AI spoort prostaatkanker op, prestaties verschillen per ziekenhuis

Een AI-systeem kan prostaatkanker op MRI-scans even nauwkeurig opsporen als een gemiddelde radioloog. Dat blijkt uit internationaal onderzoek onder leiding van het Radboudumc, waarbij ruim 22.000 MRI-scans uit 22 landen zijn geanalyseerd. De onderzoekers onderzochten hoe betrouwbaar het systeem is in verschillende ziekenhuizen en patiëntgroepen. Hoewel AI radiologen kan ondersteunen bij de diagnostiek, blijken de prestaties per ziekenhuis sterk uiteen te lopen.

De onderzoeksresultaten zijn relevant voor de prostaatkankerdiagnostiek, waar de komende jaren een grotere vraag wordt verwacht. Naar verwachting verdubbelt het aantal mannen dat wereldwijd jaarlijks de diagnose prostaatkanker krijgt in de komende twintig jaar tot ongeveer drie miljoen.

MRI is inmiddels de standaard voor het opsporen van prostaatkanker. Dat vergroot de werkdruk voor radiologen, die bovendien veel expertise nodig hebben om de scans goed te beoordelen. AI kan hen daarbij mogelijk ondersteunen. De resultaten van het onderzoek laten echter zien dat een systeem dat op de ene dataset goed presteert, niet automatisch in andere ziekenhuizen even betrouwbaar is.

Voortbouwen op eerdere studie

De internationale studie bouwt voort op onderzoek uit 2024, eveneens gecoördineerd vanuit het Radboudumc. Daarin onderzochten wetenschappers hoe AI presteert op een gestandaardiseerde test voor de beoordeling van prostaat-MRI's. Het systeem presteerde daarbij vergelijkbaar met radiologen.

Een gestandaardiseerde test maakt het mogelijk AI-systemen onafhankelijk te beoordelen aan de hand van dezelfde gegevens en vooraf vastgestelde criteria. Daarmee wordt voorkomen dat goede resultaten tijdens de ontwikkeling van een systeem automatisch worden gezien als bewijs voor betrouwbaarheid in de dagelijkse praktijk, aldus onderzoeksleider en hoogleraar Henkjan Huisman.

AI internationaal getest

Voor het nieuwe onderzoek gebruikten de wetenschappers ruim 22.000 MRI-scans van mannen uit 22 landen om het AI-systeem te ontwikkelen en te valideren. Anders dan bij het eerdere onderzoek werden niet alleen scans van mannen met een verdenking op prostaatkanker meegenomen, maar ook beelden uit bevolkingsonderzoeken.

Vervolgens testten de onderzoekers het systeem in drie grote internationale klinische studies. Zowel bij mannen met een verdenking op prostaatkanker als bij deelnemers aan bevolkingsonderzoeken herkende de AI de ziekte even nauwkeurig als een gemiddelde radioloog. Dat wijst erop dat de technologie mogelijk in verschillende zorgcontexten kan worden ingezet.

De resultaten waren niet in alle ziekenhuizen gelijk. Uit de analyse, gecoördineerd door onderzoeker Anindo Saha, bleek dat het AI-systeem in 32 procent van de deelnemende ziekenhuizen beter presteerde, in 40 procent gemiddeld presteerde en in 28 procent minder nauwkeurig was. Volgens de onderzoekers kunnen verschillen in expertise, de samenstelling van patiëntgroepen en de kwaliteit van de MRI-beelden hierbij een rol spelen. De prestaties van AI zijn daarmee niet alleen afhankelijk van de technologie zelf, maar ook van de omstandigheden waarin het systeem wordt gebruikt.

Vervolgonderzoek noodzakelijk

Hoewel de resultaten perspectief bieden voor AI in de medische beeldvorming, is het systeem nog niet beschikbaar voor toepassing in de klinische praktijk. Daarvoor is aanvullend grootschalig onderzoek nodig. Ook is het belangrijk om AI-systemen niet alleen vooraf te testen, maar hun prestaties onafhankelijk te blijven volgen.

Veranderingen in patiëntgroepen, MRI-apparatuur en beeldkwaliteit kunnen namelijk invloed hebben op de betrouwbaarheid. Bovendien toont het onderzoek nog niet aan dat het gebruik van AI in de dagelijkse zorg daadwerkelijk leidt tot betere uitkomsten voor patiënten. Of die meerwaarde er is, moet uit vervolgonderzoek blijken.

Internationaal onderzoek

Ook internationaal wordt onderzocht hoe AI de prostaatkankerdiagnostiek kan ondersteunen. Zo startte de Britse National Health Service (NHS) in 2025 een proef met AI-software die MRI-scans analyseert en de diagnostische doorlooptijd mogelijk verkort van enkele weken naar één dag. Het systeem wordt getest in vijftien ziekenhuizen bij ongeveer 10.000 MRI-scans. Net als bij het onderzoek van het Radboudumc moet deze praktijkproef uitwijzen welke meerwaarde AI heeft voor de dagelijkse diagnostiek.