Meer dan negen op de tien kankerpatiënten is voordat de diagnose gesteld werd door een huisarts doorverwezen. Meestal omdat zij klachten hadden die de huisarts verdacht vond en waarvoor hij nader onderzoek nodig achtte. Voordat het zover is, is de betreffende patiënt vaak al meerdere keren met klachten die nog niet direct op de aanwezigheid van kanker wijzen, bij de huisarts geweest. Hoe mooi zou het zijn als al deze informatie, nog voor de doorverwijzing, met behulp van een AI-algoritme al doorgespit kan worden op aanwijzingen voor de mogelijke aanwezigheid van kanker.
Het gebruik van AI om de kankerdiagnostiek en -behandeling te verbeteren is niet nieuw. Het wordt onder andere al toegepast bij het bepalen van (de kans op) borstkanker en het verbeteren van de behandeling van prostaatkanker. In die gevallen gebeurt dat echter pas in de tweedelijns-fase, nadat een patiënt doorverwezen is.
Informatie 'verborgen' in patiëntendossiers
De 'procedure' die nu gevolgd wordt betekent dat de patiënt na een doorverwijzing doorgaans binnen enkele weken bij een specialist belandt. Huisartsen doen goed werk maar in het traject lijkt gezien de huidige stand van de wetenschap weinig tijds- en gezondheidswinst te boeken.
“De huisarts zal echter pas doorverwijzen als er voldoende aanwijzingen zijn voor kanker. Daar gaan soms enkele consulten overheen, omdat patiënten vaak in eerste instantie alleen met vage symptomen op het spreekuur komen, die onvoldoende zorgwekkend zijn”, vertelt Henk van Weert, hoogleraar Huisartsgeneeskunde.
Dat bracht twee hoogleraren van Amsterdam UMC op het idee of het mogelijk zou zijn om de gegevens die door huisartsen in de medische dossiers van patiënten opgeslagen wordt, te gebruiken om eerder een diagnose te stellen. Zij startten zin 2016 daarvoor het AI-DOC project. AI-DOC staat voor Artificial Intelligence for earlier Detection Of Cancer. Daarbij spelen de patiëntendossiers, en een AI-algoritme, een centrale rol.
“Huisartsen hebben vaak wel tien jaar of nog veel langer contact met een patiënt, soms ook met hun familie en kinderen. In die periode noteren ze van alles in hun patiëntendossiers: de aanleiding voor een consult, diagnoses, onderzoeksuitslagen, medicijnen, sociale informatie, werk. Sommige informatie is gecodeerd, maar veel noteert de huisarts ook in vrije tekst. Zo’n dossier is daarom een rijke bron van gegevens die mogelijk voorbodes bevatten, in welke vorm dan ook, van het soort kanker dat de patiënt heeft gekregen”, aldus Van Weert.
AI-algoritme en spoort naar kanker
Voor het AI-DOC project startten de twee hoogleraren, Henk van Weert en Niek de Wit, samen met UMC Utrecht en UMC Groningen met de analyse van 550.000 geanonimiseerde patiëntendossiers. Voor de analyse werden deze dossiers aangevuld met data uit de Nationale Kanker Registratie zodat duidelijk was welke van de 550.000 patiënten ook daadwerkelijk de diagnose kanker gekregen had. De overige patiënten, die geen kanker hadden, fungeerden als controlegroep.
Met het AI-algoritme werd vervolgens gezocht op aanwijzingen voor long-, darm-, eierstok- en alvleesklierkanker. Dit zijn vormen van kanker waarbij veel winst te behalen is. De eerste resultaten, die nog niet gepubliceerd zijn, zijn goed te noemen. Met name voor longkanker en dikkedarmkanker blijkt het algoritme in staat de kanker drie tot vier maanden voor de verwijzing al op te sporen. Daarbij moet wel aangetekend worden dat van elke zestien patiënten die door het algoritme aangemerkt werden, één ook daadwerkelijk kanker gehad bleek te hebben.
Het algoritme bleek echter nog geen succes voor eierstok- en alvleesklierkanker. “Dat kan komen omdat die kankers niet vaak genoeg voorkomen, maar dat weten we niet. We zouden het algoritme op nog grotere hoeveelheden patiëntendata moeten loslaten om daarover uitsluitsel te krijgen”, aldus Van Weert.
Financiering nodig
Om het AI-DOC project te kunnen voortzetten, is extra geld nodig. “Er zijn nog veel stappen te zetten voordat we een softwareprogramma hebben dat bruikbaar is in de huisartspraktijk. Het huidige algoritme is een black box. Dat bekent dat we niet weten welke woorden en zinsdelen en combinaties daarvan precies relevant zijn als vroege aanwijzingen voor kanker. Daar gaan we verder onderzoek naar doen,” zegt hoogleraar Ameen Abu-Hanna.
Ook is het nog niet duidelijk of, en zo ja hoe, de oplossing straks in de praktijk, bij de huisarts, ingezet kan worden.
