Prostaatkanker is een veel voorkomende vorm van kanker, maar niet altijd agressief

Onderzoekers van het Radboudumc hebben een ‘deep learning’ systeem ontwikkeld dat, op basis van een stukje weefsel, de agressiviteit van prostaatkanker beter kan bepalen dan de meeste pathologen. Het AI-systeem leerde zelf om prostaatkanker te herkennen, op basis van data van meer dan 1200 patiënten. Het team van het Radboud heeft de intentie om samen met onderzoekers van het Karolinska Instituut uit Zweden en Kaggle, een dochterbedrijf van Google, deze methoden verder ontwikkelen in een grote internationale wedstrijd.

Het Nijmeegse onderzoek, van onder meer Wouter Bulten en Geert Litjens, is beschreven in The Lancet Oncology.

Prostaatkanker is een veel voorkomende vorm van kanker, maar niet altijd agressief: er sterven meer mannen met prostaatkanker, dan aan prostaatkanker. De behandeling ervan heeft echter veel gevolgen voor de kwaliteit van leven van de patiënten, dus het bepalen van de agressiviteit is een belangrijke stap in de keuze voor een behandeltraject. Om de agressiviteit van de kanker te bepalen worden stukjes weefsel (biopten) uit de prostaat genomen, waar door een patholoog een score aan gegeven wordt. Deze zogenoemde Gleason score wordt vervolgens gebruikt om biopten in te delen in vijf groepen, de Gleason Grade Groups, waarmee het risico op overlijden aan prostaatkanker wordt aangegeven. Echter, dit is een subjectief proces; of en hoe een patiënt behandeld wordt kan afhangen van de patholoog die het stukje weefsel beoordeeld.

Beter dan een patholoog
De onderzoekers van Radboudumc ontwikkelden het AI-systeem zo, dat het net zo naar die biopten kijkt als een patholoog. Het systeem bepaalt ook de Gleason score, en vervolgens kan het systeem een biopt indelen volgens de Gleason Grade Groups. Middels ‘deep learning’ 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 prostaatkankerweefsel eruitziet. Onderzoeker Wouter Bulten: “Het is 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.” Een bijkomend voordeel van zo’n computersysteem is dat het consistent is en overal ingezet kan worden; de behandeling van de patiënt hangt dan niet meer af van welke patholoog naar het weefsel kijkt.

Een internationale competitie
Omdat wereldwijd 1,2 miljoen mensen per jaar de diagnose prostaatkanker krijgen, was het ontwikkelen van een AI-systeem voor de diagnose interessant voor veel onderzoeksgroepen en bedrijven. “Het is een meerwaarde dat we een academisch ziekenhuis zijn,” zegt Bulten. “We zitten dicht bij de patiënt en de zorgverlener, en hebben onze eigen database van biopten.” Als vervolgstap wil het team van het Radboudumc nu samen met onderzoekers van het Karolinska Instituut in Zweden en Kaggle, een dochterbedrijf van Google gespecialiseerd in data science competities, een internationale wedstrijd organiseren waarin deelnemers gaan proberen het algoritme van het Radboudumc te verslaan. De inzichten uit zo’n wedstrijd worden dan gebruikt om de algoritmes verder te verbeteren.

Voor meer informatie over het algoritme en live voorbeelden, kun je naar de website van de pathologiegroep

Achtergrond: wat is ‘deep learning’?
Deep learning is een term die gebruikt wordt voor systemen die leren op een vergelijkbare manier als dat onze hersenen werken. Het bestaat uit een soort (elektronische) neuronen, die elk een aspect van het gewenste plaatje leren herkennen. Dan geldt verder: al doende leert men, en oefening baart kunst. Het systeem krijgt meer en meer plaatjes te zien met daarbij – in dit geval – de informatie wat wel of geen prostaatkanker is, en welke Gleason score het biopt heeft gekregen. Vervolgens leert het herkennen welke aspecten er bij de kanker horen, en hoe meer plaatjes het ziet, hoe beter het die aspecten ook in een ander, nog niet gediagnosticeerd plaatje kan herkennen. (Bij kleine kinderen doen we eigenlijk hetzelfde: we houden het vaak een appel voor de neus en zeggen daarbij dat het een appel is. Op een gegeven moment hoef je het er niet meer bij te zeggen.) Een groot voordeel van deze systemen is ook dat ze veel sneller leren dan mensen, en 24 uur per dag kunnen werken.

 

Aanvullende info ...

Raadpleeg de bron en/of aanbieder voor meer informatie over dit bericht. Nieuws kan veranderen, fouten of onjuistheden omvatten. Lees ook onze disclaimer en rapporteer a.u.b. berichten, reacties en/of beeld die ingaan tegen onze voorwaarden.

Klik op de onderstaande tags voor relevante berichten, indien aanwezig ...

Fotograaf of fotobureau: : INGImages
Bron bij dit artikel: : Radboudumc
Wat is de URL bij deze bron?: https://www.radboudumc.nl/nieuws/2020/diagnose-prostaatkanker-nu-beter-te-stellen-met-kunstmatige-intelligentie
Originele titel: Diagnose prostaatkanker nu beter te stellen met kunstmatige intelligentie
Doelgroep: Zorgprofessionals, Studenten
Datum: 2020-01-09

Relevante artikelen ...

Lymfeklierkanker door vernieuwde methode beter opgespoord Lymfeklierkanker is een verzamelnaam voor verschillende ziektes die ontstaan door een kwaadaardige woekering van witte bloedcellen  Onderzoeke... Ziekenhuis Fri, 10 Dec 2021, 15:05:59
Vergoeding voor onderzoek naar en behandeling tegen blaaspijnsyndroom Het blaaspijnsyndroom, ook wel interstitiële cystitis, is een chronische goedaardige aandoening van de urineblaas Het Radboudumc gaat een onderzoek... Ziekenhuis Wed, 04 Aug 2021, 10:14:16
Trial gestart voor kinderen met onbehandelbare epilepsie Met een elektrische draad worden stroomschokjes afgegeven om epileptische aanvallen te voorkomen Neurochirurg in opleiding Oscar Eelkman Rooda is een... Ziekenhuis Fri, 25 Jun 2021, 11:57:45
Risico op longkanker voorspelt door een AI-algoritme Longkanker is bij zowel mannen als vrouwen de belangrijkste doodsoorzaak door kanker  Een AI-algoritme kan nauwkeurig het risico voorspellen dat... Ziekenhuis Wed, 19 May 2021, 13:41:29
Bloedstelpende pleister gebruikt in Radboudumc Bloedingen na een operatie vormen een serieus probleem in de geneeskunde Bij een patiënt die recent in het Radboudumc aan de lever is geopereerd, wer... Ziekenhuis Wed, 05 May 2021, 10:31:52
MRI/PET brengt de anatomie en de stofwisseling van een tumor in beeld Dit maakt het mogelijk om kleine beweeglijke uitzaaiingen met grote precisie te lokaliseren Het UMC Utrecht werkt aan een nieuwe techniek om uitgezaa... Ziekenhuis Tue, 23 Mar 2021, 15:09:17