Het in kaart brengen van borstkankeruitzaaiingen kan met kunstmatige intelligentie verbeterd worden. Onderzoekers van het IKNL werken momenteel aan de ontwikkeling van een AI-model, gebaseerd op historische data, hiervoor. Doel is het in kaart brengen van uitzaaiingen die jaren later optreden en nu nog niet worden vastgelegd, maar ook het beter voorspellen van de kans dat een patiënt met uitzaaiingen te maken krijgt.
Om in kaart te brengen welke borstkanker patiënten, ook na enkele jaren, te maken krijgen met uitzaaiingen moet een datamanager elk EPD opnieuw raadplegen. Een actie die per patiënt enkele minuten in beslag neemt. Echter, voor 18.000 patiënten - het aantal mensen dat jaarlijks de diagnose borstkanker krijgt - is dat een enorm tijdsintensieve klus.
Ontwikkeling AI-model
Uit een factsheet over uitgezaaide borstkanker die in december 2021 gepubliceerd werd door Borstkankervereniging Nederland, Maastricht UMC+ en IKNL blijkt dat elk jaar ongeveer 3.500 mensen te maken krijgen met uitgezaaide borstkanker. Op dit moment worden binnen de Nederlandse Kanker Registratie (NLR) uitzaaiingen die jaren later optreden, vanwege de tijd die met deze zoektocht gemoeid is, nog niet vastgelegd. Dat is precies waar kunstmatige intelligentie, met behulp van een AI-model, uitkomst kan bieden.
Onderzoekers van IKNL werken momenteel aan de ontwikkeling van een AI-model dat moet helpen bij het beter in kaart brengen van borstkankeruitzaaiingen. Daarvoor wordt gebruik gemaakt van historische data (2019 en 2020) uit de landelijke basisregistratie ziekenhuiszorg (LBZ) van DHD (Dutch Hospital Data).
"In een aantal onderzoeksprojecten hebben we in het verleden wel follow-up data verzameld, waaronder ook informatie over het optreden van uitzaaiingen. De gegevens van deze projecten bieden een ‘gouden standaard’Het model is getraind op basis van data over verrichtingen, geneesmiddelen, diagnose en opnames uit de LBZ in combinatie met deze gouden standaard", vertelt Linda de Munck, onderzoeker bij IKNL.
Borstkanker uitzaaiingen voorspellen
Naast het in kaart brengen van borstkanker uitzaaiingen kan het getrainde AI-model ook voorspellen hoe groot de kans is dat een bepaalde patiënt uitgezaaide borstkanker heeft. "Dat geeft daarmee een inschatting hoe zinvol het is om extra gegevens in de patiëntendossiers van de ziekenhuizen na te zoeken", aldus de Munck.
De voorspellingen die met het algoritme gedaan kunnen worden zijn echter geen exacte wetenschap. Het is geen kwestie van wel of geen uitzaaiingen, maar een kansberekening. Voor de ene patiënt kan dat 10 procent zijn en voor de andere 90 procent, bijvoorbeeld. "De grote vraag is waar het afkappunt ligt, en of we met dat afkappunt voldoende uitzaaiingen registeren om een representatief beeld te krijgen van het al dan niet optreden van uitzaaiingen enkele jaren na diagnose", vertelt de Munck.
Betere signalering en zorg
Het uiteindelijke doel is om te komen tot een jaarlijkse signalering van gemetastaseerde patiënten. Dit zal dan een gedetailleerd beeld geven van waar de ziekte is uitgezaaid, en bij wie. Uiteindelijk kan die informatie zorgverleners helpen om de zorg voor deze patiëntgroep te optimaliseren. Op dit moment is het in kaart brengen van deze informatie een bijzonder tijdrovende klus. Met het AI-model moet dergelijk onderzoek straks op een veel grotere schaal mogelijk worden.
De zorg en met name ook diagnostiek voor borstkanker kan dankzij de toepassing van kunstmatige intelligentie verder verbeterd worden. Een mooi voorbeeld daarvan is het op AI gebaseerde systeem voor de beoordeling van MRI's dat vorig jaar in het UMCU ontwikkeld werd. Dat kan, met behulp van AI, snel en nauwkeurig MRI-foto’s van borsten met dicht borstklierweefsel inspecteren. Het systeem zorgt ervoor dat de radioloog alleen nog foto’s te zien krijgt waarop afwijkingen geconstateerd zijn.
