Google zegt dat het erin geslaagd is de opsporing van borstkanker te verbeteren met behulp van kunstmatige intelligentie. Na twee jaar onderzoek heeft de techgigant zijn bevindingen gepubliceerd in het wetenschappelijk tijdschrift Nature.
Waar komt dit nieuws vandaan?
Een internationaal team van onderzoekers ging na of ze computerprogramma’s kunnen trainen om borstkanker op te sporen op mammografieën. Een mammografie is een radiologisch onderzoek van de borsten.
Menselijke vergissingen
Het herkennen van een kankergezwel op een radiografie is geen eenvoudige zaak. Twee mogelijke vergissingen kunnen optreden: valspositieven en valsnegatieven. Bij valspositieven meent de radioloog een gezwel te zien, dat uiteindelijk niet kankerverwekkend is. Bij valsnegatieven is een kankergezwel aanwezig, maar de radioloog merkt het niet op.
In beide gevallen veroorzaakt dit veel leed voor de betrokkenen. Om het risico op vergissingen te beperken, wordt elke mammografie door twee radiologen gelezen.
In vergelijking met radiologen kon het slimme computerprogramma het aantal valspositieven doen dalen met 5,7% voor Amerikaanse mammografieën en met 1,2% voor Britse mammografieën. Valsnegatieven verminderden met respectievelijk 9,4% en 2,7%.
De onderzoekers besluiten dat slimme computerprogramma’s radiologen kunnen helpen om vergissingen te vermijden.
Hoe moeten we dit nieuws interpreteren?
Jaarlijks ondergaan 200.000 vrouwen in Vlaanderen tussen 50 en 69 jaar een mammografie om borstkanker op tijd op te sporen. Meer dan 6.000 vrouwen krijgen jaarlijks te horen dat ze lijden aan borstkanker.
Extra controle
Computerprogramma’s blijken vrij nauwkeurig borstkanker te kunnen opsporen. Dit betekent echter niet dat ze het werk van radiologen kunnen vervangen. Dit kunnen ze zeker niet als het gaat om het melden van de resultaten. Dergelijke programma’s kunnen wel een rol spelen als extra controle. Ze hebben het voordeel dat het aantal vergissingen niet stijgt door vermoeidheid en dat ze onbeperkt kunnen doorwerken.
Onderzoekers gebruikten in het verleden al computers met kunstmatige intelligentie om huidkanker op te sporen. Een kritisch punt was toen dat ze huidkanker te vaak vaststelden, soms ten onrechte (valspositieven). Dezelfde opmerking geldt voor borstkanker: valspositieven en valsnegatieven zorgen voor veel leed en stress.
Volgens de American Cancer Society vinden artsen 20% van de borstkankers niet (valsnegatieven). Bovendien gaat 50% van de vrouwen die jaarlijks gedurende 10 jaar een mammografie laat doen, een valspositief resultaat meemaken.
Conclusie
Getrainde computerprogramma’s kunnen interessant zijn om borstkankergezwellen op te sporen. In vergelijking met radiologen zijn er minder vergissingen in het lezen van de screeningsmammografieën. Daarom kunnen ze nuttig zijn om radiologen te helpen bij het bekijken van massa’s mammografieën.
Referenties:
McKinney SM, Sieniek M, Godbole V, et al. International evaluation of an AI system for breast cancer screening. Nature. 2020 Jan;577(7788):89-94.
American Cancer Society. Limitations of mammograms. https://www.cancer.org/cancer/breast-cancer/screening-tests-and-early-detection/mammograms/limitatio... Januari 2020.
