Inzet van AI creëert verbeteringen in borstkankerdiagnoses

De inzet van AI, ofwel kunstmatige intelligentie, biedt mogelijkheden voor verdere verbetering in borstkankerdiagnoses. Zo is het computersysteem in staat om in een vroeg stadium eerder borstkanker te detecteren dan radiologen, kunnen eventuele kankeruitzaaiingen beter in kaart worden gebracht én kan de effectiviteit van preoperatieve chemotherapie worden voorspeld. Ondanks al deze ontwikkelingen wordt de techniek nog niet op grote schaal toegepast in de medische wereld. Om alles te weten te komen over de inzet van AI in de mammapoli, duiken wij voor jou de diepte in.
De werking van AI
AI (kunstmatige intelligentie) is een computersysteem dat in staat is om te ‘leren’ van voorbeelden. Denk hierbij aan het leren maken van onderscheid tussen onderdeel A en onderdeel B, door duizenden afbeeldingen van beiden te analyseren. Vanuit de analyse wordt bepaald op welke kenmerken de onderdelen verschillen. Wanneer het systeem een nieuwe afbeelding ontvangt, kan deze op basis van bijvoorbeeld vorm, grootte of kleur bepalen om welk onderdeel het gaat. De Maastrichtse hoogleraar Philippe Lambin ontwikkelde een methode om dit in te kunnen zetten bij medische beelden, zoals CT-, MRI- of PET-scans, ook wel ‘radiomics’ genoemd.

Borstkanker ontdekken
Om borstkanker te ontdekken heeft Nederland een uitgebreid screeningsprogramma: jaarlijks worden zo’n 1 miljoen borstfoto’s beoordeeld. Een borstfoto wordt ook wel mammogram genoemd en toont de borstklier aan de hand van röntgenstraling. Deze mammogrammen worden standaard door twee radiologen gecontroleerd. Ritse Mann, mamma-radioloog in het Radboudumc, zet daarbij regelmatig kunstmatige intelligentie in. Het gebruik van computersystemen in de diagnostiek voor borstkanker is niet nieuw. Radiologen gebruiken al langere tijd Computer Aided Detection, ofwel CAD-systemen. Dit systeem kan afwijkingen op borstfoto’s herkennen. Het is geen zelflerend programma, maar een software die gevuld is met de kennis van radiologen.

Hoe kan kunstmatige intelligentie bijdragen aan de verbetering van het onderzoek? Mann vertelt: “Het mooie aan de nieuwe AI-programma’s is dat zij tumoren zelf leren herkennen op basis van een groot aantal mammogrammen. En daar zijn deze systemen heel goed in.” Het AI-systeem heeft een even grote sensitiviteit als één radioloog, maar is nog niet zo goed als twee radiologen samen. Toch geeft Mann aan dat het AI-systeem regelmatig tumoren vindt die een radioloog vaak pas twee jaar later op een foto ziet.

Ook MRI-scans hebben een meerwaarde bij borstonderzoeken voor vrouwen met meer melkklieren en minder vetweefsel, blijkt uit de Nederlandse DENSE-studie. Veel MRI-scans laten geen afwijkingen zien, maar voor een juiste beoordeling door de radioloog ontwikkelde het UMC Utrecht* een AI-oplossing. Aan de hand van de foto’s van de DENSE-studie is een algoritme bepaald, waarmee het systeem werd getraind op het herkennen van afwijkingen die nader onderzoek nodig hebben. Dat gebeurt snel en nauwkeurig. Geen enkele foto met een kwaadaardige tumor werd door het systeem gemist. Het onderzoek naar de optimalisatie van het systeem loopt nog, zodat deze net zo slim wordt als een ervaren radioloog.

Uitzaaiingen in kaart
Jaarlijks krijgen ongeveer 3.500 mensen te maken met uitgezaaide borstkanker. Onderzoekers van Integraal Kankercentrum Nederland (IKNL) zijn momenteel bezig met de ontwikkeling van een AI-model dat moet helpen bij het beter in kaart brengen van borstkankeruitzaaiingen. Hierbij wordt gebruikgemaakt van historische data (2019 en 2020) uit de landelijke basisregistratie ziekenhuiszorg (LBZ) van DHD (Dutch Hospital Data). Naast het in kaart brengen van het aantal borstkanker uitzaaiingen, kan het getrainde AI-model ook een kansberekening maken van de waarschijnlijkheid dat een bepaalde patiënt uitgezaaide borstkanker heeft. Uiteindelijk kan deze informatie zorgverleners helpen om de zorg te optimaliseren.

De beste behandeloptie
Maastrichtse hoogleraar Philippe Lambin werkt met zogenoemde ‘radiomics’ die hij inzet bij de bepaling van een preoperatieve chemotherapie. Aan de hand van MRI-scans leert het computersysteem om onderscheid te maken tussen tumoren die verkleinen door chemotherapie en tumoren waarop chemotherapie geen effect heeft. Wanneer een MRI-scan van een nieuwe patiënt door het systeem gaat, wordt door AI bepaald of chemotherapie succesvol zal zijn, bijvoorbeeld op basis van de vorm en de structuur van het tumorweefsel. Signaleert het computersysteem dat deze preoperatieve chemotherapie niet succesvol zou zijn? Dan kan de chemotherapie de patiënt bespaard blijven om zo sneller naar alternatieve behandelingen te kijken.

De deur van AI in de zorg is op een kier gezet. Er lopen momenteel meerdere onderzoeken om AI in te kunnen zetten op grotere schaal, waarbij wordt getest op nauwkeurigheid, veiligheid en bruikbaarheid. Radioloog Ritse Mann verwacht dat AI-software in de toekomst zelfstandig mammogrammen gaat beoordelen. Hoe verwacht jij dat techniek in de zorg gaat evolueren? Zodra er definitieve ontwikkelingen zijn, duiken wij weer voor jou de diepte in.


Bronnen

*https://www.umcutrecht.nl/nieuws/ai-helpt-bij-afwijkingen-in-dicht-borstweefsel

https://icthealth.nl/nieuws/borstkanker-diagnose-verbeteren-met-ai-en-mri-scans/

https://dutchitchannel.nl/705589/ai-kiest-de-beste-behandeloptie-bij-borstkanker.html

https://www.fontys.nl/nieuws/ai-kan-al-beter-borstkanker-ontdekken-dan-de-specialist/

https://icthealth.nl/nieuws/ai-kan-uitzaaiingen-borstkanker-beter-in-kaart-brengen/#:~:text=Het%20in%20kaart%20brengen%20van,gebaseerd%20op%20historische%20data%2C%20hiervoor

Wat kunnen we voor jou betekenen?

Make some noise

Heb je vragen over een specifieke vacature? Of ben je benieuwd naar de mogelijkheden om samen te gaan werken? Blijf daar niet te lang mee rondlopen, maar stel ze direct.