Een nieuw AI-model kan het risico dat een vrouw in de komende vier jaar borstkanker ontwikkelt nauwkeuriger inschatten op basis van mammogrambeelden. Het model, de BRAIx-risicoscore, is gebaseerd op een algoritme dat oorspronkelijk werd ontwikkeld om tumoren op screeningsbeelden te detecteren.
Onderzoekers hebben deze technologie aangepast om ook een individuele risicoschatting te maken. In de studie bleek dat bijna één op de tien vrouwen die volgens het model tot de hoogste twee procent risicogroep behoorden, binnen vier jaar alsnog borstkanker ontwikkelde, ondanks een eerdere negatieve screening. De resultaten van het onderzoek zijn onlangs gepubliceerd in The Lancet Digital Health.
Gepersonaliseerde screening
Borstkankerscreening heeft de sterfte bij vrouwen tussen 50 en 74 jaar aanzienlijk verminderd, met naar schatting 40 tot 50 procent. Toch is het huidige screeningsprogramma in veel landen grotendeels gebaseerd op een uniforme aanpak, waarbij vrouwen op dezelfde manier en met dezelfde frequentie worden onderzocht, ongeacht hun individuele risico.
Traditionele methoden om het risico op borstkanker te voorspellen, zoals genetische factoren, borstweefseldichtheid of vragenlijsten, hebben tot nu toe beperkt effect gehad op de dagelijkse klinische praktijk. AI-gebaseerde systemen bieden volgens onderzoekers nieuwe mogelijkheden om screening te personaliseren, omdat ze gebruikmaken van informatie die al aanwezig is in mammogrambeelden.
Grote datasets
Voor de ontwikkeling van de BRAIx-risicoscore gebruikten onderzoekers mammogramdata van bijna 400.000 vrouwen. Het model werd vervolgens getest op gegevens van bijna 96.000 vrouwen uit Australië. De resultaten werden daarna bevestigd in een onafhankelijke studiepopulatie van meer dan 4.500 vrouwen in Zweden.
De analyse liet zien dat de AI-risicoscore het risico op borstkanker nauwkeuriger kon voorspellen dan factoren waarop artsen traditioneel vertrouwen, zoals borstweefseldichtheid, land van herkomst of familiegeschiedenis. Bij vrouwen in de hoogste twee procent van de BRAIx-score bleek de kans op een borstkankerdiagnose binnen vier jaar 9,7 procent te zijn. Dat risico ligt zelfs hoger dan bij sommige vrouwen met erfelijke BRCA1- of BRCA2-genmutaties.
Potentie voor vroegere detectie
Volgens de onderzoekers kan een AI-gebaseerde risicoschatting helpen om screeningsprogramma’s beter af te stemmen op individuele patiënten. Vrouwen met een verhoogd risico zouden bijvoorbeeld vaker gecontroleerd of aanvullend onderzocht kunnen worden, terwijl vrouwen met een zeer laag risico mogelijk minder vaak gescreend hoeven te worden.
Een dergelijke aanpak zou niet alleen kunnen bijdragen aan eerdere detectie van borstkanker, maar ook het aantal onnodige vervolgonderzoeken kunnen verminderen. De onderzoekers benadrukken wel dat verdere studies nodig zijn voordat de technologie kan worden toegepast in de dagelijkse klinische praktijk.
AI en borstkankerrisico
De afgelopen twee jaar schreven wij ook al over een aantal vergelijkbare ontwikkelingen. Eind 2025 werden met een aan de Universiteit van Cambridge ontwikkelde AI-tool voor risicovoorspelling al veelbelovende resultaten behaald bij het identificeren van vrouwen met een verhoogd risico op het ontwikkelen van intervalborstkanker.
En een jaar eerder, in december 2024, berichtten wij over een in de VS ontwikkeld AI-algoritme dat met behulp van mammogrammen van de afgelopen drie jaar in staat is het risico op de toekomstige ontwikkeling van borstkanker twee keer nauwkeuriger kan voorspellen dan vragenlijsten die alleen de klinische risicofactoren beoordelen, zoals leeftijd, ras en familiegeschiedenis van borstkanker.
