‘Ik weet dat het moet gebeuren, maar liever doe ik geen oogscreenings!’

De zeldzame oogaandoening prematurenretinopathie (ROP) komt voornamelijk voor bij kinderen geboren na een zwangerschap van minder dan 32 weken en/of bij een geboortegewicht minder dan 1250 gram. Bij ROP groeien de bloedvaten in het oog van het kind niet goed waardoor het netvlies kan loslaten en ernstige slechtziendheid of blindheid het gevolg is. Meestal herstelt de groei van de bloedvaten spontaan en is geen behandeling nodig. Bij gemiddeld 40 kinderen in Nederland is dat helaas niet het geval en is behandeling noodzakelijk.
ROP vaststellen kan alleen met een voor ouder en kind stressvolle oogscreening.
In het Erasmus MC onderzoeken artsen of kunstmatige intelligentie (AI) kan helpen om ROP op een vroeger moment te voorspellen, zodat er minder screenings nodig zijn.

LEES HIER MEER OVER HET ONDERZOEK >

Hoe ontstond het idee voor dit onderzoek?
Angela: Oogscreenings zijn enorm stressvol voor de ouders en het kind. Ook oogartsen vinden het emotioneel belastend om zo’n onderzoek bij een kindje te doen. Als we zien dat de bloedvaten in het oog niet goed groeien, is intensief monitoren belangrijk om te zien of de situatie verbetert of niet. Meerdere screenings zijn dan noodzakelijk. Ook om te bepalen wat het optimale behandelmoment is. We willen niet te vroeg en zeker niet te laat behandelen om blijvende negatieve gevolgen voor het kind zoveel mogelijk te voorkomen. Met dit onderzoek hopen we in de toekomst het aantal oogscreenings dat we doen te verminderen.
Lizanne: Jaarlijks ondergaan in Nederland ongeveer 1.000 te vroeg geboren kinderen meerdere oogscreenings voor prematurenretinopathie. Bij ongeveer 40 van hen wordt ernstige ROP vastgesteld. In het Erasmus MC gaat het om 12-13 kinderen per jaar.
Angela: Het AI-model dat we ontwikkelen helpt ons te voorspellen wat het risico op ROP is bij een kind. Bij kinderen met een heel laag risico kan het oogonderzoek mogelijk achterwege blijven, en bij veel andere kinderen kunnen we dan misschien minder vaak screenen.

Kan elk ziekenhuis oogscreenings doen?
Angela: Elk ziekenhuis zou ROP moeten kunnen vaststellen bij een te vroeg geboren kind. In de UMC’s, ziekenhuizen met een NICU (neonatale intensive care unit) en de meeste ziekenhuizen met een neonatale post-IC afdeling lukt het goed om deze screenings te doen. In sommige ziekenhuizen zonder deze speciale IC’s ontbreekt opnameapparatuur om ROP te kunnen monitoren, en voelen sommige oogartsen zich niet altijd zeker om de steeds jonger geboren kinderen goed op ROP te beoordelen.
Lizanne: Omdat we geen enkel kind met ROP willen missen, zien we extreem te vroeg geboren kinderen liefst in een ziekenhuis waarbij we zeker zijn dat ROP goed kan worden opgevolgd. Maar een IC-bed op de NICU onnodig bezet houden voor alleen de ROP-screening, willen we ook niet.

Het idee is om bij het ontwikkelen van het AI-model de fysiologische gezondheidsgegevens van een kind in de eerste 30 dagen na de geboorte te gebruiken. Zo zijn zuurstofgehalte en hartslag al een aanwijzing voor een risico op ernstige ROP. Gebruiken jullie voor de ontwikkeling van het AI-model meer gegevens dan zuurstofgehalte en hartslag?
Lizanne: Als een kind op de NICU aan de monitor ligt, worden veel gezondheidsgegevens gemeten. We gebruiken al deze gegevens. Ook de gegevens bij bepaalde ziekte-events zoals een bloedvergiftiging, reanimatie of medicijngebruik bestuderen we.
Angela: De risicofactoren waarvan al bekend is dat ze ernstige ROP voorspellen nemen we natuurlijk ook mee.

