Bio

Mw. Dr. M.C. (Monique) Haak is gynaecoloog-perinatoloog en foetaal chirurg. Haar aandachtsgebied is de foetale geneeskunde, met in het bijzonder aangeboren hartafwijkingen.

Zij promoveerde in 2003 op het proefschrift: Nuchal Translucency and cardiac failure: association of speculation? Zij rondde haar opleiding tot gynaecoloog aan het VU Medisch Centrum af in 2007 en was staflid in het VUmc tot 2011, waarna zij in het LUMC ging werken als foetaal chirurg. Zij is gespecialiseerd in de echoscopische diagnostiek van aangeboren afwijkingen, en coördinator van de foetale hartpoli, waarin ouders, die een kind met een aangeboren hartafwijking verwachten, terecht kunnen. Zij ontwikkelde deze poli met aandacht voor de fysiologie voor de zwangerschap en baring, met daarin een goede opvang van het kind centraal. Ook krijgt de emotionele voorbereiding op het traject dat volgt, daarin veel aandacht. Voorts is zij is één van de 2 foetaal chirurgen in Nederland die de foetale klep dilatatie verrichten.

Haar research richt zich op het verbeteren van de prenatale diagnostiek van foetale hartafwijkingen, de foetale groei en neurologische ontwikkeling van foetussen met een aangeboren hartafwijkingen en foetale hartfunctie.

Publicaties

Intrauterine Transfusions in Fetuses Affected by Parvovirus B19: Complications, Challenges and Outcomes.
Prenatal diagnosis
Edition: 0197-3851
Artificial Intelligence as an Add-On Instrument in Fetal Ultrasound; Sonographers' and Obstetricians' Expectations.
Prenatal diagnosis
Edition: 0197-3851
Dedicated First-Trimester Anomaly Scan in a National Prenatal Screening Program and Timing of Diagnosis: The Prospective IMITAS Cohort Study.
BJOG : an international journal of obstetrics and gynaecology
Edition: 1470-0328
Preferences of Pregnant Women and Healthcare Professionals on First-Trimester Ultrasound Screening for Fetal Anomalies: A Discrete Choice Experiment.
Prenatal diagnosis
Edition: 0197-3851 | Pages: 523-532
Clinical Grading of Artificial Intelligence-Based 3D Fetal Brain Segmentations: A Cross-Vendor Evaluation of Deep Learning in Fetal Neuroimaging.
Prenatal diagnosis
Edition: 0197-3851 | Pages: 503-513