Promotie Jakob Weiß

Trefwoorden: Opportunistische screening, Risicobeoordeling, Kunstmatige intelligentie, Medische beeldvorming

"Improving Personalized Risk Estimation Using Routine Medical Imaging Studies: An Opportunistic Screening Approach From Diagnostic Imaging to Predictive Analytics: A Paradigm Shift in Risk Estimation"

Dit proefschrift onderzoekt hoe kunstmatige intelligentie (AI) routinematige medische scans, zoals röntgenfoto's van de borstkas en CT-scans, kan omzetten in krachtige hulpmiddelen voor het voorspellen van toekomstige gezondheidsrisico's. Hoewel deze scans vaak vooral worden gebruikt om te controleren op directe symptomen, bevatten ze in feite veel meer informatie die momenteel niet wordt gebruikt in de klinische zorg. Door AI-modellen te ontwikkelen om deze verborgen gegevens automatisch te extraheren en te kwantificeren, toont het proefschrift aan dat routinematige beeldvorming kan worden gebruikt om risico's op toekomstige gezondheidsproblemen, zoals hartziekten, longkanker en algemene mortaliteit, nauwkeuriger in te schatten dan met traditionele methoden. Deze voorspellingen zijn gebaseerd op zowel gevestigde als nieuwe beeldvormingsmarkers, waaronder levervet, spierverlies en coronaire arteriële calcium. Over het geheel genomen laat het onderzoek zien hoe AI gewone medische beeldvorming kan transformeren tot een nieuwe vorm van risicovoorspelling – een vorm die kan leiden tot preventie, gepersonaliseerde behandelingen en uiteindelijk betere resultaten voor patiënten.

Klik hier voor de livestream.