Programma

Nieuws
Tip hier de redactie
Bekijk overzicht
30 juni 2020
Artikel delen

100.000 oogfoto’s voor AI-training ‘Glaucoom in Beeld’ project

Maart 2019 werd het startsein gegeven voor het AI-project ‘Glaucoom in Beeld’. Tijdens een benefietevenement werd meer dan een half miljoen euro opgehaald voor, zoals toenmalig minister Bruno Bruins dat noemde ‘een voorbeeld van innovatie in de zorg met private middelen’. In de afgelopen vijftien maanden zijn de eerste succesvolle stappen binnen het project gezet.

Tags

Deel dit artikel

Wilt u belangrijke informatie delen met de redactie?

Tip hier de redactie

Een van die stappen is een recente samenwerking waarmee 100.000 oogfoto’s beschikbaar gesteld worden voor het kunnen toepassen van kunstmatige intelligentie bij de vroegtijdige ontdekking van glaucoom. Die foto’s zorgen voor een vliegende start van de AI-training voor het computersysteem van het project.

Het voornaamste doel van ‘Glaucoom in Beeld’ is, zo werd bij de start van het project al duidelijk gemaakt, het voorkomen van blindheid die instaat door glaucoom. Daarvoor is het van belang dat glaucoom in een zo vroeg mogelijk stadium gedetecteerd wordt. Door het tijdig ontdekken van de ziekte kunnen ernstige gevolgen bij de meeste patiënten voorkomen worden. Kunstmatige intelligentie (AI) kan daarbij een grote rol spelen. Een met behulp van duizenden foto’s van zowel zieke als gezonde ogen ‘getrainde’ computer kan sneller en in een eerder stadium bepalen of iemand al dan niet glaucoom heeft.

AI-training met 100.000 oogfoto’s

Om de computer kunstmatig intelligent genoeg te maken zodat hij op basis van een oogfoto glaucoom kan diagnostiseren zijn, zoals gezegd, duizenden vergelijkende foto’s nodig. De afgelopen periode is Glaucoom in Beeld een samenwerking aangegaan met EyePACS. Dit is een Amerikaanse organisatie die zich vooral richt op screening van oogschade door suikerziekte. Ten behoeve van het project stelt EyePACS een database met 100.000 oogfoto’s ter beschikking. Dit betekent niet alleen een vliegende start voor het Glaucoom in Beeld project, maar behelst tevens een flinke kostenbesparing.

“Met de oogfoto’s van EyePACS kunnen we direct van start. Foto’s maken kost veel tijd, zeker omdat door het coronavirus minder patiënten ons ziekenhuis binnenkomen en minder foto’s worden gemaakt. Ik ben dan ook erg blij met deze samenwerking”, zegt Glaucoomspecialist Dr. Hans Lemij.

De 100.000 foto’s worden de komende tijd dor 20 geselecteerde oogartsen en optometristen beoordeeld, waarbij elke foto door twee specialisten beoordeeld wordt. Deze beoordelaars zijn de zogenoemde ‘graders’. Voor het beoordelingsproces wordt momenteel nog gewerkt aan een speciale website door DeepDee, een medisch techologiebedrijf dat gespecialiseerd is in het toepassen van kunstmatige intelligentie voor de diagnose van oogziekten.

Beoordeling door ‘graders’

De selectiecriteria om als ‘grader’ binnen het project aan de slag te mogen zijn streng. Na een drie uur durende cursus die gegeven wordt door Dr. Lemij moeten de potentiële graders een examen afleggen waarvoor zij moeten slagen met minimaal een 9. Inmiddels zijn tien ‘graders’ voor dat examen geslaagd. De komende weken worden nog diverse examens afgenomen. Verwacht wordt dat het beoordelingsproces in de loop van deze zomer zal starten.

Bij het beoordelen van de foto’s kiezen de graders per foto met een druk op de knop voor ‘glaucoom’ of ‘normaal’. Bij de keuze ‘glaucoom’ moet de grader vervolgens ook de motivatie van die diagnose toelichten. Ook dat gebeurt middels selectieknoppen voor diverse motivaties.

Wanneer alle foto’s beoordeeld zijn, dan worden ze, samen met de bevindingen en motivaties gebruikt voor de zogenoemde AI-training van het computersysteem. Verwacht wordt dat de computer daarna voldoende intelligentie bezit om aan de hand van een foto van het netvlies (fundusfoto) te kunnen bepalen of iemand glaucoom heeft of niet.

Tags

Deel dit artikel

Wilt u belangrijke informatie delen met de redactie?

Tip hier de redactie

Mis niks en ontvang de spannendste ontwikkelingen