Analyse Kunstmatige intelligentie

Computerprogramma's kunnen röntgenfoto's lezen - welkome ontwikkeling voor tekort radiologen

Een röntgenfoto van een 8-jarige astmapatiënt. Beeld ANP

De druk op radiologen kan verlicht worden met computerprogramma’s die röntgenfoto’s kunnen lezen. Daarmee kunnen wachttijden fors worden teruggeschroefd. Computers bepalen dan ineens hoe urgent de situatie van een patiënt is.

Zelflerende computerprogramma’s herkennen niet alleen aandoeningen in medische röntgenfoto’s, ze zijn ook in staat om de foto’s op volgorde van prioriteit te leggen. Daarmee kunnen wachttijden van spoedeisende patiënten fors worden teruggeschroefd, schrijven Britse wetenschappers in vakblad Radiology.

Een welkome ontwikkeling, want door vergrijzing en steeds betere medische apparatuur zijn in westerse landen almaar meer radiologen nodig, mailt Bram van Ginneken, hoogleraar functionele beeldanalyse aan de Radboud Universiteit. ‘In veel landen zijn die er niet, of te weinig. Bijvoorbeeld in het Verenigd Koninkrijk.’ Daar bleek een deel van de röntgenfoto’s zelfs onbestudeerd in de la te verdwijnen. Zo nijpend is de situatie in Nederland niet, benadrukt de hoogleraar. Maar ook hier kunnen radiologen door de toenemende hoeveelheid werk wel een kunstmatig intelligent hulpje gebruiken.

Wie gezichtsherkenning op zijn smartphone heeft, ondervindt dagelijks hoe goed zulke systemen kunnen zijn in beeldanalyse. Ook met röntgenfoto’s kunnen ze overweg, zoals de Britse onderzoekers laten zien.

Geen idee van medische context buiten foto

Zij trainden een zelflerend programma door het meer dan 300 duizend röntgenfoto’s te tonen en daarbij telkens aan te geven welke afwijking op een foto te zien was, of juist dat er geen afwijking te zien viel. Toen ze de prestaties vervolgens testten op een andere set röntgenfoto’s, bleek het systeem in 94 procent van de gevallen de correcte diagnose te stellen. In 1 procent van de gevallen was er sprake van vals alarm.

Op basis van de gestelde diagnose bepaalt het programma de urgentie van de situatie, dus hoe hoog de röntgenfoto op de stapel van de radioloog moet komen te liggen. Die kan er vervolgens alsnog zelf naar kijken. Wachttijden zouden fors dalen, berekenden de onderzoekers.

De onderzoekers kraken zelf nog wel een paar kritische noten. Zo heeft het systeem geen flauw idee van de medische context buiten de foto. Stel bijvoorbeeld dat een urgente afwijking wordt gevonden die met antibiotica te behandelen is, maar de patiënt al antibiotica kreeg, dan is de röntgenfoto alweer minder urgent.

Ook het feit dat menselijke radiologen niet onfeilbaar zijn, werkt door in de kunstmatige intelligentie: de onderzoekers schatten dat 3 tot 5 procent van de labels die aan de foto’s hingen waarmee het programma werd getraind, onjuistheden bevatten. Die fouten eruit halen zou het programma verbeteren. Maar aangezien de trainingsset uit een half miljoen foto’s bestaat, is het geen doen om die allemaal door te spitten.

Computer wint

Computerprogramma’s medische beelden laten bekijken is een veld dat zich pijlsnel ontwikkelt, volgens Van Ginneken. Hij wijst op een recente Zuid-Koreaanse studie, waarin achttien radiologen en een computer röntgenfoto’s beoordeelden op longkanker. De computer liet de grote meerderheid van de doktoren achter zich.

Toch worden dergelijke systemen nog maar mondjesmaat gebruikt, legt hij uit. Als belangrijkste obstakel noemt hij het verdienmodel. ‘Het is veel werk om goed gelabelde beelden te verzamelen om de software mee te trainen en het programma vervolgens officieel gecertificeerd te krijgen. Daar is een flinke investering voor nodig. Maar omdat elk systeem alleen een specifiek afgebakende taak aan kan, is de markt vaak klein.’

Dan is er nog het juridische aspect. Want als, wie is dan verantwoordelijk? Het ziekenhuis? Het bedrijf dat het systeem maakt? Van Ginneken: ‘Een soortgelijke discussie als bij zelfrijdende auto’s.’

Meer over

Wilt u belangrijke informatie delen met de Volkskrant?

Tip hier onze journalisten


Op alle verhalen van de Volkskrant rust uiteraard copyright. Linken kan altijd, eventueel met de intro van het stuk erboven.
Wil je tekst overnemen of een video(fragment), foto of illustratie gebruiken, mail dan naar copyright@volkskrant.nl.