Nieuws

Nut van inzet kunstmatige intelligentie bij diagnose covid twijfelachtig

Tijdens de coronapandemie zijn honderden AI-tools ingezet die moesten helpen bij de behandeling van covidpatiënten. De beloften zijn groot, maar de resultaten blijven achter. Wat gaat er mis?

Ziekenhuismedewerkers in het Maastricht UMC maken een coronapatiënt gereed voor een CT-scan. Beeld Reuters
Ziekenhuismedewerkers in het Maastricht UMC maken een coronapatiënt gereed voor een CT-scan.Beeld Reuters

Behalve een stortvloed aan maatregelen, beperkingen en opnames heeft covid nog iets opgeleverd: honderden wetenschappelijke studies naar modellen die gebruikt worden voor de diagnose of prognose van covid. De beloftes van dit soort modellen is telkens groot. Kunstmatige intelligentie (AI) kan op basis van data voorspellingen doen over het ziekteverloop of over de kans dat iemand overlijdt aan covid, zo is het idee. De praktijk is echter een stuk weerbarstiger, blijkt uit verschillende metastudies.

Een daarvan wordt verricht door Laure Wynants, universitair docent aan de universiteiten van Maastricht en Leuven. Haar team publiceerde in april vorig jaar de eerste resultaten en verzamelt momenteel de laatste updates.

De epidemioloog heeft geen prettige boodschap: de mooie beloftes worden bijna nooit waargemaakt. Zo’n belofte kan zijn dat een model perfect kan voorspellen of een covidpatiënt snel komt te overlijden of niet. ‘In de praktijk pakt dit een stuk minder goed uit’, ziet Wynants. Bovenal gaat het, zoals zo vaak bij AI, mis met de trainingsdata. Als die niet goed zijn, is het uiteindelijke resultaat ook niet goed: garbage in, garbage out.

CT-scans

Een voorbeeld hiervan is het verzamelen van CT-scans van longen van covidpatiënten die vergeleken worden met CT-scans van gezonde mensen. Bij dit laatste kan veel mis gaan, omdat ze in de gauwigheid van allerlei plekken worden verzameld. Het resultaat is dan dat een scan van een oude covidpatiënt wordt vergeleken met een scan van de gezonde longen van een kind.

Vakblad MIT Technology Review, dat meerdere metastudies naast elkaar legde, heeft nog andere voorbeelden van wat er mis kan gaan als allerlei data op één hoop worden gegooid. De algoritmes kunnen per abuis conclusies trekken op basis van het lettertype dat bepaalde ziekenhuizen gebruiken om aantekeningen bij de scans te maken. Zo kan het lettertype dat ziekenhuizen met veel ernstige patiënten gebruiken op zichzelf al als hoog risico worden aangemerkt. Wynants was vooraf al sceptisch: ‘Maar de resultaten zijn nog slechter dan ik had verwacht. Er gaat echt veel mis.’

Tijdgebrek is een van de verklaringen, waardoor onderzoekers modellen maken op basis van data van te lage kwaliteit. Maar ook incompetentie, vermoedt ze: ‘Omdat AI zo’n hype is, trekt het heel veel mensen aan die te weinig kennis van zaken hebben. Daardoor worden steeds weer dezelfde basisfouten gemaakt.’ Tot slot ziet ze onderzoekers concurreren in plaats van samenwerken. Als dat laatste zou gebeuren, kan in ieder geval het probleem van de te kleine of onbetrouwbare datasets worden opgelost.

Matig onderzoek

Dit herkent ook Bram van Ginneken, hoogleraar functionele beeldanalyse aan de Radboud Universiteit: ‘Het snel verzamelen en delen van goede data voor wetenschappelijk onderzoek gaat in heel Nederland moeizaam.’ Ook ziet Van Ginneken dat er rondom covid veel matig AI-onderzoek is gedaan met slechte en haastig verzamelde data. Maar Van Ginneken benadrukt ook dat AI wel degelijk zijn nut al heeft bewezen bij de analyse van scans. Niet specifiek bij covid weliswaar, maar wel om de schade door infecties bij allerlei longziekten snel en nauwkeurig te kunnen kwantificeren.

Van de 236 door Wynants bestudeerde modellen krijgen er slechts vier een voldoende. Deze hebben volgens haar ‘een goede kans’ dat ze zouden kunnen werken. Ondanks de ontluisterende resultaten gelooft Wynants nog steeds in het nut van AI in de zorg, om patiënten zorg te kunnen geven die is toegespitst op hun individuele omstandigheden en prognoses. Maar: ‘We moeten beseffen dat het allemaal nog in de kinderschoenen staat.’

Meer over

Wilt u belangrijke informatie delen met de Volkskrant?

Tip hier onze journalisten


Op alle verhalen van de Volkskrant rust uiteraard copyright.
Wil je tekst overnemen of een video(fragment), foto of illustratie gebruiken, mail dan naar copyright @volkskrant.nl.
© 2021 DPG Media B.V. - alle rechten voorbehouden