Kunnen computermodellen een beginnende artrose herkennen? Of voorspellen welk medicijn het beste past bij welke patiënt? En zo ja, wat wordt dan precies de rol van een zorgverlener? Met de titel ‘Neemt de computer straks de besluiten?’ luidde ReumaMagazine in de september editie een mooi artikel in over kunstmatige intelligentie in de zorg. De Nationale Vereniging ReumaZorg Nederland kreeg toestemming tot het overnemen van dit artikel.
“Kunstmatige intelligentie, of artificial intelligence, kun je zien als een grote database met duizenden en nog eens duizenden patiëntgegevens, die de arts ter beschikking staan. De arts voert de kenmerken in van de patiënt die voor hem of haar zit, en met behulp van slimme algoritmen zoekt de computer naar patiënten die het meest op de nieuwe patiënt lijken. Je begrijpt: hoe meer relevante gegevens de computer kan overzien, des te beter de match die hij maakt. Deze match is de basis voor diagnose of behandeladvies.” zegt prof. dr. ir. Harrie Weinans, werkzaam op de afdeling Orthopedie van het UMC Utrecht. Hij werkt al vele jaren met kunstmatige intelligentie.
Een computer kan een enorme berg cijfermateriaal overzien, iets wat een mens nooit lukt. De laatste tien tot vijftien jaar heeft artificial intelligence (A.I.) in de zorg een duidelijke opgang gemaakt, vooral doordat computers krachtiger werden. Tegelijkertijd is de techniek nog volop in ontwikkeling. Weinans: “Wat je graag wil, is dat de computer trainbaar is: als er nieuwe data komen met nieuwe gegevens en inzichten, dan moet de computer die meenemen in de diagnose of het behandelplan. Een computer doet in principe wat je er als mens in stopt, maar op deze manier kan de computer toch leren. Hij houdt als het ware z’n kennis bij.”
Imaging
Om de computer echt ondersteunend te krijgen, moet er nog veel gebeuren. Een uitdaging is onder andere om meerdere, zeer verschillende typen gegevens, ‘parameters’, te combineren: klachten van de patiënt, persoonlijke kenmerken, bloedwaarden, andere uitkomstmaten. Samen geven deze het beste doktersadvies. Het terrein waar A.I. de afgelopen jaren al een duidelijke ontwikkeling heeft doorgemaakt, is bij imaging: medische foto’s met röntgen, CT, MRI en andere technieken. Ook hier geldt dat een computer soms meer ziet dan een mens. Binnen de geneeskunde is foto’s maken en beoordelen het domein van de radioloog, en je moet als radioloog behoorlijk ervaren zijn om kleine afwijkingen te kunnen opmerken. Een computer daarentegen zoekt zonder problemen in duizenden bestanden en zal een nieuw beeld hiermee vergelijken. Ook software voor gezichtsherkenning werkt met artificial intelligence. “Voor een computer kunnen kleine aanwijzingen al voldoende zijn om een tumor of kapot weefsel te herkennen. Bij imaging wordt kunstmatige intelligentie daarom al veel toegepast.”
