Onderzoekers van het LUMC, Amsterdam UMC en het Centrum Wiskunde & Informatica krijgen ruim 880.000 euro van het Gieskes-Strijbis Fonds om artificial intelligence beter uitlegbaar te maken. Op basis van data kan kunstmatige intelligentie voorspellen welke behandeling het beste is voor een individuele patiënt. Maar de techniek achter deze voorspellingen is soms moeilijk te begrijpen is voor artsen. Dat remt de veelbelovende toepassing in het ziekenhuis.
“Kunstmatige intelligentie, ofwel artificial intelligence (AI), is erg populair”, vertelt projectleider bij het LUMC Tanja Alderliesten. “In de zorg is ontzettend veel mogelijk met KI, maar het wordt nog niet zo vaak in de praktijk gebruikt.” Alderliesten en collega’s denken dat dit mede komt doordat de techniek erachter voor veel mensen een ‘black box’ is. “Artsen snappen niet goed hoe AI werkt en vinden het hierdoor lastig een voorspelling blindelings te vertrouwen.” Door nieuwe vormen van AI te ontwikkelen die wél uitlegbare modellen kunnen leren, hopen de onderzoekers dat AI vaker zijn weg vindt naar de kliniek.
Artsen betrekken
“Heel simpel gezegd werkt AI zo: je stopt er heel veel patiëntendata in. Aan de hand hiervan wordt er een model aangeleerd. Dat model kan daarna een voorspelling doen voor nieuwe patiënten,”, legt Alderliesten uit. Zo kan een model bijvoorbeeld voorspellen wat de beste behandeloptie is voor een patiënt op basis van bepaalde DNA-kenmerken.
Dat geleerde model is vaak een ‘black box’. Door artsen mee te nemen in het ontwikkelen van beter inzichtelijke modellen, denkt Alderliesten de acceptatie voor gebruik in de kliniek te vergroten. “Daarnaast denken we dat het meenemen van de menselijke intelligentie een belangrijke verfijning van de modellen kan opleveren. Daardoor kun je bijvoorbeeld verbanden tussen data leggen die nog niet bekend waren.”
Complete antwoorden
Een ander doel van dit project is het combineren van verschillende datavormen. Alderliesten: “Artificial intelligence in de zorg is zeer geschikt om naar beelden, zoals CT-scans te kijken. Het model kan inzichtelijk maken waar er afwijkingen zitten op de scan. Maar er zijn natuurlijk nog veel meer data. Denk aan DNA-profiel, gender, gewicht, medische voorgeschiedenis, noem maar op. Door dit hele palet aan informatie mee te nemen, krijg je betere voorspellingen. Het is een grote vernieuwing om dat te combineren met beter uitlegbare modellen.”
Innovation center for AI
Door de subsidie van het Gieskes-Strijbis Fonds kunnen Alderliesten en collega’s van Amsterdam UMC en CWI meteen aan de slag. “We willen hiermee een langlopende onderzoekslijn en een zogenaamd Innovation Center for AI opzetten.” De focus van de onderzoekers ligt voor nu op oncologiepatiënten. “Maar het is ons ultieme streven om een algemeen bruikbare vorm van uitlegbare AI te ontwikkelen die bijvoorbeeld ook voor Alzheimer patiënten inzetbaar is”, voegt Alderliesten toe.
> Meer informatie over dit project staat op de website van het Gieskes-Strijbis Fonds