Search
Close this search box.
Search

AI-systeem kan agressiviteit prostaatkanker bepalen

Een, mede door onderzoekers van het RadboudUMC, ontwikkeld AI-systeem kan op basis van een stukje weefsel de agressiviteit van prostaatkanker beter bepalen dan de meeste pathologen. Daarvoor is het systeem gevoed met de data van meer dan 1200 patiënten. Door middel van deep learning heeft het systeem geleerd om zelf prostaatkanker te herkennen.

Het team van RadboudUMC werkte voor de ontwikkeling samen met onderzoekers van het Karolinska Instituut uit Zweden en Kaggle, een dochterbedrijf van Google. Het AI-systeem wordt de komende periode verder ontwikkeld. Daarvoor wil het team onder andere een internationale wedstrijd organiseren waarin deelnemers gezocht worden die gaan proberen de algoritmes te verslaan. De inzichten uit zo’n wedstrijd worden dan gebruikt om de algoritmes verder te verbeteren.

Gleason Grade scores

Prostaatkanker komt veel voor maar is niet altijd agressief. De behandeling heeft een grote impact op het leven van patiënten. Het bepalen van de agressiviteit is cruciaal voor de keuze van het type behandeling.

Die agressiviteit wordt nu nog door pathologen bepaald. Die geven scores, in vijf Gleason Grade Groups onder te verdelen, scores aan stukjes weefsel (biopten) uit de prostaat. Op basis van die score wordt het risico op overlijden aan prostaatkanker aangegeven. Een subjectief proces; de beoordeling van het weefsel bepaalt of en hoe de patiënt behandeld wordt. Onlangs werd het Maxima MC aangemerkt als het ziekenhuis dat de meest nauwkeurige diagnostiek voor prostaatkanker biedt,

AI beter dan een patholoog

Het AI-systeem is zo ontwikkeld dat het op dezelfde manier naar de biopten kijkt als een patholoog. Vervolgens wordt de Gleason score bepaald en het biopt ingedeeld in een van de vijf Gleason Grade Groups. Met behulp van kunstmatige intelligentie leerde het systeem aan de hand van duizenden foto’s van biopten te herkennen wat een gezonde prostaat is, en hoe meer of minder agressief prostaatkanker weefsel eruitziet. Het systeem is consistent en kan overal ingezet worden. De behandeling is dan niet langer afhankelijk van welke patholoog naar het weefsel kijkt.

“Het systeemis nu getraind met 5759 biopten van ruim 1200 patiënten. Toen we de prestaties van het algoritme vergeleken met die van vijftien pathologen uit verschillende landen en met uiteenlopende ervaring, was ons systeem beter dan tien van hen en vergelijkbaar met zeer ervaren pathologen,” zegt onderzoeker Wouter Bulten

Meer informatie over het algoritme en live voorbeelden staan op de website van de pathologiegroep. Het Nijmeegse onderzoek, van onder meer Wouter Bulten en Geert Litjens, is ook beschreven in The Lancet Oncology.

Ron Smeets

ICT&health World Conference 2024

Ervaar de toekomst van de gezondheidszorg tijdens de ICT&health World Conference van 14-16 mei 2024! Claim alvast jouw ticket en dompel je onder in baanbrekende technologieën en innovatieve oplossingen. Ga in gesprek met collega-experts en verken de kracht van wereldwijde samenwerkingen.

Deel dit artikel!

Lees ook
AI
Hoe AI urologische problemen bij baby’s voorspelt
acute zorg
Zorgsector pleit in kamerbrief voor betere databeschikbaarheid
Datalek Zuyderland
Datalek bij Zuyderland Medisch Centrum
verpleegkundige
1 op 5 zorgmedewerkers wil zonder ICT werken  
Parkinson Punt Zuyd
Website Parkinson Punt Zuyd gelanceerd
Narcolepsie
Nieuwe app voor brede behandelaanpak narcolepsie
Zorgorganisatie ZuidOostZorg pioniert in haar verpleegklinieken ondertussen al volop met de inzet van Medido medicijndispensers.
Verpleegklinieken pionieren succesvol met medicijndispensers
AI-opleiding
AI-opleiding voor medewerkers ETZ
zelfherstel
Zebravis onderzoek werpt nieuw licht op behandeling blindheid
Transparantie zorg
Politiek eist meer transparantie over kwaliteit van zorg
Volg jij ons al?