Er zijn inmiddels meer dan 60.000 wetenschappelijke publicaties in de CORD19-database over het coronavirus. Dat aantal neemt exponentieel toe. Handmatig scannen van die studies is een zeer tijdrovend proces. Het staat snelle updates van COVID-19-richtlijnen in de weg.
Daar is nu een oplossing voor die gebruik maakt van AI. Een team aan de Universiteit Utrecht ontwikkelde slimme software om grote datasets snel en efficiënt door te spitten om relevante artikelen te vinden. Deze ASReview wordt inmiddels getest. Met de software kunnen deskundigen versneld COVID-19-richtlijnen snel actualiseren.
De software kwam tot stand in samenwerking met richtlijnontwikkelaars van het Kennisinstituut van de Federatie Medisch Specialisten en apothekers van het Geneesmiddel Informatie Centrum getest.
Testen
Welke test moet worden gebruikt om COVID-19 te diagnosticeren? Welke behandeling is het meest effectief voor patiënten die besmet zijn? Hoe ziet de optimale nazorg eruit voor overlevenden van COVID-19 en hun naasten? Dit is slechts een kleine selectie van vragen waarbij richtlijnontwikkelaars, medisch specialisten en onderzoekers nu dagelijks wetenschappelijke literatuur selecteren voor het maken van COVID-19-richtlijnen.
Daarmee moeten ze de aanbevelingen voor optimale COVID-19 zorg onderbouwen. Richtlijnontwikkeling is een langdurig proces dat soms maanden kan duren. In deze tijd van de COVID-19-pandemie is dat tijd die we niet hebben. Met ASReview komt een eind aan de tijdrovende klus. Zo kun je sneller COVID-19-richtlijnen ontwikkelen.
Stroomversnelling
Rens van de Schoot, hoogleraar aan de Universiteit Utrecht en ambassadeur van het focusgebied Applied Data Science vertelt erover. “We waren al bezig met de vraag hoe we zorgprofessionals onze software, ASReview, konden laten gebruiken zodat hun zoektocht naar relevante artikelen versnelde. Door de coronacrisis raakte dit project in een stroomversnelling. Inmiddels is onze software namelijk gekoppeld aan de CORD19-database waarin alle COVID-19-artikelen verzameld worden. Vanaf komende week wordt deze CORD19-database dagelijks ververst en kunnen we echt supersnel inspelen op belangrijke nieuwe ontwikkelingen bij vragen over diagnostiek, behandeling en nazorg van COVID-19.”
Met ASReview komt een eind aan de tijdrovende klus van zoeken naar de benodigde wetenschappelijke publicaties. Van de Schoot legt uit dat hij gebruikmaakt van kunstmatige intelligentie. “De ervaring bij ander soort vragen laat zien dat met behulp van deze software soms zelfs minder dan 10% van de artikelen gescreend hoeft te worden. Dat kan bij duizenden artikelen een groot verschil maken.”
Bij ASReview begint de onderzoeker, richtlijnontwikkelaar of arts met een zoekopdracht op trefwoord. Vervolgens krijgt de verkregen meta-data een update met de titels en samenvattingen, naar de software. Dat kan dus de CORD19-database zijn of een eigen bestand.
Dan selecteert de gebruiker minimaal één, maar liever vijf of zes artikelen die wel of juist niet het gewenste onderzoeksonderwerp bevatten. Van de Schoot: “Op basis van deze kennis kan onze software in de enorme stapel aan artikelen de meest relevante opsporen. De gebruiker geeft zelf eerst aan of het nieuwe artikel relevant is. Daar leert de software dan weer van, om vervolgens een nieuw artikel aan te bieden. Net zolang totdat de gebruiker alle relevante publicaties voorbij heeft zien komen.”
Enthousiast
Van de Schoot is enthousiast over het project. “Samen met de literatuurspecialisten en richtlijnontwikkelaars van het Kennisinstituut van de Federatie Medisch Specialisten, en apothekers van het Geneesmiddel Informatie Centrum van de KNMP (Koninklijke Nederlandse Maatschappij ter bevordering der Pharmacie) gaan we uittesten of onze software kan helpen. Het is schitterend om te zien wat er gebeurt als twee werelden in tijden van een crisis samenkomen. Dit soort innovaties zorgt ervoor dat artsen aan de hand van de meest actuele inzichten, de beste zorg kunnen verlenen aan patiënten en hun naasten.”
In maart dit jaar werd al duidelijk de de Universitiet Utrecht ook al AI inzet voor verbetering van de patiëntenzorg. Via een samenwerkingsverband moeten zorgverleners op een eenvoudige, snelle en veilige manier worden voorzien van op AI-gebaseerde applicatie. Dit gebeurt met behulp van een infrastructuur die ontwikkeld is in het UMC Utrecht. Dit versnelt de adoptie van AI voor klinisch gebruik, en verbetert daarmee de patiëntenzorg.