Computermodellen
Zelf is Weinans op een andere manier met kunstmatige intelligentie bezig: “Ik heb werktuigbouwkunde gestudeerd in Delft en kijk naar de mechanische belasting van gewrichten zoals heupen en knieën. Orthopeden plaatsen kunstgewrichten, en dan is het belangrijk om de belastbaarheid van weefsels en gewrichten goed te kennen. Om te achterhalen wat gewrichten en implantaten aankunnen, werk ik met computermodellen, en dan kom je algauw bij kunstmatige intelligentie uit. Om deze reden heb ik het vakgebied altijd met belangstelling gevolgd. Ik ben nu verbonden aan een artroseproject dat als doel heeft om experimentele behandelingen met medicijnen, trials, beter uitvoerbaar te maken. Trials bij artrose kunnen honderden miljoenen dollars kosten, terwijl het resultaat soms maar mager is. Een van de oorzaken is dat artrose weliswaar veel voorkomt, maar geen goed afgebakende ziekte is. Het lijkt erop dat meerdere medische paden tot hetzelfde eindresultaat leiden: schade aan het kraakbeen, gepaard gaande met pijn en last. En die verschillende typen artrose vragen vermoedelijk elk om een andere behandelstrategie. De kunst is om er vroeg bij te zijn, dan is behandelen wellicht nog mogelijk. In het eindstadium niet meer. Dat betekent dat je een beginnende artrose moet herkennen, en daar gebruik ik computermodellen voor. Medicijnen tegen artrose zijn er op dit moment niet echt. De farmaceutische industrie gelooft echter wel dat ze mogelijk zijn. Behalve vroeg inzetten vraagt dit om grote verzamelingen patiëntgegevens, uitgesplitst naar vele persoonskenmerken, om er achter te komen of een medicijn past bij een patiënt. Alleen krachtige computers met geavanceerde software kunnen dit aan.”
Homogeniseren
Een van de grote uitdagingen van dit moment is om gegevens vergelijkbaar te maken. Hoeveel pijn ervaart een artrosepatient? Hoe actief is iemand op een dag? Dat lijken eenvoudige vragen maar ze zijn het niet. Elk ziekenhuis registreert de antwoorden weer op z’n eigen manier. Terwijl artificial intelligence juist vereist dat twee dezelfde cijfers ook hetzelfde betekenen. Zoals bij bloedwaarden, die in dat opzicht veel eenvoudiger zijn. Ook radiologische beelden moeten goed overeenkomen, zodat de software ze onderling kan vergelijken.
Een angstbeeld rond kunstmatige intelligentie is dat de computer straks het werk van de arts overneemt. De computer ziet het toch immers allemaal veel beter? Weinans denkt dat het zo’n vaart niet gaat lopen: “Hoe de gezondheidszorg er over 100 jaar uitziet, weet ik niet. Ik weet wel dat het huidige streven is om artificial intelligence ondersteunend te krijgen voor artsen, en zelfs daarvoor moet nog veel gebeuren. De basisprincipes zijn bekend en we weten dat het technisch kan, nu moeten we nog de inzichten en know-how omzetten in werkzame systemen. Bij imaging zijn we hier al een eind mee gevorderd maar op andere thema’s – diagnosestelling en formulering van behandelplan – hebben we nog een lange weg te gaan. Hier zal de dokter zeker enige tijd meekijken of de suggesties van de computer ook echt kloppen.”
680.000 EURO voor A.I. in Leiden
In Nederland is niet alleen Harrie Weinans bezig met A.I. en reuma. In het zogenoemde AIMIRAproject werken AI-experts, radiologen en reumatologen van het LUMC in Leiden samen om kunstmatige intelligentie toe te passen, om subtiele veranderingen in de MRI-beelden automatisch op te sporen, zodat vroege effecten van de behandeling van reumatoïde artritis nauwkeuriger zichtbaar worden. Onder andere hoogleraar reumatologie Annette van der Helm-Van Mil en radioloog dr. Monique Reijnierse zijn bij het project betrokken. Berend Stoel is informaticus bij het Lab Klinische en Experimentele Beeldverwerking. Hij stelt dat de huidige visuele beoordeling van MRI-beelden niet
gevoelig genoeg is voor het ontdekken van subtiele veranderingen in een vroeg stadium. Indien het onderzoek aantoont dat AI bijdraagt aan het opsporen van deze aandoening, waardoor een zeer vroege behandeling mogelijk wordt, dan zou dit de chroniciteit kunnen voorkomen. Het onderzoek wordt gefinancierd met 680.000 euro vanuit het NWO-TTW-programma. In de oktober editie van ReumaMagazine kun je meer over dit onderzoek lezen.
Bron: ReumaMagazine, Editie September 2020, Neemt de computer straks de besluiten?
