Frédérique Meeuwsen

Radboud UMC

Het fellowship van Frédérique Meeuwsen houdt in het kort het volgende in:

Towards becoming the pathologist of the future

De pathologiediagnostiek staat onder toenemende druk door het groeiende aantal patiënten, de toenemende vraag naar uitgebreide ziektekarakterisering en een steeds groter aanbod van behandelingsopties, terwijl het aantal pathologen blijft afnemen. De opkomst van door machine learning aangedreven beeldanalysetools biedt een veelbelovende oplossing, met AI-toepassingen die de werkprocessen in de pathologie transformeren. Deze tools kunnen helpen bij taken zoals het beoordelen van prognostische biomarkers, het classificeren van tumoren, het stellen van diagnoses en kwaliteitscontrole, waardoor efficiëntie en nauwkeurigheid worden verbeterd.

Desondanks worden slechts weinig AI-algoritmen routinematig in de klinische praktijk gebruikt, en er is een opvallend gebrek aan studies die de impact ervan in klinische settings evalueren. Regelgevende en financiële uitdagingen dragen bij aan een aanzienlijke "translatiekloof" in de pathologie—een term die verwijst naar de moeilijkheid om AI-modellen prospectief te valideren en te integreren in klinische workflows. Bovendien is er een tekort aan experts die de complexiteit van AI-implementatie kunnen overzien en effectief met diverse belanghebbenden kunnen samenwerken. Deze kloof kan alleen worden overbrugd door pathologen op te leiden die zowel klinische kennis als technologische expertise bezitten in het vakgebied van computational pathology.

Frédérique Meeuwsen, gepromoveerd in de Biomechanical Engineering (TU Delft) en per begin 2025 een geregistreerd patholoog, streeft ernaar om elk aspect van de AI-
ontwikkelingscyclus te verkennen—van probleemidentificatie tot modelontwikkeling en succesvolle implementatie. Door samen te werken met vooraanstaande onderzoekers bij Radboudumc en stages te volgen bij internationaal gerenommeerde laboratoria, wil zij de kennis en praktische vaardigheden opdoen die nodig zijn om een leidende rol te spelen in de transformatie van de pathologie. Haar werk zal een belangrijke bijdrage leveren aan het overbruggen van de kloof tussen technologie en klinische praktijk.

Supervisie: Prof. dr. Jeroen van der Laak, Radboudumc, Nijmegen.
Geplande internships:
- Harvard Medical School, Boston, USA (Prof. dr. Faisal Mahmood)
- University of Leeds, Leeds, UK (Prof. dr. Darren Treanor)
- Institute of Tissue Medicine and Pathology, Bern, Switzerland (Prof. dr. Inti Zlobec)

Publications

• MSAIPath: Predicting Microsatellite Instability From Routine Histology Slides Without Reinventing the Wheel 
  • Modern Pathology, Volume 39, Issue 1 
  • Klik hier om de publicatie te bekijken
• Computer-aided tumor cell fraction (TCF) estimation by medical students, residents, and pathologists improves inter-observer agreement while highlighting the risk of automation bias
  • Virchows Archiv, 2025
  • Klik hier om de publicatie te bekijken

Korte samenvatting van voortgang / resultaten december 2025

Mijn fellowship richt zich op het verkennen van de volledige AI-ontwikkelcyclus binnen de pathologie en het verkleinen van de kloof tussen AI-onderzoek en klinische toepassing. In de eerste helft van dit fellowship zijn reeds belangrijke stappen gezet.

Momenteel leid ik het implementatieteam dat zich bezighoudt met de veilige implementatie van een AItoepassing in de dagelijkse workflow. Deze tool zal naar verwachting begin 2026 live gaan, waarna meerdere AI-tools kunnen volgen. Mijn bijdrage omvat onder meer de coördinatie en afstemming met klinische, technische en organisatorische stakeholders, naleving van de (IVDR-)regelgeving, en het vormgeven van de implementatiestrategie. Over dit traject is een wetenschappelijk artikel geschreven dat inmiddels is ingediend voor publicatie. Daarnaast heb ik hierover een voordrachten gegeven bij o.a. het European Congress of Pathology 2025 in Wenen.

Daarnaast heb ik één van de geplande internationale stages afgerond aan het Institute of Tissue Medicine and Pathology in Bern (onder supervisie van prof. Dr. Inti Zlobec), waar ik nuttige ervaring heb opgedaan en goede collegiale banden heb gelegd. Ook op meerdere congressen in Europa en de VS heb ik mijn kennis kunnen verdiepen en mijn internationale netwerk verder uitgebreid.

Binnen de Computational Pathology Group van het Radboudumc ben ik betrokken bij onderzoeksprojecten in diverse domeinen, waaronder multimodale AI, generatieve AI en large language models (LLM’s), wat heeft geleid tot meerdere co-auteurschappen. Hiermee wordt mijn rol als toekomstbestendige patholoog verder versterkt. De opgedane kennis zal ik tevens delen tijdens de eerste AI-workshop voor pathologen, die gepland staat voor februari 2026.