Google's AI-tool voor borstkankerscreening begint te generaliseren over landen

Categorie: Kunstmatige intelligentie Geplaatst jan 03

In een voorlopige test presteerde een model dat alleen was getraind op gegevens van Britse vrouwen nog steeds beter dan experts op Amerikaanse patiënten.

Het nieuws: DeepMind en Google Health hebben een nieuw AI-systeem ontwikkeld om artsen te helpen borstkanker in een vroeg stadium op te sporen. De onderzoekers trainden een algoritme op mammogrambeelden van vrouwelijke patiënten in de VS en het VK, en het presteerde beter dan menselijke radiologen. De resultaten waren: gepubliceerd in Nature op woensdag.

Een tragedie van fouten: Borstkanker is wereldwijd de meest voorkomende kanker bij vrouwen en de tweede belangrijkste doodsoorzaak. Hoewel vroege detectie en behandeling de prognose van een patiënt kunnen verbeteren, hebben screeningtests een hoog foutenpercentage. Bij ongeveer 1 op de 5 screenings wordt borstkanker niet gevonden, zelfs niet als deze aanwezig is, ook wel bekend als vals-negatief; 50% van de vrouwen die jaarlijkse mammogrammen krijgen, krijgt ook ten minste één vals alarm over een periode van 10 jaar, ook wel een vals positief genoemd.

De resultaten: In tests verminderde het AI-systeem beide soorten fouten. Voor Amerikaanse patiënten verminderde het de fout-negatieven en positieven met respectievelijk 9,4% en 5,7%; voor Britse patiënten verminderde het ze met 2,7% en 1,2%. In een afzonderlijk experiment testten de onderzoekers het vermogen van het systeem om te generaliseren: ze trainden het model met alleen mammogrammen van Britse patiënten en evalueerden vervolgens de prestaties op Amerikaanse patiënten. Het systeem presteerde nog steeds beter dan menselijke radiologen en verminderde het aantal fout-negatieven en positieven met 8,1% en 3,5%.

Waarom het uitmaakt: Het vermogen van het systeem om op deze manier te generaliseren heeft veelbelovende implicaties. Het laat zien dat het mogelijk is om een ​​van de grootste uitdagingen waarmee AI-adoptie in de gezondheidszorg wordt geconfronteerd, te overwinnen: de behoefte aan steeds meer gegevens om een ​​representatieve patiëntenpopulatie te dekken. Maar dergelijke resultaten moeten ook met de nodige voorzichtigheid worden geïnterpreteerd. Relatief gezien hebben de VS en het VK vrij vergelijkbare populaties. Het systeem zou waarschijnlijk niet zo goed generaliseren naar andere delen van de wereld.

Gerelateerd werk: Afgelopen oktober hebben NYU-onderzoekers een soortgelijk onderzoek gepubliceerd , demonstreert een AI-systeem voor screening op borstkanker dat vergelijkbaar is met menselijke radiologen. De belangrijkste verschillen waren echter dat het alleen mammogrammen van Amerikaanse patiënten gebruikte en de prestaties van het systeem vergeleek met menselijke deskundige diagnoses die werden uitgevoerd in een kunstmatige laboratoriumomgeving. In plaats daarvan vergeleken Google en DeepMind de prestaties met echte diagnoses.

Mens en machine: Uiteindelijk concluderen beide onderzoeken dat dergelijke AI-borstkankerscreeningen samen met menselijke radiologen moeten worden gebruikt. De combinatie levert de meest nauwkeurige diagnostische resultaten op, maar vermindert nog steeds de werklast van menselijke radiologen, waardoor ze meer tijd kunnen vrijmaken om zich meer op patiëntenzorg te concentreren.