(advertentie)

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 ...

Hoog aantal opnames na verklevingen Na een buikoperatie ontstaat vrij vaak inwendig littekenweefsel.  Verklevingen na een open buikoperatie veroorzaken (te) veel heropnames. Hoewel... Ziekenhuis Tue, 07 Jan 2020, 15:34:08
Nationaal plan nodig voor bestrijding huidkanker Jaarlijks komen er bijna 70.000 nieuwe huidkankerpatiënten bij Het aantal patiënten met huidkanker stijgt snel en zal de komende jaren blijven stijge... Ziekenhuis Tue, 29 Oct 2019, 09:48:18
Landelijk waarschuwingssysteem maakt kinderafdelingen veiliger Professionals kindzorg in Nederland verwachten veel van ‘Dutch PEWS’ Komend najaar kunnen alle Nederlandse ziekenhuizen met een kinderafdeling één en... Ziekenhuis Fri, 19 Jul 2019, 19:57:03
Gezondheidsproblemen voor veel vrouwen na behandeling borstkanker Vrouwen die chemotherapie hebben gehad, ervaren de meeste klachten Bijna alle vrouwen die zijn behandeld voor niet-uitgezaaide (‘vroege’) borstkanker... Ziekenhuis Mon, 13 May 2019, 13:17:12
Analyseprogramma berekent aanwezigheid en agressiviteit van prostaattumor Met de MRI-opnames kan dus niet alleen de aanwezigheid van een prostaattumor worden vastgesteld, ook de ernst Een computerprogramma dat MRI-beelden a... Ziekenhuis Thu, 09 May 2019, 13:07:27
Digitale systemen helpen arts Artsen gebruiken vooral beslisbomen, waarbij de computer op basis van patiëntkenmerken en een behandelrichtlijn aangeeft In de zorg zijn grote verand... Ziekenhuis Tue, 23 Apr 2019, 11:39:06

(advertentie)