Käärsoolevähk on Madalmaades suuruselt kolmas vähiliik. Käärsoole vähk on põhjustatud arengu polüübid käärsoolevähi. Käärsoolevähi ja prestaadiumite õigeaegseks avastamiseks võeti 2014. aastal kasutusele üleriigiline rahvastikuvähi uuring, mis põhines väljaheitekatsel. Kõigil inimestel, kellel on positiivne väljaheite test, soovitatakse läbida koloskoopia polüüpide vaatamiseks, eemaldamiseks ja patoloogiliseks analüüsimiseks. Rahvastiku-uuringu kasutuselevõtt on toonud kaasa koloskoopiate arvu iga-aastase suurenemise, mis suureneb üksnes vananemise tõttu. Selle tulemuseks on pikad ootejärjekorrad ja suurenevad kulud. Praegu saadetakse kõik polüübid patoloogilistele uuringutele. Umbes 80–90 % kõigist neist polüüpidest on väikesed polüübid minimaalse käärsoolevähi riskiga. Väikeste polüüpide suure levimuse tõttu, millel on tol ajal käärsoolevähi minimaalne risk, on välja töötatud „optiline diagnoosistrateegia“. Optilise diagnoosimise strateegia kasutamisel hindab käärsoole väikseid polüüpe kõrge või madala turvalisusega endoskopist. See strateegia eemaldab suure kindlusega väikese polüübi ja viskab selle minema ilma patoloogi hindamiseta. Samal ajal jäetakse in situ väikesed hüperplastilised polüübid, sest neid peetakse süütuteks. Kui endoskopist saab polüüpide välimuse põhjal teha optilise diagnoosi ainult madala usaldusväärsusega, saadetakse polüp patoloogile. Optilise diagnoosi strateegia toob kaasa koloskoopiaga seotud aja ja kulude märkimisväärse vähenemise. Lisaks aitab innovatsioon vähendada komplikatsioonide riski, sest mitte iga polüüp ei ole enam eemaldatav Hiljutised uuringud näitavad, et selle „optilise diagnoosistrateegia“ diagnostiline täpsus sõltub suurel määral endoskopisti koolitusest ja kogemustest. Optilise diagnoosi täpsuse suurendamiseks on läbi viidud arvutipõhise diagnoosi (CAD) hiljutine uuring. Kunstlikult intelligentseid programme saab välja töötada, mis aitavad endoskopeerijatel polüüpide täpset klassifitseerimist. Hoolimata asjaolust, et tehisintellekt on hiljuti avaldatud rahvusvahelistes uuringutes näidanud potentsiaali diagnostikavahendina, ei kasutata seda tehnoloogiat veel töökeskkonnas. Eespool toodut arvesse võttes soovivad projektipartnerid töötada välja polüüpide klassifitseerimise vahendi POLAR. Konvolutsiooniliste närvivõrgustike kasutamise kaudu kavatsevad projektipartnerid lisada süsteemi patoloogilise analüüsi kuldstandardi, et anda oluline panus „optilise diagnoosimise strateegia“ usaldusväärsusesse ja Hollandi hoolduse jätkusuutlikkusse. Projekt aitab suurendada väärtustamist ja innovatsiooni ZiuZis ja asjaomastes VKEdes. ZiuZi, AMC/AMRi, MCLi ja ühingu vaheline koostöö on hea näide bioteaduste ja kõrgtehnoloogia sektori vahelisest ristumisest. Projekt vastab sujuvalt ka ühiskondlikule väljakutsele „tervishoid, demograafia ja heaolu“. Selle projektiga kavatsevad projektipartnerid nihutada tehisintellekti rakenduste piire tervishoiusektoris. Meetodid, mida ZiuZ kasutab klassifitseerimisvahendi väljatöötamiseks, nagu konvolutsioonilised närvivõrgud, on väga uuenduslikud tehnikad ja moodustavad tehisintellekti alaste teadusuuringute praeguse suuna. Eriti meditsiinimaailmas on need tehnikad endiselt väga piiratud. Uuenduslik on ka sellise vahendi väljatöötamine, mille abil saab polüüpe makroskoopilisel tasandil klassifitseerida. Projektipartnerid eeldavad, et neil on suur mõju tervishoiukulude vähendamisele Madalmaades, Euroopas ja Ameerika Ühendriikides. Esimesed numbrilised analüüsid näitavad, et POLAR toob kaasa kokkuhoiu kümnetes miljonites. Lisaks kasvab teadusettevõtte Gartner andmetel nõudlus tehisintellekti järele tervishoius. Uue teenimismudeliga ootab ZiuZ haiglaid hõlpsalt pardale. Üksikasjalike arvutuste põhjal peetakse tõenäoliseks, et POLAR suudab 2025. aastal saavutada 6,1 miljoni euro suuruse käibe ja suurendada töötajate arvu 18,7 täistööajale taandatud töötaja võrra. Need on kvaliteetsed töökohad.Jätkusuutlikkuse kõige olulisem aspekt on polüüpide klassifitseerimise optimeerimine. See annab olulise panuse hoolduse taskukohasusesse. Lisaks väheneb tüsistuste oht. Samuti viib see palju kiirema diagnoosini patsientide rühmas, mis vähendab stressi. Uurimine viiakse läbi kooskõlas isikuandmete kaitse üldmäärusega.