Glaucoom is een oogziekte die bijna altijd te laat ontdekt wordt, terwijl de gevolgen ervan bij tijdige ontdekking nu juist heel goed te stoppen of in ieder geval af te remmen zijn. Zoals het er nu voorstaat, zijn in ons land 150.000 mensen slechtziend ten gevolge van deze ziekte, waarbij de vezels van de oogzenuw geleidelijk aan verloren gaan. Visuele klachten krijgt de patiënt pas in een heel laat stadium, met als gevolg dat ons land 37.000 mensen met glaucoom telt die al blind zijn aan één oog en 15.000 die blind zijn aan beide ogen.
Hans Lemij liep dan ook al heel lang rond met de gedachte: we moeten iets vinden. “Met het meten van de oogdruk bij de optiek wordt ongeveer vijftig procent van de gevallen van glaucoom ontdekt”, vertelt hij. “Maar die meting levert ook heel veel vals positieven op, want de meeste mensen met een hoge oogdruk hebben geen glaucoom. En optiekwinkels beschikken wel ook over een camera waarmee ze de binnenkant van het oog in kaart kunnen brengen, maar ze zijn veelal onvoldoende in staat om de beelden die dit oplevert te beoordelen.”
Een oogarts kan dat wel, maar een computer zou dat dan ook moeten kunnen leren, meent Lemij. “En als we erin slagen de computer dit te laten doen – zeker met een hulpmiddel dat iedereen gewoon via zijn mobiele telefoon kan gebruiken – kunnen we heel veel leed voorkomen. Zeker op een wereldwijde schaal, want dan hebben we het over 120 miljoen mensen met glaucoom.”
De computer voeden
Het idee om gebruik te maken van artificial intelligence is niet nieuw voor de oogheelkunde. “Het wordt al gebruikt in relatie tot diabetes, wat natuurlijk ook een ziekte is die voor veel blindheid zorgt en waarbij net als bij glaucoom de problemen aan het oog vaak te laat worden ontdekt”, gaat Lemij verder. “Voor die toepassing is al jaren geleden een start gemaakt met de toepassing van artificial intelligence. Het wordt inmiddels ook in de praktijk toegepast, en het werkt vrij goed.”
Dit betekent echter nog niet dat het werk dat hierin is gaan zitten ook bruikbaar is voor een AI-toepassing om glaucoom vroegtijdig op te sporen. “Het principe is hetzelfde”, legt Lemij uit. “De computer moet worden gevoed met beelden om hem te ‘trainen’ om het probleem te herkennen. Maar de karakteristieken in het oog zijn bij glaucoom heel anders dan bij diabetes.”
Dus moest Lemij fotomateriaal gaan verzamelen. “Op basis van de beschikbare documentatie over het onderwerp begreep ik dat ik zo’n 100.000 foto’s nodig had van gezonde ogen en 10.000 ogen die zijn aangetast met glaucoom, om de computer dit trainingsproces te kunnen laten doorlopen.”
Dat niet alleen, die foto’s moesten ook nog worden beoordeeld voordat ze aan de computer konden worden gevoed. Lemij ging dan ook op zoek naar financiering om dit traject mogelijk te maken: een traject van negen maanden. Met het opgehaalde geld gaat hij optometristen – die zijn opgeleid om glaucoom te herkennen – een cursus bieden om de beelden trefzeker te leren beoordelen. Een tegenvaller was dat het vanwege juridische consequenties niet mogelijk bleek om gebruik te maken van de foto’s die een groot internationaal optiekbedrijf beschikbaar zei te hebben.
Lemij: “De oplossing gaat nu mogelijk voor een belangrijk deel komen van een Nederlandse partij. Als dat lukt, hebben we een soort dwarsdoorsnede van de Nederlandse bevolking. Het zullen alleen niet voldoende foto’s van glaucoomogen zijn, dus gaan we de patiënten in ons eigen ziekenhuis ook vragen of we hun ogen op de foto mogen zetten.”
Gevalideerde dataset
Lemij hoopt binnen hooguit anderhalf jaar over voldoende beoordeelde oogfoto’s te beschikken om aan te bieden aan een AI-bedrijf, dat ze dan toe kan passen in een computermodel dat in de optiekwinkels kan worden gebruikt. Hiervoor is het de bedoeling de data uit die beelden te koppelen aan de camera’s in deze winkels waarmee de binnenkant van het oog in beeld wordt gebracht. “De gevalideerde dataset moet zo eenduidig zijn dat het beeld van de camera direct een ja of een nee oplevert”, meent Lemij.
De AI-bedrijven staan klaar om hiermee aan de slag te gaan, stelt de oogarts. “Bedrijven als Google en Apple zouden onmiddellijk willen instappen, IBM ook. En er zijn ook heel veel start-ups op dit gebied die hier beslist interesse in hebben. We hebben op dit moment al een bescheiden samenwerking met een start-up in Wit Rusland, die heel graag wil maar zelf niet aan de benodigde aantallen foto’s kan komen.”
Iedereen kan straks gewoon zelf oogfoto’s maken
Toch zal er nog wat tijd overheen gaan voordat het idee van Lemij is uitontwikkeld tot een werkbaar product dat in de optiekwinkels kan worden toegepast. “We moeten om te beginnen of de sensitiviteit en specificiteit van de beoordeling door de computer van de testset voldoende is”, zegt Lemij. “Ik ga uit van een traject van een jaar of zeven.”
