Computer kan kanker beter herkennen dan patholoog

Hollandse Hoogte

Het is een van de meest vervelende klussen voor een patholoog: lymfeklieren onder de microscoop controleren op kanker. Het is veel repetitief werk en moet heel secuur gebeuren. Uitermate geschikt voor een computer dus, zegt Jeroen van der Laak van het Radboud UMC.

Vandaag presenteert Google een onderzoeksrapport, waarin het met kunstmatige intelligentie 400 foto's van het Radboud en het UMC Utrecht heeft geanalyseerd. De foto's zijn van preparaten van lymfeklieren, zoals een patholoog ze onder de microscoop zou bekijken. 

Het analyseren van lymfeklieren gebeurt tijdens de behandeling van verschillende soorten kanker, om te kijken hoe groot de kans is dat de kanker terugkeert. De foto's hebben een enorme resolutie, 400 foto's zijn samen zo'n 600 gigabyte groot (een zelfde aantal foto's van een iPhone nemen nog geen gigabyte in beslag). 

Die data werden vervolgens geanalyseerd door verschillende systemen bij Google. Die systemen zijn afkomstig uit Google Photo's, het programma waarmee je foto's kunt organiseren. Het kan inmiddels katten van honden onderscheiden en met behulp van gezichtsherkenning foto's op persoon sorteren. Dat doet het programma door heel veel foto's tegelijk te analyseren. Fouten worden gebruikt om het algoritme bij te schaven. Dat doet het algoritme grotendeels zelf.

Beter dan de patholoog

Datzelfde principe heeft Google nu toegepast op de data van het Radboud. Het algoritme werd geprogrammeerd om kankercellen te vinden op de foto's en vervolgens aan het werk gezet. Volgens de onderzoekers haalde het algoritme een score van 89 procent, terwijl een patholoog gemiddeld 73 procent haalt op dezelfde foto's. 

"En dat is vergeleken met een patholoog die zonder tijdsdruk aan het werk is", zegt Van der Laak. Het verschil met een patholoog onder normale werkomstandigheden is misschien nog groter.

Een close-up van een lymfeklier-opname. Groen is door het algoritme als kankercellen geïdentificeerd Google

Van der Laak noemt de resultaten veelbelovend. Dit is het eerste concrete voorbeeld van computergestuurde diagnostiek. Pathologen zijn er blij mee, zegt hij. "Het analyseren van lymfeklieren is tijdrovend en repetitief werk. Je moet heel geconcentreerd werken en mag niets missen", zegt van der Laak. "Een computer levert constante kwaliteit en kan grote hoeveelheden data snel verwerken."

Niet de enige met resultaat

Naast Google werken ook andere bedrijven en universiteiten aan algoritmes op basis van de Nijmeegse data. "In totaal zijn 25 groepen op basis van onze data met resultaten gekomen. Door met z'n allen met dezelfde data te werken, kunnen we de verschillende methodes goed vergelijken. Het helpt het hele werkveld vooruit", zegt van der Laak.

Een onderzoekster van het Cancer Center Amsterdam bekijkt een preparaat onder de microscoop ANP

In Nijmegen analyseren de eerste pathologen inmiddels hun preparaten met behulp van een algoritme. "Daarin zijn we wereldwijd een van de eerste", zegt Van der Laak. "Ons algoritme haalt niet dezelfde score als Google, maar we kunnen op basis van hun onderzoek ons programma wellicht verbeteren." Of het algoritme daadwerkelijk betrouwbaarder is of tijdswinst oplevert, weet Van der Laak nog niet. "Daar is het nog te vroeg voor." 

Een volgende set met data, waar de algoritmes zich op stuk kunnen bijten, is inmiddels te downloaden