE-gecertificeerd) is WSK Medical’s AI digitale pathologie-oplossing voor borstkanker. Het is beschikbaar op de Europese markt en begint tractie op te bouwen. Zeno Pathology biedt gebruikers een volledig geautomatiseerde AI-analyses op gedigitaliseerde microscoop beelden. Het kan worden geïntegreerd in de bestaande workflow met alle relevante klinische en administratieve systemen, waardoor de algehele workflow voor borstkanker analyse wordt verbeterd.
Zeno AI richt zich op het detecteren van bepaalde vormen van keelkanker om KNO-artsen te ondersteunen tijdens een endoscopisch onderzoek in de polikliniek. Het identificeren en classificeren van (pre-)kwaadaaridge larynxtumoren kan namelijk moeilijk zijn voor een KNO-arts. Bij twijfel roept de KNO-arts vaak de expertise van hoofd-hals-chirurgen in. Doorgaans worden hoofd-hals-chirurgen in Nederland aangetroffen in academische ziekenhuizen. Dit kan dus problemen opleveren wanneer een niet-academisch ziekenhuis een gespecialiseerde hoofd-hals-chirurg nodig heeft. Zeno AI zou dit tekort kunnen opvangen.”

De afbeelding hierboven toont hoe Zeno AI een ‘Anomalie’ en een ‘Carcinoom’ detecteert tijdens een laryngoscopie (kijkonderzoek van de keel en het strottenhoofd). De getallen naast de classificatie zijn de ‘confidence scores’ (links 94% en rechts 86%).
Wat biedt Zeno AI artsen precies?
“Zeno AI biedt KNO-artsen een real-time AI-tool om te helpen bij de vroege detectie van larynxtumoren tijdens een laryngoscopie, een endoscopisch onderzoek van het strottenhoofd. Zeno AI kan worden geïntegreerd in de poliklinische workflow en analyseert real-time tijdens een laryngoscopie, waardoor mogelijke vertragingen worden verminderd. Zeno AI staat in verbinding met de processor waar de endoscoop aan verbonden zit. Hierdoor begint Zeno AI al met analyseren zodra de KNO-arts de endoscoop aanzet. Dit betekent dat door het gebruik van Zeno AI de tijd tot diagnose kan worden teruggebracht van twee/drie weken (gemiddelde wachttijd) tot dezelfde dag. Een snellere diagnose van keelkanker maakt een sneller zorgplan voor patiënten mogelijk. De resultaten van Zeno AI kunnen automatisch worden opgeslagen in het elektronisch patiëntendossier of als aparte video die handmatig kan worden opgeslagen.”
En wat levert dit voor verdere voordelen op?
“Door de arts te helpen bij de keuze om al dan niet een invasieve procedure uit te voeren – dat wil zeggen een biopsie onder volledige narcose – kunnen patiënten de mogelijk onnodige chirurgische ingreep en de bijbehorende narcose worden bespaard. Bovendien resulteert vroege detectie van de kwaadaardigheid van een gezwel in een kortere tijd tot diagnose en sneller tot behandeling, met een significante impact op de overlevingskans.”
Hoe passen jullie AI toe en hoe komen jullie aan datasets?
“We ontwikkelen Deep Learning-algoritmen, een vorm van Machine Learning en AI. Deep Learning werkt vergelijkbaar met het menselijk brein: het maakt gebruik van Convolutional Neural Networks (CNNs) die uiterst geschikt zijn voor het herkennen, classificeren en voorspellen van bepaalde objectkenmerken, zoals celstructuren of afwijkingen in het strottenhoofd.
In samenwerking met onze medische partners verzamelen we geschikte data voor training en validatie van onze algoritmen. Daarnaast proberen we zoveel mogelijk externe, openbare datasets te verzamelen voor extra validatie. Het valideren op zoveel mogelijke verschillende data is uiteraard belangrijk voor ons, want onze algoritmen moeten zoveel mogelijk variaties in data kunnen herkennen, zodat een subtiele variatie van kleur, vorm of licht niet voor een verkeerde uitkomst zorgt.”
Hoe werken jullie samen met jullie medische partners?
