Google verbetert de opsporing van borstkanker met kunstmatige intelligentie

0
828
HCP201211004-01

Google zegt dat het erin is geslaagd om de opsporing van borstkanker te verbeteren met behulp van kunstmatige intelligentie, dat schrijft Tweakers.

Hoewel er controverse is over wanneer en hoe vaak vrouwen moeten worden gescreend op borstkanker met behulp van een mammografie, tonen studies consequent aan dat screening kan leiden tot een eerdere opsporing van de ziekte, wanneer de ziekte beter behandelbaar is. Dus het verbeteren van hoe effectief een mammografie abnormale gezwellen zou kunnen detecteren die kwaadaardig zijn en het reduceren van vals-positieven heeft daarbij een hoge proriteit.

Valse positieven

AI zou een rol kunnen spelen met computergestuurde machine learning die artsen kan helpen om mammografie nauwkeuriger te lezen. Google eed twee jaar lang onderzoek naar AI bij borstkankerscreening en publiceerde hierover in het wetenschappelijke tijdschrift Nature op 1 januari. De onderzoekers van Google Health, en van universiteiten in de V.S. en het VK, deden verslag over een AI-model dat een mammografie beoordeeld met minder valse positieven en valse negatieven dan menselijke experts dat kunnen. Het algoritme, gebaseerd op op borstfoto’s van meer dan 76.000 vrouwen in het VK en meer dan 15.000 in de VS, verlaagde valse positieve percentages met bijna 6% in de VS, waar vrouwen om de één tot twee jaar worden gescreend. En met 1,2% in het VK , waar vrouwen elke drie jaar worden gescreend. Het AI-model verlaagde ook valse negatieven met meer dan 9% in de VS en met bijna 3% in het VK

“Het lezen van een mammografie is de perfecte taak voor machine learning en AI”, zegt Dr. Mozziyar Etemadi, Research Assistant Professor anesthesiologie en biomedische techniek bij Northwestern University en een van de co-auteurs van de publicatie. “AI blinkt uit wanneer het steeds opnieuw dezelfde taak moet doen, en moet het één ding vinden dat één keer zou kunnen verschijnen uit 10.000. Maar ik verwachtte eerlijk gezegd niet dat het veel beter zou werken dan artsen.”

Dit AI-model is een verbetering ten opzichte van andere, kleinere studies over AI en mammografie. Deze recente studie is een van de meest statistisch significante studies tot nu toe vanwege de grote gegevensset, en vanwege het feit dat het AI-model niet alleen overeenkomt, maar beter scoort dan artsen.

Zodra het team wist dat de AI getraind kon worden om een mammografie effectief te lezen op zowel de UK als de Amerikaanse gegevensset. En inderdaad, AI had 3,5% minder valse positieven en 8,1% minder valse negatieven dan de artsen, aldus Shravya Shetty, Technical Lead bij Google Health.

Het algoritme is gebaseerd door een Google onderzoeksteam dat aanvankelijk een algoritme ontwikkelde voor het opsporen van diabetische retinopathie van Retinale Scans, dat vervolgens opnieuw geconfigureerd werd om CT-scans voor longkanker mee te lezen. Een voordeel van het Google-platform, zegt Etemadi, heeft een ongeëvenaarde rekenkracht. Omdat de resolutie van mammografie beelden in de afgelopen jaren is verbeterd, zijn ze zo dicht geworden met data dat het menselijk oog (zelfs één behorend tot een hoogopgeleide radioloog) mogelijk niet volledig kan worden verwerkt. De meeste ziekenhuis computersystemen zijn niet krachtig genoeg om zelfs de gehele informatie in moderne mammogrammen te laden, zodat radiologen alleen geselecteerde informatie zien. Met de rekenkracht van Google kon het algoritme bijna elke beschikbare pixel verwerken.

Naar aanleiding van de positieve eerste onderzoeksresultaten gaat Google het AI-model verder ontwikkelen. Nieuwe applicaties zullen radiologen in de toekomst wellicht assisteren bij de borstkankerscreening zelf.

Ook Microsoft gebruikt kunstmatige intelligentie om kanker in een vroege fase op te sporen. Het bedrijf liet in november vorig jaar weten dat het samen met het Indiase SRL Diagnostics een AI-tool heeft ontwikkeld om baarmoederhalskanker sneller op te sporen.

Bron: Tweakers & Google