Gisteren kwamen in Rotterdam honderden artsen, onderzoekers en wetenschappers bij elkaar voor het congres Innovation for Health (I4H). Het thema van dit jaar: het brein en kunstmatige intelligentie (AI).

Met het prikkelende statement ‘De mens kan zijn eigen brein niet begrijpen’ haalde hoogleraar Ton van der Steen (voorzitter Erasmus MC) in zijn plenaire openingsvoordracht een stelling aan uit zijn eigen proefschrift uit 1994. Dat is nog altijd waar, merkte hij op. ‘Het is zelfs nog relevanter geworden door de opkomst van artificial intelligence. De computer kent ons vaak beter dan wij onszelf.’

Binnen het vakgebied medische beeldvorming is de toepassing van kunstmatige intelligentie (AI) in combinatie met big data het verst gevorderd. ‘Bij beeldvormende technieken zoals CT-scans en MRI-scans vormt de interpretatie van beelden van oudsher een klinisch probleem’, vertelde prof. Wiro Niessen (TU Delft/Erasmus MC/Quantib). ‘De beoordeling door radiologen is niet kwantitatief en niet objectief.’ De ene radioloog geeft een andere diagnose dan de andere. Bovendien is er veel ervaring nodig om dit vak goed te kunnen, maar beginnende artsen hebben – logischerwijs – nog minder ervaring.
 

Automatische beeldherkenning

Hier proberen onderzoekers met digitale technieken al decennialang verbetering in te brengen. Voor AI kwam dat in een stroomversnelling vanaf 2012, toen een deep neural network voor het eerst het beste scoorde bij de ImageNet-challenge, gericht op automatische beeldherkenning. ‘Deze vooruitgang is dus aan twee dingen te danken: het wedstrijdelement van een challenge, en het gebruik van open data’, stelde Niessen. Hij pleit er dan ook sterk voor om data breed beschikbaar en herbruikbaar te maken voor onderzoek en voor publiek-private investeringen om dat mogelijk te maken.

Verschillende sprekers kwamen gedurende de dag terug op een diepgewortelde angst bij veel artsen: gaat AI de dokter op termijn vervangen? Of tenminste de radioloog? Alle aanwezigen meenden van niet. Weliswaar kan de computer veel taken overnemen van artsen, maar de arts heeft aanvullende kwaliteiten en zal zich daar steeds meer op kunnen focussen (lees ook: 'Wees voorzichtig met toepassen AI in zorg'.
 

Foute uitkomsten

Als het gaat om de implementatie van AI in de klinische praktijk, kwam een aantal waarschuwingen meermaals terug. Ten eerste is het gevaarlijk om AI te gebruiken op een dataset die andere kenmerken heeft dan de dataset waarop getraind wordt. Een data bias kan dan al snel zorgen voor foute uitkomsten. Om databias te voorkomen moeten onderzoekers verder zoveel mogelijk data meenemen, dus bijvoorbeeld niet alleen de medische beelden maar ook genen, klinische kenmerken, enzovoorts. Daarnaast moeten onderzoekers zorgen dat ze niet alleen op westerse mensen trainen.
 

Een supercomputer in de VS kan met speciale software hersentumoren herkennen op MRI-beelden. Beeld: University of Texas in Austin


'Laat je niet opkopen door big pharma'

In vijf korte speeches mochten vooraanstaande sprekers een persoonlijke boodschap brengen. Bestuursvoorzitter Onno van de Stolpe van Galapagos riep ceo’s van Europese biotechbedrijven op om voor hun onafhankelijkheid te vechten en zich niet te laten opkopen door big pharma. Zelfstandig zouden ze beter in staat zijn om patiënten te helpen. ‘Leef je droom!’

Internist prof. Marcel Levi (bestuursvoorzitter University College London Hospitals) zag duidelijk de  meerwaarde van AI. Zo gebruikt zijn eigen ziekenhuis Google Deepmind om bestralingsplannen te berekenen. Kunstmatige intelligentie blijkt zelfs beter dan artsen in staat om te voorspellen welke patiënten niet op hun afspraak zullen verschijnen.

