De NHS is bezig met de landelijke uitrol van AI-tools voor kankerdiagnose, waarmee wordt aangetoond dat de technologie de kankerdiagnose kan versnellen.
In een recente aankondigingDe National Health Service (NHS) in het Verenigd Koninkrijk gaat AI gebruiken om röntgenfoto's te analyseren als onderdeel van een initiatief van 21 miljoen pond om de diagnose van kanker te versnellen en de wachttijden te verkorten.
AI-ondersteunde medische diagnostische hulpmiddelen hebben zich steeds verder ontwikkeld. In de jaren 2010 toonden AI-computer vision (CV)-modellen hun vermogen aan om medische scans op dezelfde manier te interpreteren als mensen. In 2018 toonden onderzoekers van DeepMind, UCL en Moorfields Eye Hospital een baanbrekend AI-model ontwikkeld 50 oogziekten net zo nauwkeurig diagnosticeren als een arts.
Van daaruit hebben AI-ondersteunde medische beeldvorming en diagnostiek zich snel ontwikkeld, met talloze modellen die aantoonbaar nauwkeuriger zijn dan menselijke specialisten.
In tegenstelling tot de vaak overwerkte radiologen, werken AI's onvermoeibaar door, waardoor menselijke teams worden ontlast en betere zorg en behandeling kunnen leveren.
Op vrijdag heeft de Britse minister van Volksgezondheid Steve Barclay aangekondigde plannen voor het inzetten van AI-ondersteunde medische diagnostiek voor longkanker voor de winter van dit jaar. Meer dan 20 NHS-locaties zijn al begonnen met het implementeren van deze technologie, met voorlopige resultaten die aangeven dat het 40 keer nauwkeuriger kan zijn dan traditionele technieken en resultaten oplevert in minder dan 30 seconden. In heel Engeland worden maandelijks meer dan 600.000 röntgenfoto's gemaakt.
Verder zullen ziekenhuizen beginnen met het implementeren van AI-technologie voor het diagnosticeren van beroertes, waardoor patiënten gemiddeld een uur eerder worden behandeld en het genezingspercentage verdrievoudigt.
Barclay zei: "Kunstmatige intelligentie is de manier waarop we gezondheidszorg leveren al aan het veranderen en AI-tools hebben al een significante impact op de NHS door aandoeningen eerder te diagnosticeren, waardoor mensen sneller kunnen worden behandeld."
Gezondheidsfunctionarissen hopen dat AI en andere technologieën het gezondheidszorgsysteem in het Verenigd Koninkrijk zullen helpen om achterstanden en personeelsdruk te verlichten.
Professor Stephen Powis, nationaal medisch directeur van de NHS, voegde hieraan toe: "De NHS maakt in het hele land al gebruik van de voordelen van AI door te helpen belangrijke ziekten eerder op te sporen en te behandelen en door wachtlijsten beter te beheren, zodat patiënten sneller kunnen worden gezien."
Hoe AI wordt gebruikt in medische diagnostiek
AI Convolutionele Neurale Netwerken (CNN's), een vorm van deep learning modellen, transformeren de medische diagnostiek. Het interpreteren van scans is geen eenvoudige taak, en studies observeren foutenpercentages van ongeveer 3 tot 5% of hoger wanneer radiologen vermoeid of overwerkt zijn.
CNN-modellen werken op dezelfde manier als neuronen in het menselijk brein. Ze onderscheiden fundamentele kenmerken van scans, zoals randen of texturen, en herkennen complexere patronen, zoals de duidelijke vorm en grootte van longknobbeltjes die op kanker kunnen wijzen.
Een van de eerste grote doorbraken op het gebied van AI-ondersteunde medische beeldvorming was de LUNA16 (LUng Nodule Analysis 2016) Wedstrijdwaar deelnemers methoden ontwikkelden om longkanker te identificeren en diagnosticeren aan de hand van röntgen- en CT-beelden.
Veel van de algoritmen die uit deze competitie naar voren kwamen, evenaarden - of overtroffen - de diagnostische capaciteiten van getrainde radiologen.
Kort daarna kwam Google's DeepMind naar voren als de belangrijkste vernieuwer op het gebied van AI voor medische beeldvorming, waarbij de technologie werd toegepast op gebieden als het opsporen van oogziekten en borstkankeronderzoek. DeepMind's Alphafold maakt gebruik van AI-gestuurde 3D-modellering om ons begrip van de werking van eiwitten te vergroten en zo het kankeronderzoek te versnellen.
Nu hoopt de NHS te laten zien hoe geavanceerde medische AI-technologie kan worden uitgerold over hele gezondheidszorgsystemen.
