Tanja Alderliesten is hoogleraar Translationele Artificiële Intelligentie in de Radiotherapie bij de afdeling Radiotherapie van het Leids Universitair Medisch Centrum (LUMC), waar zij leiding geeft aan de AI-based Innovations onderzoeksgroep. Zij is lid van de programmacomissies van de Real-World Applications (RWA) track van de Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO) en van de SPIE Medical Imaging: Image Processing Conference, en lid van de reviewcommissie van het European Society for Radiotherapy and Oncology (ESTRO) Congress.

Meer informatie over Tanja Alderliesten

Tanja Alderliesten is hoogleraar Translationele Artificiële Intelligentie in de Radiotherapie bij de afdeling Radiotherapie van het Leids Universitair Medisch Centrum (LUMC), waar zij leiding geeft aan de AI-based Innovations onderzoeksgroep.

Zij is lid van de programmacomissies van de Real-World Applications (RWA) track van de Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO) en van de SPIE Medical Imaging: Image Processing Conference, en lid van de reviewcommissie van het European Society for Radiotherapy and Oncology (ESTRO) Congress.

Artificiële intelligentie (AI)

Artificiële intelligentie (AI) biedt aanzienlijke mogelijkheden voor de verdere ontwikkeling van de digitale gezondheidszorg. Het vertalen van deze mogelijkheden naar de klinische praktijk is echter uitdagend en vraagt zowel om het aanpassen van bestaande technologieën als om het ontwikkelen van volledig nieuwe technologieën. Dit vormt de kern van het onderzoeksprogramma van Tanja Alderliesten. Een belangrijk focusgebied is de radiotherapie, in het bijzonder de automatisering en verbetering van taken binnen beeldgeleide radiotherapie workflows die momenteel grotendeels handmatig zijn, arbeidsintensief zijn, of onvoldoende ondersteund worden door bestaande softwareoplossingen. Door een innovatie-ecosysteem op te zetten en co-creatie te realiseren tussen clinici, technische specialisten, en AI-onderzoekers, zorgt zij ervoor dat de ontwikkelde technologieën wetenschappelijk robuust, klinisch relevant, en uiteindelijk geschikt voor implementatie in de praktijk zijn.

Haar onderzoeksportfolio omvat (semi-)automatische medische beeldanalyse, optimalisatie van bestralingsplannen en de ontwikkeling van nieuwe uitlegbare-AI-methoden voor voorspelmodellen, met als doel meer geïndividualiseerde klinische besluitvorming ondersteunen. Een prominent voorbeeld van klinische impact is het AI-gebaseerde brachytherapie-planningssysteem BRIGHT, dat zij samen met het Centrum Wiskunde & Informatica (CWI) en Amsterdam UMC heeft ontwikkeld. BRIGHT introduceert een nieuw paradigma door meerdere geoptimaliseerde behandelplannen te genereren waaruit het planningsteam op een inzichtelijke manier het meest geschikte plan kan kiezen, en is sinds 2020 in gebruik voor prostaatkanker bij Amsterdam UMC. Onder haar leiding is BRIGHT uitgebreid naar baarmoederhalskanker en vinden er momenteel voorbereidingen plaats voor klinische implementatie bij zowel Amsterdam UMC als het LUMC.

Wetenschappelijke carrière

Tanja Alderliesten behaalde een Master of Science in Informatica aan de Universiteit Utrecht. Zij verrichtte haar promotieonderzoek bij het Image Sciences Institute (ISI), een interdisciplinair onderzoeksinstituut binnen het Universitair Medisch Centrum Utrecht, en is gepromoveerd aan de Universiteit Utrecht, Faculteit Geneeskunde. Op 7 december 2004 verdedigde zij haar proefschrift, “Simulation of minimally-invasive vascular interventions for training purposes”. Daarna werkte zij als postdoctoraal onderzoeker bij het Nederlands Kanker Instituut – Antoni van Leeuwenhoek Ziekenhuis (NKI-AVL) op de afdelingen Radiologie en Radiotherapie, gevolgd door een functie als senior onderzoeker bij de afdeling Radiotherapie van het Amsterdam UMC, locatie Academisch Medisch Centrum. In 2019 trad zij toe tot het LUMC als universitair hoofddocent en werd in 2025 benoemd tot hoogleraar.