Geert Litjens, hoogleraar aan het Radboudumc werkt aan het, via Artificial Intelligence (AI), koppelen van verschillende vormen van diagnostiek, zoals scans en weefselonderzoek. Ook wil hij de eerste virtuele patholoog ter wereld ontwikkelen. Dat klinkt veelbelovend. Toch is hij op zijn hoede voor overdreven optimisme. ‘AI vervangt geen artsen maar taken.’

Tekst: Gonny ten Haaft ¦ Fotografie: Radboudumc

Geert Litjens doet al jaren onderzoek met AI op het gebied van medische diagnostiek. Hij verwierf onder meer een VENI- en VIDI-subsidie (zie kader) en is sinds 2023 hoogleraar Al voor analyse van medische beelden in de pathologie en radiologie aan het Radboudumc. In zijn VIDI-onderzoek bouwt hij voort op de eerdere resultaten uit zijn VENI-onderzoek: ‘Met de VENI-subsidie onderzochten we of met AI was te voorspellen of een patiënt wel of niet aan prostaatkanker zou overlijden.

De ontwikkelde algoritmen bleken het antwoord op deze vraag beter te voorspellen dan de gemiddelde patholoog. AI kan pathologen dus helpen bij het verbeteren van de diagnostiek bij prostaatkanker’, vertelt Litjens.

Aanvullen  

Maar het beste resultaat behalen een patholoog en AI samen, concludeerden de onderzoekers in hun afsluitende artikel in Nature Medicine. Artsen en AI vullen elkaar namelijk goed aan.

Litjens: ‘AI kan meer kanker opsporen en consistenter voorspellen, maar de arts herkent zeldzame varianten beter. Ook is de arts beter in het herkennen van de fout positieven. Dat zijn de gevallen waarbij AI zegt dat er iets geks is, maar waarbij de arts weet dat het geen kanker is. Zo konden we goed laten zien dat AI daadwerkelijk in de klinische praktijk kan worden gebruikt.’ 

Bruggenbouwer   

Een belangrijke volgende stap is volgens Litjens het ontwikkelen van algoritmen voor diverse specialismen en die combineren. Hiermee wordt AI een bruggenbouwer tussen medische disciplines. In zijn VIDI-onderzoek richt hij zich op de brug tussen de radiologie en pathologie.

‘Bij de diagnostiek van kanker is het nu nog zo dat een radioloog naar een MRI-scan kijkt en een patholoog het weefsel van een biopt onderzoekt. We zijn erin geslaagd om beelden van de cellen die we onder de microscoop zien, te koppelen aan dat wat we in de patiënt zien op de MRI. Zo kunnen we de AI-modellen leren wat de afhankelijkheden zijn tussen hoe iets eruitziet onder de microscoop en de beelden van de MRI.’

Voorspellen  

Litjens geeft een voorbeeld: ‘Op basis van microscoopbeelden is het al langer mogelijk om onderscheid te maken tussen prostaatkanker die gevaarlijk dan wel ongevaarlijk is. Op basis van MRI-beelden kan dat nog niet. Door nu met AI de koppeling tussen microscoop- en MRI-beelden te maken, lukt het beter om de MRI’s te interpreteren. Dit maakt dat ook op basis van MRI-scans het mogelijk wordt om te zeggen wanneer prostaatkanker echt gevaarlijk wordt.

Door het gebruik van AI zijn dan minder biopten nodig. Ook kunnen we met hulp van AI beter voorspellen welke patiënten actief gemonitord moeten worden, bijvoorbeeld met bloeduitslagen en MRI’s.’

Eerste virtuele patholoog ter wereld

Litjens is ervan overtuigd dat AI ook bij de diagnostiek van andere vormen van kanker kan helpen. Ontwikkelaars werken aan computersystemen die per ziektebeeld álle beschikbare diagnostiek van een patiënt kunnen analyseren. De scans, weefselanalyses, bloedwaarden, klinische chemische-uitslagen en genetische informatie kunnen dan per patiënt door AI geanalyseerd en gecombineerd worden.

‘Een AI-systeem zegt dan veel meer over een ziekte dan alleen de patholoog of radioloog’, licht de hoogleraar toe. Hij is dan ook dolblij met een grote subsidie die hij onlangs samen met zijn collega’s Jeroen van der Laak en Francesco Ciompi ontving. Met deze Ammodo Science Award ter waarde van 1,6 miljoen euro willen de onderzoekers de eerste virtuele patholoog ter wereld ontwikkelen.

Regelgeving  

Hoe veelbelovend zijn onderzoek ook mag zijn, Litjens houdt oog voor de beperkingen van AI. Zo is deze technologie vooral inzetbaar voor duidelijk gedefinieerde taken, terwijl een arts in een werkweek wel 1.000 taken heeft.

Ook kan AI niet buiten de gebaande paden denken. ‘AI vervangt geen artsen, maar taken’, vat Litjens samen. Hij denkt dan ook niet dat AI op korte termijn het personeelstekort in de zorg kan oplossen, zoals VWS-minister Fleur Agema verwacht. Bovendien is structurele toepassing van AI niet mogelijk zolang noodzakelijke wet- en regelgeving ontbreekt.

Volgens Litjens kunnen fabrikanten voor hun AI-systemen ‘vragen wat ze willen’. Ziekenhuizen kunnen deze aankopen hooguit van een innovatiepotje financieren, omdat een vergoedingenstructuur ontbreekt.

Litjens: ‘Minister Kuipers beloofde al met regelgeving te komen, maar die is er nog steeds niet. Er zijn voortdurend nieuwe studies, maar de resultaten kunnen niet toegepast worden als er niks geregeld is. Veranderen gaat niet vanzelf: als je iets wil, moet er ook wetgeving en financiering zijn.’

Ethische vragen  

Ook zijn er volgens Litjens meer en betere mogelijkheden nodig om data tussen ziekenhuizen te delen. Nu beperkt het AI-onderzoek zich vaak nog tot de meest voorkomende ziektes. Als data-uitwisseling op grotere schaal mogelijk wordt, verwacht Litjens dat AI ook bij zeldzame ziektes toegepast kan worden. Tegelijkertijd moeten ook ethische vragen aandacht krijgen.

‘In hoeverre moeten we de beslissingen van technologische innovaties aan patiënten kunnen uitleggen? En stel dat we over 20 jaar wél sommige artsen door computers kunnen vervangen, moeten we dat dan doen? Is dat wat we willen? Zo komen er steeds weer nieuwe vragen bij.’

Links een prostaatbiopt met prostaatkanker, rechts de output van het AI systeem dat aangeeft waar de agressieve prostaatkanker zit (in rood), de minder agressieve (in oranje) en normaal weefsel (in groen).

Wie is Geert Litjens?

Geert Litjens studeerde biomedische beeldanalyse aan de TU Eindhoven en promoveerde in 2015 aan het Radboudumc op de rol van AI bij MRI-scans en prostaatkanker. Tijdens een half jaar bij de Cleveland Case Western Reserve University werkte hij voor het eerst aan de fusie tussen pathologie en radiologie.

Na een postdoc aan de Universiteit van Heidelberg, startte hij op zijn huidige werkplek: de afdeling Pathologie van het Radboudumc. Hier ontving hij eerst een VENI- en vervolgens een VIDI-subsidie uit het NWO-talentprogramma.

In juni 2023 werd hij benoemd tot hoogleraar Al voor analyse van medische beelden in de pathologie en radiologie aan het Radboudumc en de Radboud Universiteit.

Nu leidt hij samen met Jeroen van der Laak en Francesco Ciompi de Computational Pathology onderzoeksgroep.