Kunstmatige intelligentie voor vroege opsporing van borstkanker
Dr. Ioannis Sechopoulos (Radboud UMC)
De onderzoekers in dit project willen kunstmatige intelligentie (denk aan computers en zelflerende algoritmen) gebruiken die radiologen helpt om mammogrammen beter te lezen en interpreteren. Dat moet leiden tot betere opsporing van borstkanker, minder vals-positieve uitslagen en besparingen op kosten voor de gezondheidszorg.
Protonentherapie: welke patiënt heeft er het meeste baat bij?
Andre Dekker (Maastricht UMC+, UMC Groningen)
Radiotherapeuten maken gebruik van wiskundige modellen om te bepalen welke patiënt baat heeft bij welke vorm van bestraling. Prof. André Dekker ontwikkelt zulke modellen in een gezamenlijk project van Maastricht UMC+ en het UMC Groningen.
Kanker bij jongvolwassenen: meer weten = beter behandelen
Winette van der Graaf en Olga Husson (Antoni van Leeuwenhoek)
Winette van der Graaf en Olga Husson (Antoni van Leeuwenhoek) verzamelen landelijk zoveel mogelijk gegevens van jongvolwassenen met kanker. Door die gegevens te combineren en analyseren, verwachten ze jongvolwassenen in de toekomst een behandeling op maat te kunnen bieden.
Hypermutaties in acute lymfatische leukemie bij kinderen
PhD. Roland P. Kuiper (Princes Máxima Centrum)
Dit onderzoek richt zich op een nieuw fenomeen wat we hebben geconstateerd bij kinderen met leukemie waarbij de ziekte terugkeert na behandeling.
