Het is wereldwijd de belangrijkste oorzaak voor onomkeerbare slechtziendheid en blindheid. Toch is glaucoom een van de lastigste oogziektes om op tijd te herkennen en diagnosticeren. Glaucoomspecialist Hans Lemij wil daar verandering in brengen en werkt aan een zelflerend systeem dat de oogziekte (vroegtijdig) in foto’s kan herkennen.
Glaucoom is een oogziekte waarbij de vezels van de oogzenuw geleidelijk aan verloren gaan. In Nederland alleen zijn er ten gevolge van deze ziekte 150.000 mensen slechtziend, 37.000 mensen blind aan één oog en 15.000 mensen blind aan twee ogen. Glaucoom is niet te genezen, alleen te stoppen of af te remmen. Daarom is het noodzakelijk om er vroeg bij te zijn. Het grootste probleem is dat de ziekte lastig is om te herkennen en daardoor vaak pas slecht en laat wordt ontdekt, vertelt Hans Lemij, glaucoomspecialist in Het Oogziekenhuis Rotterdam. “Mensen met glaucoom zien bepaalde delen niet meer. Alleen, anders dan bij andere oogziekten waarbij mensen minder scherp of minder details zien, wordt een glaucoom niet opgemerkt omdat de hersenen zo werken dat ze dat missende deel erbij verzinnen.” Mensen met glaucoom merken dat ze onhandiger worden: ze lopen vaker tegen dingen aan of stoten meer glazen om. Het lijkt in eerste instantie een motorisch probleem, in plaats van een visueel probleem. Pas in een zeer laat stadium krijgt men visuele klachten.
Glaucoom moet worden opgespoord bij de opticien, optometrist of oogarts. Met een oogcamera die foto’s maakt van de binnenkant van het oog, kunnen de voor glaucoom karakteristieke afwijkingen van de oogzenuw worden aangetoond. Helaas gebeurt dat te weinig, zegt Lemij. “Door een gebrek aan kennis, ervaring en/of de juiste apparatuur wordt zo’n afwijking aan de oogzenuw toch nog vaak gemist.”
100.000 foto’s beoordelen
Lemij hield zich het afgelopen jaar bezig met fondswerving om voldoende geld op te halen om hun onderzoek naar een algoritme, een zelflerend computersysteem dat glaucoom kan herkennen, te bekostigen. Inmiddels is er voldoende geld opgehaald om aan de slag te gaan. “We moeten 100.000 foto’s verzamelen van mensen met gezonde ogen en 10.000 van mensen met glaucoom, als ‘voer’ voor het zelflerende systeem. We zijn daarvoor in gesprek met een grote opticienketen”, zegt Lemij. Het beoordelen van die foto’s – wel of geen glaucoom – is ook mensenwerk. “Iedere foto moet door minimaal twee personen beoordeeld worden. Dit zijn ervaren, extra geschoolde en vooral aangetoond bekwame beoordelaars. Als zij het niet met elkaar eens zijn, moet een derde persoon meekijken.” Met zijn vijfentwintig jaar ervaring neemt Lemij die rol op zich. Daarnaast leidt hij de specialisten die de foto’s gaan beoordelen op.
Wat moet een zelflerend systeem leren?
Een slim algoritme moet door de kennis van honderdduizend foto’s binnen enkele seconden kunnen beoordelen of iemand glaucoom heeft of niet. Deze software kan draaien op de oogcamera’s in de brillenzaak of bij de optometrist. Zo kunnen mensen die bijvoorbeeld voor een regulier oogonderzoek bij de opticien komen tegelijkertijd gescreend worden op glaucoom en indien nodig direct worden doorverwezen naar de oogarts.
Oogonderzoek in een app
Het lange termijnplan van Lemij is het ontwikkelen van een smartphone app waarmee gescreend kan worden op glaucoom. Mensen kunnen zelf, met behulp van een opzetstukje, een foto van hun oog maken. De AI-software bepaalt of een bezoekje aan de medisch specialist wordt aangeraden. “Door mensen hun eigen smartphone te laten gebruiken, hebben we potentieel een gigantisch bereik wereldwijd”, zegt de oogspecialist. Hij erkent de mogelijke bezwaren (te veel vals positieven verzuipen het systeem, te veel vals negatieven houden mensen juist ongewenst weg bij de specialist), maar geeft ook aan: de kosten voor de samenleving van blinde of slechtziende mensen is veel hoger dan dat deze behandeling kost.
Oogziekenhuis Rotterdam
Voordat zo’n app er komt, moet eerst de zelflerende software gebouwd worden. Daarvoor is Lemij al in gesprek met verschillende AI-software ontwikkelaars. Daarnaast loopt het verzamelen en labelen van de duizenden oog-foto’s. Lemij verwacht daar de komende twee jaar nog mee bezig te zijn, maar gaat ondertussen al wel beginnen met het delen van data. “Van de week sprak ik iemand uit de AI-wereld. Hij gaf me het relevante advies dat we misschien helemaal geen 100.000 foto’s hoeven te beoordelen, maar dat een deel daarvan al voldoende is om het systeem zelf glaucoom te laten signaleren. Dit zal onder andere afhankelijk zijn van hoeveel herkenningspunten je in een foto nodig hebt om de afwijking aan de oogzenuw correct als wel of geen glaucoom te kunnen onderscheiden.”
Dankzij subsidies en fondsen is er budget om het onderzoek naar de AI-tool en hopelijk ook de ontwikkeling ervan te bekostigen, maar daarna is er nog geen verdienmodel, zegt Lemij. Het is de bedoeling dat de software wereldwijd door zorgprofessionals ingezet gaat worden tijdens hun reguliere oogonderzoek, en later door mensen die hun mobiele telefoons inzetten voor een eye-selfie.
wellicht ook interessant
Plaats een Reactie
Meepraten?Draag gerust bij!