Geeft het bestuderen van de gezondheidsgegevens al eerder inzicht dan de oogscreenings over welke kinderen een verhoogd risico op ROP hebben?
Angela: Ja, dat denk ik wel. Ik doe nu 5 jaar oogscreenings en merk dat ik inmiddels tijdens een eerste screening bij een kind met een aantal risicofactoren vaak al wel een gevoel heb of er een verhoogd risico op ROP is.

Zorgt een vroegere herkenning ook voor eerdere behandeling?
Angela: Nee, en eerder behandelen is ook niet het doel. Ik wacht met behandelen tot de spontane groei van de vaten in het oog stopt. Het zou ideaal zijn als we vooraf weten of de spontane groei nog doorgaat of stopt. Misschien is het ook wel mogelijk om dat met een AI-model vast te stellen en zo het optimale moment van behandelen te bepalen. Nu bepalen oogartsen dat nog zelf. Gelukkig kunnen we over dit soort beslissingen met elkaar overleggen in een beveiligde app speciaal voor oogartsen die vaker kinderen met ernstige ROP zien.

De gegevens van ruim 400 voormalige patiënten zijn de basis voor het AI-model. Hoe gaat dat in zijn werk?
Lizanne: Samen met de datamanager en onderzoekers van de NICU verzamelde ik de gezondheidsgegevens van deze patiënten. We werken samen met biomedische ingenieurs die van deze data verschillende modellen bouwen. Bij elk kind is te zien hoe de scores van de verschillende variabelen zich per 12 uur ontwikkelen, maar ook of een kind ROP heeft ontwikkeld of niet.
We onderzoeken bij de kinderen die deze oogaandoening ontwikkelden of uit de data is af te lezen wat de voorspellers zijn en op welk moment het heel ernstig is. Daar kan dan mogelijk het screeningsmoment op worden aangepast.

Hoe is het model te toetsen bij toekomstige patiënten?
Lizanne: Deze zomer start het verzamelen van precies dezelfde gegevens voor nieuwe patiënten. We kijken of daarin dezelfde patronen zichtbaar zijn en welke variabelen voorspellers voor ROP zijn. Deze resultaten hopen wij ook in twee andere academische ziekenhuizen in Nederland te bestuderen, in de hoop dat zij dezelfde patronen zien bij hun patiënten.

Ondergaan kinderen die aan het onderzoek deelnemen nog alle oogscreenings?
Angela: Ja, we doen in deze onderzoeksfase nog alle oogscreenings, maar we kijken wel al naar de variabelen die ROP voorspellen. Het aantal screenings verminderen we pas als we zeker weten dat we geen enkel kind met ROP missen.

Hoe betrouwbaar is een voorspelling van een AI-model?
Lizanne: We willen 100% van de kinderen die ernstige ROP ontwikkelen vinden. Als het AI-model een voorspellingscijfer van 1 tot 10 geeft, waarbij 10 staat voor 100% kans op ernstige ROP, dan zou je bijvoorbeeld alle kinderen vanaf score 7 kunnen laten screenen. We onderzoeken liever een paar kinderen te veel dan te weinig. Het model is daardoor heel betrouwbaar. Als het model met meer patiëntengegevens wordt gevuld wordt het voorspellingscijfer nog nauwkeuriger. Dan zouden bijvoorbeeld alleen patiënten vanaf score 8 nog gescreend kunnen worden.

Wat is er tot nu toe concreet met de ondersteuning van For Wis(h)dom en Per Pugnam, Quod Ames gerealiseerd en wat is de volgende stap?
Lizanne: Afgelopen jaar verzamelden we de gegevens van 400 patiënten. Nu bouwt een biomedisch ingenieur meerdere modellen op basis van deze data. De volgende stap is het publiceren van de bevindingen. Daarna brengen we gegevens van patiënten uit 2024 en 2025 in de modellen en kijken we of de modellen een juist voorspelling geven. Uiteindelijk onderzoeken we enkele modellen die goed werken. Liefst dus ook in andere ziekenhuizen.

