Je laat een borstscreening doen en krijgt te horen dat alles in orde is. Maar maanden later blijk je toch borstkanker te hebben. Zo’n intervalkanker – een tumor die opduikt tussen twee reguliere screenings in – is vaak agressiever en moeilijker te behandelen. Maar nu is er een AI-algoritme dat bijna een derde van deze gemiste kankers wél opspoort.
Wetenschappers van Massachusetts General Hospital en Harvard Medical School onderzochten of kunstmatige intelligentie kan helpen bij het opsporen van deze eerder niet ontdekte gevallen. Hun bevindingen zijn veelbelovend. Bij het analyseren van 224 gevallen van intervalkanker bleek dat het AI-algoritme in staat was om in 32,6 procent van de gevallen de tumoren op oude 3D-mammografiebeelden correct te lokaliseren. Deze beelden waren eerder als ‘schoon’ bestempeld door radiologen. “Mijn team en ik waren blij verrast”, zegt hoofdonderzoeker Manisha Bahl. “Bij bijna een derde van de vrouwen met intervalkanker zagen we dat de AI het letsel op het originele screeningsbeeld wél herkende, terwijl het door artsen over het hoofd was gezien.”
AI redt levens
De gebruikte beeldvormingsmethode heet digital breast tomosynthesis (DBT), ook wel 3D-mammografie genoemd. Deze techniek biedt meer diepte en detail dan traditionele 2D-beelden en maakt tumoren in dicht borstweefsel beter zichtbaar. Toch blijkt ook deze geavanceerde methode niet waterdicht. Volgens Bahl is het percentage intervalkankers op dit moment een belangrijke graadmeter voor de effectiviteit van screenings, zeker omdat langetermijngegevens over sterfte bij DBT nog ontbreken. “Het verlagen van dit percentage verkleint de kans op overlijden en complicaties aanzienlijk”, legt ze uit.
De methode die het team hanteerde, maakt dit onderzoek extra geloofwaardig. De wetenschappers keken namelijk niet alleen of de AI iets verdachts opmerkte, maar ook of het algoritme het daadwerkelijke letsel precies op de juiste plek kon aanwijzen. “We wilden voorkomen dat we het succespercentage van de AI te hoog inschatten”, legt Bahl uit. “Alleen bij exacte locatieherkenning gaven we de AI ‘punten’.”
Indrukwekkend
Het systeem presteerde indrukwekkend: bij een bredere analyse van 999 patiënten kon het algoritme 84,4 procent van de 333 echte tumoren een jaar eerder al correct lokaliseren. Het lukte de AI ook om 85,9 procent van de 333 echte negatieve gevallen correct te voorspellen en het algoritme bestempelde 73,2 procent van de 333 fout-positieve gevallen correct als negatief.
De kankers die de radiologen over het hoofd zagen, maar de AI wél herkende, zijn gemiddeld groter en vaker uitgezaaid naar de lymfeklieren. Dat kan erop wijzen dat het algoritme vooral agressieve en snelgroeiende tumoren opspoort. Maar de wetenschappers wijzen erop dat het ook kan zijn dat het simpelweg de ernstigste gevallen opmerkt die eerder over het hoofd zijn gezien. “Het lijkt erop dat AI precies die kankers opspoort die je het liefst zo vroeg mogelijk ontdekt”, zegt Bahl.
Toch benadrukken de onderzoekers dat AI geen wondermiddel is. Het algoritme werkte in dit onderzoek alleen met terugblik op eerdere scans. In de praktijk moet het eerst nog worden geïntegreerd in bestaande workflows en radiologen moeten erop vertrouwen en ermee leren werken. “Onze bevindingen onderstrepen de potentie van AI om de borstkankerscreening te verbeteren”, concludeert Bahl. “Maar het succes in de praktijk hangt af van adoptie door artsen en validatie in diverse klinische omgevingen.”
Kortom: AI toont zich een veelbelovende assistent voor de radioloog. Een die, als je hem goed inzet, talloze levens kan redden.
