Wanneer huidkanker in een vroeg stadium wordt ontdekt zijn de prognoses voor de patiënt vaak goed. Daarom is vroege opsporing van huidkanker (melanoom) belangrijk. Uit recent onderzoek blijkt dat een nieuwe full-body scanner die is gekoppeld aan een AI-diagnoseplatform kan helpen bij de vroege opsporing van het melanoom. In slechts zes minuten scant het automatisch het hele lichaam van een patiënt en geeft het een risicobeoordeling voor elke afwijkende verandering die in de huid wordt gevonden.
In de ontwikkeling van het diagnosesysteem hebben twintig partners samengewerkt en de productontwikkeling is een door de EU iToBoS-project. Om ervoor te zorgen dat de AI betrouwbaar en veilig werkt, integreren de onderzoekers van het Fraunhofer Instituut voor Telecommunicatie, Heinrich-Hertz-Institut, HHI, zogeheten verklaarbare AI (XAI) technologieën in de gebruikte AI-tools. De EU financiert het project met 12,1 miljoen euro.
Steeds meer huidkanker
Melanoom is verantwoordelijk voor zestig procent van alle kwaadaardige huidgezwellen. Het aantal gevallen van deze soort huidkanker is de laatste jaren enorm toegenomen. Daar komt bij dat melanoom vaak te laat wordt ontdekt omdat de diagnostische methoden voor vroege opsporing vaak omslachtig en duur zijn. Bij een huidscan van het hele lichaam onderzoeken dermatologen elke gepigmenteerde huidlaesie afzonderlijk, op zoek naar typische tekenen van melanoom. Dat is een tijdrovende en foutgevoelige vorm van gezondheidscontrole.
Het EU-project Intelligent Total Body Scanner for Early Detection of Melanoma (iToBoS) heeft als doel de bestaande onderzoeksmethode te versnellen en te verbeteren via AI. Daarnaast heeft het project nog andere doelen. Zo moet het naast het vroegtijdig sporen van kanker ook bijdragen aan het automatiseren van de voorgeschiedenis van patiënten. Verder kan door gebruik van AI het aantal biopsieën dat moet worden afgenomen bij patiënten worden verminderd. Dit ontlast zowel de patiënt als de zorgverlener. De iToBoS-scanner is het middelpunt van het cloudgebaseerde AI-diagnoseplatform dat ook tijdens dit project is ontwikkeld. Het combineert gezondheidsgegevens uit verschillende bronnen.
Nabootsen menselijk oog
De hogeresolutiecamera's van de scanner zijn uitgerust met vloeistoflenzen die de structuur van het menselijk oog nabootsen. Op basis van twee niet-mengbare vloeistoffen met verschillende brekingsindex produceren ze beelden van een zeer goede kwaliteit. Voor een gepersonaliseerde diagnose wordt machinelearning gebruikt om de scans samen met alle beschikbare patiëntgegevens te integreren in het AI-diagnoseplatform met de cognitieve AI-assistent tool. Die patiëntgegevens zijn onder meer: demografische gegevens en informatie over UV-schade en risicogroep.
De hoge snelheid waarmee de scanner werkt, maakt het mogelijk om veel patiënten in korte tijd te onderzoeken. De scans kunnen ook vaak over een langere periode worden herhaald. Op die manier kunnen de scans met elkaar worden vergeleken en kan de ontwikkeling van de moedervlekken en mogelijke andere huidveranderingen worden gemonitord. Meerdere gespecialiseerde AI-algoritmes gecombineerd in de AI-assistent zijn verantwoordelijk voor het identificeren en volgen van moedervlekken in de loop van de tijd.
Holistisch AI-model
Het uiteindelijke doel van het project is om een holistisch AI-model te ontwikkelen dat verschillende datasets gebruikt om patiënten vanuit verschillende perspectieven te onderzoeken. De meta-datasets die als onderdeel van het project zijn verzameld in Queensland, Australië en in Barcelona helpen hierbij omdat ze de gegevenspool uitbreiden naar andere populaties van over de hele wereld. Het is de bedoeling dat op de lange termijn de full-body scanner ook voor de diagnose van andere huidziekten kan worden ingezet.
In de loop van 2026 gaan het Catharina Ziekenhuis en Maastricht UMC+, als eerste twee ziekenhuizen in Nederland, ook een nieuwe scanner in gebruik nemen. Met die scanner kan binnen een halve minuut van een verdachte plek op de huid worden bepaald of het al dan niet huidkanker is.