“We ontwikkelen onze AI-tools altijd in nauwe samenwerking met onze medische partners. Dit begint bijvoorbeeld met het opstellen van de medisch-technische vereisten, maar behelst ook het verzamelen en labelen van datasets en het klinisch valideren. We ontwikkelen onze AI-tools enkel en altijd in samenwerking.
We weten technisch heel goed wat wel/niet werkt, maar we weten niet hoe een medisch specialist kijkt naar de data en daar vervolgens bepaalde conclusies aan verbindt. Daarnaast achten we het cruciaal dat medisch specialisten de toegevoegde waarde zien van AI binnen hun werk. We geloven dat adoptie van AI binnen de klinische setting alleen maar kan plaatsvinden als de eindgebruiker een toegevoegde waarde ziet van deze technologie binnen zijn/haar werk en dat het de patiënt uiteindelijk ten goede komt.”
Met wat voor organisaties werken jullie daarvoor samen?
“In Nederland werkt WSK Medical op beide medische specialismen samen met twee gerenommeerde instellingen, namelijk Radboud Universitair Medisch Centrum en het Nederlands Kanker Instituut / Antoni van Leeuwenhoek Ziekenhuis. Zeno AI wordt de komende periode geïmplementeerd op de KNO-afdeling van het Radboud Universitair Medisch Centrum.”
Gaan jullie verdiepen in detectie van dezelfde kanker of verbreden richting andere types kanker?
“Allereerst willen we Zeno AI verder uitbreiden met de mogelijkheid om te differentiëren in subtypes keelkanker. Dit is met name belangrijk omdat deze subtypes keelkanker complexer zijn te detecteren en tijd hier een nog belangrijkere rol speelt: langere wachttijd heeft een significante slechtere overlevingskans.
Tegelijkertijd willen we Zeno Pathology uitbreiden en trainen op andere vormen van kanker: darm- en longkanker om mee te beginnen. Hiermee hebben pathologen een AI-platform in handen waar zoveel mogelijk vormen van kanker met AI te analyseren zijn, waardoor hopelijk de werkdruk op pathologen afneemt en de efficiëntie, snelheid en precisie van analyse omhoog gaan.”
Hebben jullie ook internationale plannen?
“We richten ons in de huidige fase op de Europese markt, maar zodra we scale-up-funding hebben, willen we buiten de EU uitbreiden.”
Wat zijn cruciale resources voor jullie?
“Allereerst natuurlijk data scientists en software developers. Deze zijn schaars in de huidige markt, waardoor het voor ons altijd zoeken is naar de juiste kandidaat. Daarnaast business-development-managers die ervaring hebben met medtech en idealiter met software. We hebben nu een zeer ervaren business-development-manager bij ons werken, maar dat was dan ook een lange zoektocht.
Een resource die nogal cruciaal is voor ons, is voldoende funding. Ons product heeft een lange aanlooptijd en vergt initieel veel investering voordat dit zich terugbetaalt. Dit betekent dat als je organisch wilt groeien, je funding moet hebben om deze lange weg te bekostigen. Op dit moment zijn we op zoek naar groeigeld van €3 miljoen voor business development en productontwikkeling.”
Hoe is dat tot nu toe verlopen?
“We zijn tot nu toe zeer gezegend, maar we merken ook dat het Nederlandse investeringsklimaat voor innovatie in de zorg enorm risicomijdend is. In sommige gesprekken worden niet-reële eisen gesteld of wordt ons verteld op later tijdstip terug te komen (als we bijvoorbeeld een X aantal klanten hebben en het dus een waterdichte investering wordt). We vinden dit zonde, want hierdoor zijn we veel tijd kwijt aan alternatieve manieren van funding/investering zoeken, waardoor bijvoorbeeld een deel van de productontwikkeling moet worden gepauzeerd. Dit vertraagt de innovaties in het zorgstelsel en hierdoor wordt de patiënt benadeeld in het krijgen van de beste zorg.”
Over de auteur: Femmie Geradts is directeur bij Startup Village. Iedere twee weken belicht ze een start-up die AI toepast in de praktijk.
Op de hoogte blijven van het laatste nieuws binnen je vakgebied? Volg Emerce dan ook op social: LinkedIn, Twitter en Facebook.
Gerelateerde opleiding
Deel dit bericht
Plaats een reactie
Uw e-mailadres wordt niet op de site getoond
1 Reactie
Sacha - Startup village
Super bericht mam!