Kunstmatige intelligentie is aan een snelle opmars bezig. Ook in de gezondheidszorg wordt steeds vaker AI toegepast. Nu zijn er vijf AI-algoritmes ontwikkeld om de kans op borstkanker in te schatten. De resultaten zijn verbijsterend.
Vrouwen bij wie borstkanker in de familie voorkomt of die andere redenen hebben om aan te nemen dat ze een verhoogde kans lopen op de ziekte, kunnen een medisch onderzoek laten uitvoeren om hun individuele risico uit te laten rekenen. Er wordt dan een scan van hun borsten gemaakt – een mammogram – en de artsen nemen andere relevante informatie, zoals hun leeftijd, erfelijke belasting, de dichtheid van de borsten en of de vrouw kinderen heeft gekregen, mee in hun berekening. Een veelgebruikt klinisch risicomodel dat deze data samenvoegt, is het Breast Cancer Surveillance Consortium (BCSC)-model.
Groot en langdurend onderzoek
Amerikaanse onderzoekers vergeleken vijf AI-algoritmes met dit relatief arbeidsintensieve model. Ze volgden 13.628 vrouwen die in 2016 in een Californisch ziekenhuis een mammogram lieten maken vijf jaar lang. Deze vrouwen werden willekeurig geselecteerd uit alle 324.009 vrouwen die dat jaar in de kliniek werden gescreend vanwege het vermoeden van een verhoogde kans op borstkanker. Ook bestudeerden de onderzoekers de 4584 ongelukkige vrouwen uit deze groep die in de vijf jaar na de scan daadwerkelijk borstkanker kregen. In 2021 werd de balans opgemaakt.
“Klinische risicomodellen zijn gebaseerd op allerlei verschillende soorten informatie. Het is niet altijd mogelijk om dat allemaal te verzamelen, er zitten vaak hiaten in de gegevens”, zegt hoofdonderzoeker Vignesh Arasu. “Door recente ontwikkelingen op het gebied van kunstmatige intelligentie kunnen we nu veel extra medische aanwijzingen uit de mammografische foto’s halen. En dat in een fractie van de tijd, met een fractie van de mankracht.”
‘Black box’
De onderzoekers deelden de vijfjarige studieperiode op in drie delen: het directe kankerrisico, waarbij binnen een jaar borstkanker werd geconstateerd; het toekomstige kankerrisico, waarbij de diagnose tussen een jaar en vijf jaar na de mammografie plaatsvond en het totale kankerrisico, waarbij alle diagnoses meetellen. De AI-algoritmes kregen alleen de mammografie-foto uit 2016 om mee te werken, terwijl bij de handmatige BCSC-methode veel meer informatie werd meegewogen. Toch wisten de AI-modellen op mysterieuze wijze bovenaan te eindigen in het onderzoek. “Alle vijf AI-algoritmes presteerden beter dan het BCSC-risicomodel bij het inschatten van het risico op borstkanker binnen vijf jaar”, legt Arasu uit. “Deze geweldige prestaties laten zien dat AI in staat is om het vroegste beginstadium van kanker op te merken, maar ook bepaalde aanwijzingen in het borstweefsel, die de kans op borstkanker verder in de toekomst verhogen. Er zitten blijkbaar data in de mammogrammen verscholen die het risico op borstkanker blootleggen, maar waar het AI-model precies op aanslaat, blijft onduidelijk. Dat is onderdeel van de ‘black box’ die zo kenmerkend is voor AI-toepassingen.”
Combinatie van AI en BCSC
Er zijn wat verschillen tussen de vijf AI-modellen. Sommigen waren beter in het voorspellen van kanker binnen een jaar, die vaak agressiever van aard is. Een tweede mammografie is dan vaak nodig. Als we bijvoorbeeld kijken naar de vrouwen die in de 10 procent hoogste risicogroep vallen, dan voorspelt AI 28 procent van de kankers juist, terwijl BCSC maar in 21 procent van de gevallen de ziekte van tevoren kan aanwijzen. Zelfs AI-algoritmes die alleen getraind waren op kortetermijnrisico’s – maximaal drie maanden – waren in staat om vijf jaar in de toekomst te kijken en borstkanker te voorspellen die niet op de originele scan te zien was door medisch personeel. Wanneer AI en BCSC worden gecombineerd, is een nog betere kankervoorspelling mogelijk.
“We zijn op zoek naar een accurate, efficiënte en schaalbare oplossing, waarmee we het risico op borstkanker optimaal kunnen voorspellen”, legt Arasu uit. “AI-risicomodellen op basis van een mammogram zijn veel praktischer dan de traditionele modellen. Ze gebruiken namelijk maar één databron en dat zijn de mammogrammen zelf.”
Precisiebehandeling op maat
Er is al een aantal ziekenhuizen waar radiologen gebruik maken van AI om borstkanker te ontdekken op de scans en om de risicoscore te berekenen voor toekomstige ziekte. Dit kost een AI-model slechts enkele seconden en is simpel toe te voegen aan het medische rapport dat patiënt en specialist kunnen inzien. “Het gebruik van AI bij het inschatten van het kankerrisico geeft ons de mogelijkheid om elke vrouw een uitgebreid medisch advies te geven. Dat was voorheen niet altijd mogelijk. Het is een krachtige tool die kan bijdragen aan een precisiebehandeling op maat. Ik hoop dan ook dat het zo snel mogelijk op landelijk niveau kan worden ingezet”, besluit Arasu.
