Articifical Intelligence kan radiologen helpen om röntgenfoto’s van de longen te analyseren, zo blijkt uit een eerste onderzoek van het Jeroen Bosch Ziekenhuis, Radboudumc en Bernhoven dat gepubliceerd is in het wetenschappelijke tijdschrift Radiology. AI-software is even goed in voorspellen of er longafwijkingen zijn op röntgenlongfoto’s als radiologen.
In het onderzoek werd gebruik gemaakt van het deep-learning AI-systeem CAD4COVID-XRay. Dat systeem werd ontwikkeld door de Nederlandse bedrijven Thirona en Delft Imaging, bedoeld om zorgprofessionals wereldwijd te ondersteunen in de strijd tegen het coronavirus. Het AI-systeem CAD4COVID werd getraind op 24.678 foto’s van gezonde longen, longontstekingen, en longontstekingen veroorzaakt door COVID-19, afkomstig uit verschillende ziekenhuizen.
Test set
Naast de trainingsdata is er een testset gebruikt van 454 röntgenbeelden afkomstig van het Jeroen Bosch Ziekenhuis. Deze röntgenbeelden werden beoordeeld door zowel het AI-systeem als door zes radiologen. De vraag: is op de foto een (COVID-19) longontsteking zichtbaar, of niet? Het AI-systeem wist alle röntgenbeelden even goed te beoordelen als de radiologen, die 5 tot 24 jaar ervaring hadden.
De volgende stap is om het AI-systeem extra te ‘trainen’ met meer beelden en eventueel te combineren met laboratorium uitslagen. Het gehele onderzoek is te lezen op de website van Radiology. Analyse van röntgenlongfoto’s met ondersteuning van een AI-systeem kan een belangrijke rol spelen bij triage voor COVID-19, vooral in omgevingen of landen met weinig resources, concluderen de onderzoekers. Maar ook in Nederlandse ziekenhuizen, waaronder het Bernhoven ziekenhuis, wordt deep-learning ingezet om de radiologen te ondersteunen.
Samenwerking JBZ en Radboudumc
Het Jeroen Bosch Ziekenhuis zette eerder een AI-consortium op met het Radboudumc en de Jheronimus Academy of Data Science. De Diagnostic Image Analysis Group van het Radboudumc en het Jeroen Bosch Ziekenhuis werken samen aan data-uitwisseling, medische kennis en expertise rond software-development. Vanuit de Jheronimus Academy of Data Science kunnen promovendi aan de slag in het Jeroen Bosch Ziekenhuis. “Met deze samenwerking investeren we op een manier die ons meer kennis oplevert. We delen dezelfde ambitie om deze technologie verder te brengen en ervan te leren."
Testen, testen, testen - en verantwoorden. Zie ook https://www.raps.org/news-and-articles/news-articles/2020/7/radiologists-to-fda-autonomous-ai-not-ready-for-pr