Onderzoekers zijn er, op initiatief van Het Oogziekenhuis Rotterdam, in geslaagd om met behulp van artificial intelligence (AI) de diagnose ‘glaucoom’ 35% beter te stellen.
Glaucoom is een oogziekte die het gezichtsvermogen onherstelbaar aantast, soms zelfs leidend tot blindheid. Behandeling kan alleen zorgen dat het oog in het beste geval niet verder achteruitgaat. De ziekte is wereldwijd de belangrijkste oorzaak van onomkeerbare blindheid. Glaucoom is ook vrij goed te behandelen. In een vroeg stadium de ziekte diagnosticeren is dan ook belangrijk. En daar zit hem vooral het probleem; zelfs in een ontwikkeld en rijk land als Nederland wordt in slechts 50% van de gevallen de juiste diagnose ‘glaucoom’ gesteld en wordt een passende behandeling opgestart.
Onderzoekers hebben nu een algoritme ontwikkeld waarmee niet-glaucoomspecialisten even goed glaucoom kunnen diagnosticeren als glaucoomspecialisten.
Hoe het begon
Hans Lemij (glaucoomspecialist bij Het Oogziekenhuis Rotterdam) en Koen Vermeer (voormalig directeur en momenteel adviseur bij het Rotterdams Oogheelkundig Instituut) bogen zich drie jaar geleden over dit probleem en vroegen zich af of het mogelijk zou zijn om – door middel van artificial intelligence (AI) een computer te ‘leren’ om aan de hand van een (fundus) foto van het oog glaucoom goed genoeg te ontdekken. Hiermee zou grootschalige screening op glaucoom mogelijk worden en daarmee blindheid en slechtziendheid door glaucoom wereldwijd bij vele mensen worden voorkomen.
Het AI-project
Het project startte met het opzetten van een fotodatabase. Fundusfoto’s van ruim 110.000 ogen van mensen van diverse etniciteit – een representatieve mix van de wereldbevolking – werden beoordeeld.
Het meest cruciale onderdeel van het project was het labelen van de foto’s. Hiervoor werd een grote groep optometristen/oogartsen getraind. Na intensieve scholing en diverse selectierondes en examens werden 20 optometristen/oogartsen uit binnen- en buitenland geselecteerd om de foto’s één-voor-één te labelen met ‘glaucoom’, ‘geen glaucoom’ of ‘niet te beoordelen’. Alle ruim 110.000 fundusfoto’s zijn op die manier gelabeld.
Een AI-challenge
De volgende stap was om een algoritme te bouwen op basis van de beschikbare – gelabelde – fundusfoto’s. In samenwerking met de afdeling Artificial Intelligence van de Universiteit van Amsterdam werd begin 2022 een challenge georganiseerd. De winnende groep bereikte een diagnosepercentage van 85% om glaucoom te herkennen, ongeacht etniciteit en ongeacht de gebruikte funduscamera. Dat is net zo goed als een glaucoomspecialist dat zou doen.
Tot slot
De inzet van artificial intelligence voor het herkennen van glaucoom is niet nieuw. In China werd eerder een traject opgestart en werd een algoritme gebouwd voor het opsporen van glaucoom. Echter, de studie uit China was gebaseerd op Chinese ogen en de AI bleek onvoldoende te presteren op niet-Chinese ogen.
Hoe nu verder?
Het algoritme blijkt uit onderzoek breed en laagdrempelig inzetbaar. Volgende stap is deze opgedane kennis breder te verspreiden en te implementeren.
Initiatiefnemers Hans Lemij en Koen Vermeer
Hans: “Toen Koen en ik zo’n drie jaar geleden met dit project startten hadden we een droom. Een droom dat we een manier zouden vinden om glaucoom beter te diagnosticeren en hiermee voor veel mensen mogelijk blindheid kunnen voorkomen. Als de diagnose eenmaal is gesteld, zijn de meeste glaucoompatiënten namelijk met medicijnen goed te behandelen.
Wellicht dat iedereen in de toekomst jaarlijks bij de opticien een foto kan laten maken van zijn of haar ogen en binnen 5 minuten weet of hij of zij mogelijk glaucoom heeft. Want zo makkelijk zou dit met deze ontwikkeling in de toekomst kunnen zijn. En niet alleen in Nederland, maar overal ter wereld.
Wij zijn er – samen met honderden andere mensen over de hele wereld die zich ook volledig hebben ingezet om dit onderzoek te laten slagen – enorm trots op de mooie resultaten en hopen de stap naar implementatie snel te kunnen gaan maken.”
Bron: Het Oogziekenhuis Rotterdam
Datum: 9 mei 2022
