AI #6: Assistent van de radioloog

Een verzameling vlekken en vegen in grijstinten. Voor een leek is een MRI-scan niet veel meer dan dat. Zie daar maar een tumor, ontsteking of bloeding op terug op te vinden. Pas als de radioloog met uitleg komt, krijgt het beeld voor een patiënt betekenis.

Sinds enkele jaren krijgt radiologen in ziekenhuizen over de hele wereld daar hulp bij van kunstmatige intelligentie (AI). Die analyseert scans sneller en in veel gevallen zelfs beter. Maar het kan nóg beter, vertelt Qian Tao. In het AI-lab CHEME op de faculteit Technische Natuurwetenschappen zoekt de universitair hoofddocent een antwoord op de vraag: hoe kan AI die medische scans leest betrouwbaarder worden?

Want fouten maakt AI nog steeds, zag ze op haar vorige werkplek in het Leids Universitair Medisch Centrum. “Wat het vooral lastig maakt, is dat we niet altijd weten waar de fouten vandaan komen. En als je dat niet begrijpt, is het moeilijk om de AI überhaupt te vertrouwen.”

Betrouwbaarder
In Delft zoekt Tao uit hoe die fouten worden gemaakt, zodat de kunstmatig intelligente radiologie-assistent een betrouwbaardere partner wordt. Het is een groot en wereldwijd populair onderzoeksveld.

Het is haar doel om de AI-processen transparanter te maken. “We weten niet precies hoe AI van de grote hoop data naar een beslissing komt. Maar we willen het wel zo veel mogelijk kunnen begrijpen, zodat we fouten kunnen fiksen.” Een behoorlijke uitdaging.

Transparantie betekent volgens Tao niet dat je alles moet willen begrijpen. Een betrouwbaarheidsindicatie bij elke uitkomst die AI geeft, maakt het proces ook al inzichtelijker. “Wat je wil weten als de AI een uitkomst geeft, is hoe zeker hij van zijn zaak is. Is dat 20 procent of 90 procent? Dat is een groot verschil.”

Gezondheidswinst
Naast tijdswinst levert het gebruik van AI gezondheidswinst op, vertelt Tao. Zo is het de hoop dat de AI straks zo gevoelig is dat er minder contrastvloeistof nodig is voor een scan. Dat is belangrijk voor mensen wiens nieren niet goed werken.

De kunstmatige intelligentie die de scans leest, is getraind met historische data. De AI-assistent-radioloog is dus goed bekend met bestaande ziektes die veel voorkomen. Maar als de aandoening zeldzaam of slecht gedocumenteerd is, wordt het voor de AI lastig om een label te plakken op de symptomen die hij ziet op de medische beelden.

Heel gespecialiseerde taken
De AI is zeker niet perfect. Daarom heeft de radioloog altijd het laatste woord, benadrukt Tao. “Het is niet zo dat we moeten stoppen met radiologie-opleidingen. De AI is een assistent, maar neemt het werk van de radioloog niet over. Tot nu toe kan het alleen heel gespecialiseerde taken heel goed uitvoeren.”

De radioloog is als mens van vlees van bloed in staat om breder te kijken dan één scan. En onderschat het menselijk contact niet, zegt Tao. “Specialisten praten altijd met hun patiënten voor ze een diagnose stellen en een behandelplan opstellen.”

Wat daaruit komt, kan lang niet altijd worden uitgedrukt in cijfers, wat AI wel nodig heeft. Tao: “Met de gevoelens en de wensen van de patiënt houdt AI geen rekening. Ik geloof dan ook niet dat kunstmatige intelligentie de arts ooit zal vervangen.”

• Lees ook de eerdere delen van deze serie:
• Robots die navigeren als een mens
• Hoe AI-simulaties helpen om windturbinebladen lichter te maken
• Is het een vogel of is het een drone?
• D@S lab maakt zich sterk voor onzichtbare mensen achter AI
• Een psychiater in je broekzak: is dat geruststellend of verontrustend?