Kunstmatige intelligentie (AI) kan een belangrijke ondersteuning worden bij de opsporing van prostaatkanker. In een internationale studie, geleid door het Radboudumc, met ruim 22.000 MRI-scans presteerde een AI-systeem even goed als een gemiddelde radioloog. Tegelijkertijd laat het onderzoek zien dat de prestaties sterk verschillen tussen ziekenhuizen, wat aandacht vraagt bij toekomstige toepassing in de zorg.
Het aantal mannen dat jaarlijks de diagnose prostaatkanker krijgt, verdubbelt de komende twintig jaar, naar ongeveer drie miljoen wereldwijd. Inmiddels is MRI de standaard geworden voor de diagnostiek van prostaatkanker. Dat vergroot de werkdruk voor radiologen, terwijl de beoordeling van de scans om veel expertise vraagt. AI kan radiologen hierbij mogelijk ondersteunen, maar een goede prestatie op één verzameling scans betekent niet automatisch dat een systeem ook in andere ziekenhuizen betrouwbaar werkt.
In eerder onderzoek uit 2024, gecoördineerd vanuit het Radboudumc, lieten onderzoekers zien hoe AI op een gestandaardiseerde test van prostaat MRI’s evengoed presteerde vergeleken met radiologen. Onderzoeksleider en hoogleraar Henkjan Huisman vertelt: ‘Zo’n test biedt een onafhankelijke manier om AI-systemen op dezelfde gegevens en volgens vooraf vastgestelde criteria te beoordelen. Dat is belangrijk, omdat een hoge score tijdens de ontwikkeling niet automatisch betekent dat een AI-systeem ook in andere situaties betrouwbaar werkt.’
Het nieuwe onderzoek bouwde voort op dit eerdere onderzoek. AI werd ontwikkeld en gevalideerd op ruim 22.000 MRI-scans, afkomstig van mannen uit 22 verschillende landen. Anders dan in de eerdere studie, werden niet alleen MRI-scans van mannen met verdenking op prostaatkanker onderzocht, maar ook scans afkomstig uit bevolkingsonderzoeken. Het AI-systeem werd vervolgens getest in drie grote internationale klinische studies. Daaruit bleek dat het AI-systeem net zo goed in staat is om prostaatkanker vast te stellen als de gemiddelde radioloog. Dit gold voor zowel mannen met verdenking op prostaatkanker, als deelnemers aan bevolkingsonderzoeken. Dit toont aan dat AI potentieel gebruikt kan worden op verschillende plekken in de gezondheidszorg.
Verschillen tussen ziekenhuizen
Deze studie, gecoördineerd door onderzoeker Anindo Saha, bracht een belangrijke kanttekening aan het licht. Er bestaan grote verschillen tussen de analyses in verschillende ziekenhuizen. Hetzelfde AI-systeem deed het uitstekend in 32% van de ziekenhuizen, gemiddeld in 40% en minder nauwkeurig in 28% van de ziekenhuizen. Huisman: 'Met deze studie laten we zien dat goede AI-resultaten in het ene ziekenhuis niet automatisch betekenen dat het in een ander ziekenhuis even betrouwbaar is. Welke rol AI kan spelen hangt af van de expertise van een ziekenhuis, de kenmerken van de patiëntgroepen en de kwaliteit van de beeldvorming.'
Hoewel er mogelijkheden zijn voor de toepassing van AI binnen de medische beeldvorming, is meer grootschalig onderzoek nodig. De AI-systemen zijn op dit moment nog niet beschikbaar in de klinische praktijk. De studie laat zien dat AI-systemen niet alleen vooraf moeten worden getest, maar ook continu onafhankelijk moeten worden geëvalueerd om te beoordelen hoe ze presteren in verschillende ziekenhuizen, bij uiteenlopende patiëntengroepen en onder veranderende omstandigheden.
Huisman: ‘Een eenmalige test is niet genoeg. Als we AI in de klinische praktijk gaan gebruiken, moeten we de prestaties blijven volgen wanneer patiëntengroepen, MRI-apparatuur en beeldkwaliteit veranderen. Deze studie laat zien hoe we AI beter kunnen toetsen, maar bewijst nog niet dat het gebruik ervan in de dagelijkse zorg de uitkomsten voor patiënten verbetert. Daarvoor is aanvullend onderzoek nodig.’
Op de foto: Henkjan Huisman, hoogleraar AI guided imaging.
Over de publicatie
Dit onderzoek is gepubliceerd in Radiology: Artificial Intelligence for Prostate Cancer Detection and Screening on MRI in Global Populations: The SCARLET-1 Study. Anindo Saha, Joeran S. Bosma, Jasper J. Twilt,[...] Veeru Kasivisvanathan, Maarten de Rooij and Henkjan Huisman, on behalf of the PI-CAI–PRIME–STHLM3-MRI–IP1-PROSTAGRAM–ProCAncer-I–COMFORT consortia. DOI: https://doi.org/10.1148/radiol.262081.
-
Meer weten over deze onderwerpen? Klik dan via onderstaande buttons door naar meer nieuws.
