Project R-15061

Integratie van artificiële intelligentie binnen de electrofysiologie: Het bepalen van optimale behandeling binnen ablatie voor voorkamerfibrillatie. (Onderzoek)

De integratie van artificiële intelligentie (AI) binnen de electrofysiologie, meer specifiek in het behandelen van voorkamerfibrillatie (VKF), zorgt voor belangrijke vooruitgang binnen patiëntgerichte en gepersonaliseerde zorg. Deze PhD thesis zal het potentieel van AI technologie, zoals het gebruik van convolutionele neurale netwerken, uitwerken om diagnostische accuraatheid en therapeutische opties te verbeteren. Deze studie zal door het gebruik van AI ECG data evalueren en correleren met voltage mapping zoals gevonden in elektrofysiologische onderzoek. Het doel is om lage voltage gebieden, zoals atriale fibrose, te identificeren dewelke een hoger risico hebben op VKF. Daarnaast heeft dit ook een klinische factor waarbij er gekeken zal worden of dit een klinische impact heeft op de keuze tussen een standaard pulmonaal vene isolatie ( PVI) of een meer uitgebreide PVI+ ablatie met ook substraat ablatie. In deze thesis zal ook bekeken worden of AI gebruikt kan worden om VKF recidief te voorspellen in een post-operatieve setting, dit door gebruik te maken van minder frequent gebruikte variabelen zoals atriale extrasystolen. Deze resultaten kunnen gebruikt worden in het lange termijn behandelen van patiënten en hun anticoagulatie beleid, meer specifiek in jongere patiënten met een lagere CHA2DS2-VASC score.

16 april 2024 - 15 april 2028