Wat een patiënt mankeert en wat de beste behandeling is – vragen die traditioneel het domein zijn van de arts – worden steeds vaker beantwoord door software met kunstmatige intelligentie erin. Gaat dit de gezondheidszorg volledig op z’n kop zetten? Wat betekent het dat de arts niet langer de alleenheerser is?
In de zorg heeft kunstmatige intelligentie (artificial intelligence, AI) haar intrede gedaan. Er zijn systemen die de radioloog helpen bij het opsporen van kanker, en er bestaat software die de kans op diabetes aangeeft op basis van foto’s van iemands netvlies. Elke week verschijnt er wel een artikel over hoe kunstmatige intelligentie de zorg revolutionair gaat verbeteren, door sneller en nauwkeuriger diagnoses te stellen.
Een deel van die opwinding is overtrokken; AI is hot en de term wordt te pas en te onpas gebruikt. Het roept ook vragen op. Wat mogen we nu echt verwachten van AI in de zorg? Waartoe is software op basis van deep learning in staat en wat zijn de valkuilen? Maken computers artsen straks overbodig of krijgen ze er alleen een digitale assistent bij? En ook: wie is straks verantwoordelijk als een dokter samen met een AI besluiten neemt rond de behandeling van haar patiënten?
Afwijkingen herkennen
Op de afdeling radiologie, waar men röntgenfoto’s en MRI-scans maakt, is het gebruik van AI al de gewoonste zaak van de wereld. ‘Het merendeel van de op AI gebaseerde software voor de zorg die op de markt is, is voor radiologie’, zegt Bram van Ginneken, hoogleraar functionele beeldanalyse aan het Radboudumc in Nijmegen.
Dat komt doordat er buiten de zorg al veel algoritmen waren ontwikkeld voor het herkennen en sorteren van digitale beelden. In het ziekenhuis wordt AI-software gebruikt voor het opsporen van verdacht weefsel op 3D-beelden, zoals van CT- en MRI-scans; de eerste gemaakt met röntgenstraling, de tweede met radiogolven. Ook voor het bepalen van de afmetingen van een orgaan voor het markeren van de randen van een tumor, helpt AI de arts.
[…]
Betrouwbaarder
Hoe betrouwbaar die software is die scans uitpluist hangt af van de soort scan en de ziekte waar het over gaat. Voor mammogrammen, röntgenfoto’s van de borsten (zie het openingsbeeld), is het inmiddels duidelijk, zegt Van Ginneken. ‘AI ziet voortekenen van borstkanker beter aan de hand van een mammogram dan de radioloog.’ En in het herkennen van verschillende andere vormen van kanker zijn algoritmen even goed of bijna even goed als de arts.
Stapel tweedimensionale plaatjes
De computer kan ook dingen die een mens niet kan. Uit een stapel tweedimensionale plaatjes – CT-scans – een driedimensionale weergave maken bijvoorbeeld, waarin het makkelijker zoeken is naar verdacht weefsel. Een radioloog moest het tot nu toe doen met die losse CT-beelden en kan hooguit in zijn hoofd proberen een 3D-weergave te vormen.
Grens bereikt
De software die beschikbaar is voor radiologen wordt ook steeds beter: steeds betrouwbaarder en er zijn steeds meer verschillende afwijkingen mee te vinden. De sky is the limit? Niet helemaal, zegt Van Ginneken. ‘Mensen denken soms dat software altijd maar beter wordt, maar op een bepaald moment is de grens bereikt en kan het niet nog beter. Want op basis van een scan kun je niet met honderd procent zekerheid zeggen wat iemand mankeert, of wat de beste behandeling is. Een scan bevat maar een deel van de informatie.’
Zwangerenzorg in Ethiopië
Waar AI in rijke landen vooral de zorgkosten moet helpen beteugelen, kan slimme software in armere landen het niveau van de zorg helpen verbeteren. Neem het echografieapparaat dat onderzoekers van het Nijmeegse Radboudumc ontwikkelden (zie de foto hierboven) en met het bedrijf Delft Imaging naar Ethiopië brachten. ‘In het land zijn lang niet overal voldoende geschoolde artsen en verpleegkundigen beschikbaar. Daar kan computertechnologie het verschil maken’, zegt hoogleraar functionele beeldanalyse Bram van Ginneken. Het verschil tussen leven en dood voor de moeder, om precies te zijn. In Ethiopië sterven relatief veel moeders in het kraambed. Simpelweg omdat tijdens de zwangerschap geen echo’s worden gemaakt. Dus verhoogde risico’s, zoals een stuitligging of een tweeling, worden niet van tevoren opgemerkt. De oplossing is best eenvoudig: een goedkope echokop, gekoppeld aan software op een laptop of smartphone, waarop de analyse van de beelden volautomatisch plaatsvindt. De zorgverlener beweegt de echokop in lange banen over de buik van de hoogzwangere moeder, ongeveer zoals de lengte- en breedtegraden over de wereldbol gaan. Op die manier wordt de hele buik gecoverd en kan de software cruciale dingen berekenen zoals oriëntatie van de foetus, hoofdomtrek en een eventuele tweeling. Dankzij dit systeem maakt het opleidingsniveau van de zorgverlener minder uit en gaat het niveau van de zorg voor moeder en kind fors omhoog. Van Ginneken. ‘Het mooie is dat ze in zulke landen soms sneller gaan dan bij ons. Ze slaan een stap over en gaan direct naar de automatisering van bepaalde diagnostische processen.’
MEER LEZEN OVER HOE KUNSTMATIGE INTELLIGENTIE DE ZORG BETER MAAKT?
Het hele verhaal is te lezen in het februarinummer van De Ingenieur. Koop de digitale versie voor € 7,50, of neem - met een flinke korting van 25 % - een digitaal jaarabonnement van twaalf nummers voor € 69,-.
Openingsfoto Bij deze vrouw wordt een mammografie gemaakt, een röntgenopname van de borsten. Foto Shutterstock
Nieuwsbrief
Vond je dit een interessant artikel, abonneer je dan gratis op onze wekelijkse nieuwsbrief.