Welke uitdagingen verwachten jullie nog?
Angela: Het aanleveren van patiëntengegevens uit andere ziekenhuizen is wel een uitdaging. Dat maakt of breekt het kunnen toetsen van het model in een ander ziekenhuis.
Lizanne: Verder willen we geen model ontwikkelen dat als een ‘blackbox’ werkt. Kunnen begrijpen en beredeneren waarom er een bepaalde voorspelling uitkomt, vinden we heel belangrijk.

Is het AI-model straks beschikbaar voor alle ziekenhuizen?
Angela: Nee, dat zie ik voorlopig niet gebeuren. Het belangrijkste is dat alle 9 NICU’s het AI-model kunnen gebruiken om de oogaandoening te voorspellen zodat het aantal oogscreenings vermindert.
Lizanne: Bijkomend voordeel is dat kinderen die geen ROP ontwikkelen eerder van de NICU kunnen en zo ruimte maken voor een ander kindje dat intensieve zorg nodig heeft.
Angela: De kennis die we opdoen met het ontwikkelen van het AI-model is ook te gebruiken voor een andere toepassing. Omdat we weten welke factoren ernstige ROP voorspellen, kan de oogarts met de neonatoloog hopelijk in de toekomst overleggen om een bepaalde voorspeller bij een kind te beïnvloeden en zo het risico op de ernstige oogaandoening te verminderen, zonder andere complicaties te veroorzaken.

Wat is de drijfveer voor het werk dat jullie doen?
Lizanne: Al tijdens mijn studie had ik grote interesse in de oogheelkunde. Tijdens de artsenopleiding is er weinig aandacht voor ROP, maar via Angela heb ik geleerd hoeveel impact het heeft op patiënten, ouders maar ook op artsen en verpleging. De oogaandoening sprak mij enorm aan vanwege de zeldzaamheid.
Angela: Veel collega’s vinden patiënten screenen op ROP emotioneel belastend en stopten hiermee. Het lukt mij gelukkig om tijdens een screening mijn emoties uit te schakelen. Ik weet dat het moet gebeuren, maar liever doe ik geen oogscreenings! Om de zorg voor ROP-patiënten te verbeteren ben ik samen met Lizanne dit onderzoek gestart.

Waar zijn jullie het meest trots op?
Angela: De verbeterde samenwerking met de afdeling neonatologie en alle oogartsen die de screenings doen maakt mij wel trots! Doordat ik sinds enkele jaren wekelijks met de neonatologen overleg en uitleg wat we doen en waarom, is er begrip voor de screenings.
Lizanne: Ook ik ben er trots op dat het niet alleen is gelukt om in dit onderzoek nauw samen te werken met de neonatologie, maar zeker ook met collega’s van de biomedische techniek. Dit onderzoek valt of staat met hun medewerking!

Wat is jullie toekomstdoel?
Angela: Ik zou Lizanne graag willen opleiden tot oogarts!
Lizanne: Het uiteindelijke toekomstdoel is dat er geen kinderen meer zijn met ROP en dat de oogscreenings niet meer noodzakelijk zijn. Een computer schat het risico op ROP in en we weten bepaalde variabelen bij het kindje zo te beïnvloeden dat deze ernstige oogaandoening niet meer ontstaat!

De For Wis(h)dom Foundation en de Stichting Per Pugnam, Quod Ames ondersteunen dit onderzoek in het Erasmus MC / Sophia Kinderziekenhuis voor een periode van drie jaar.

Bij het onderzoek zijn betrokken: Dr. Angela Arends-Tjiam (kinderoogarts, Erasmus MC), Dr. Rob Taal (kinderarts-neonatoloog, Erasmus MC), Dr. Luisa Brea Sanchez (onderzoeker, Biomedical Imaging Group Rotterdam verbonden aan de afdelingen Oogheelkunde en Radiologie & Nucleaire Geneeskunde Erasmus MC), Dr. Danilo Andrade de Jesus (onderzoeker, Biomedical Imaging Group Rotterdam), en Lizanne Derks (PhD-student oogheelkunde, Erasmus MC).
Op de foto: Dr. Angela Arends-Tjiam (links) en Lizanne Derks (rechts)