Maar Levi plaatste ook een kanttekening: medische besluitvorming door AI is nog lang niet goed genoeg voor de praktijk. Zo bleek IBM Watson bij evaluatie door het vooraanstaande Memorial Sloan Kettering Cancer Center (New York City) in 31 procent van de gevallen een fout besluit te nemen. ‘Dat is teleurstellend, en oncologie is niet eens zo moeilijk’, voegde Levi toe.

Gaat kunstmatige intelligentie de dokter op termijn vervangen?

Tijdens tientallen parallelsessies kwamen uiteenlopende onderwerpen aan bod. Zo sprak dr. David Maresca (TU Delft) over de enorme vooruitgang in ultrasoundtechnieken dankzij onder meer ultrafast doppler, functional ultrasound (fUS, een vorm van echografie) en injectie van kleine belletjes (microbubbles) in bloed. Met laatstgenoemde techniek, die spectaculaire beelden oplevert, kan een 2D-resolutie van 5 micrometer behaald worden in een levend dier, en van 15 micrometer in 3D. De keerzijde is wel de enorme berg data die daarbij ontstaat.
 

Deep learning voor MRI-beelden

Promovendus Sahar Yousefi (LUMC) vertelde over deep learning voor de reconstructie van MRI-beelden. Samen met Philips won het LUMC hiervoor afgelopen december een prijs in de FastMRI challenge, uitgeschreven door Facebook en de universiteit van New York. In plaats van een volledig beeld verzamelt de MRI-scanner slechts lijnen, waardoor de patiënt veel minder lang in de scanner hoeft te liggen. Met zelflerende algoritmes construeert de software vervolgens een beeld dat op het oog nauwelijks te onderscheiden is van het originele, complete beeld. Ook hier een nuancering: kleine afwijkingen blijken soms te ontbreken in AI-het gereconstrueerde beeld. Dit moet nog worden opgelost, aldus Yousefi.
 

Virtuele tegenhanger

Digital twinning is een methode waarbij een fysiek object een virtuele tegenhanger krijgt, gebaseerd op alle beschikbare data. Deze manier van werken (die ook in de machinebouw wordt gebruikt) maakt ook een opmars binnen de zorg. Zo vertelt prof. Natal van Riel (TU Eindhoven) over de Eindhoven Diabetes Simulator, die het diabetesgerelateerde metabolisme van een patiënt simuleert. Daarmee kunnen games voor patiënten, gericht op het constant houden van het bloedsuikerniveau, gepersonaliseerd worden. Die personalisatie blijkt patiënten extra te motiveren om via de game hun medicatie goed te gebruiken en gezond te leven.

Tijdens een plenaire paneldiscussie waren zowel panelleden als publiek vrij positief over het Europese investeringsklimaat voor biotechbedrijven. De investeringen in startups en mid-stage bedrijven namen flink toe. Alleen om écht groot te worden blijven Amerikaanse investeerders noodzakelijk. Francesco De Rubertis van Medicxi, een Europees durfkapitaalbedrijf, waarschuwt wel voor een bubbel die kan barsten. ‘We hebben de afgelopen jaren in de biotechmarkt een bull market gezien (een periode van groot vertrouwen onder de investeerders waardoor ze kopen, omdat ze in de toekomst verwachten winst te maken, red.).’ Tjarda Molenaar van de Nederlandse Vereniging van Participatiemaatschappijen heeft meer vertrouwen in de toekomst. ‘Er gaat niet te veel geld naar deze sector; er is gewoon veel groei.’
 

Award
De dag eindigde met de bekendmaking van de winnaar van de AXON Innovation for Health Award, gekozen uit dertig pitches van start-up bedrijven. De winnaar is PharmaCytics uit Nijmegen/Oss. Dit bedrijf koppelt medicijnen op moleculair niveau aan voedingsstoffen, zodat ze veel beter worden opgenomen door de darmen. Daarmee kan de dosering van orale medicijnen omlaag, met minder bijwerkingen en een minder variabele opname tot gevolg. Ook kunnen medicijnen die normaal gesproken op een andere manier worden toegediend, bijvoorbeeld via een infuus, mogelijk promoveren tot orale medicatie. Geen AI hier, maar wel smart thinking.


Tekst: Diana de Veld
Openingsbeeld: Brother UK