De Augmented Reality Microscoop van Google kan helpen bij het opsporen van kankercellen. De techniek maakt gebruik van kunstmatige neurale netwerken, dezelfde technologie die bijvoorbeeld achter de Siri-app zit.
Volksziekte nummer één
Wereldwijd is het aantal kankerpatiënten naar schatting gestegen tot 18,1 miljoen nieuwe gevallen en 9,6 miljoen sterfgevallen in 2018. Een op de vijf mannen en een op de zes vrouwen ontwikkelt tijdens hun leven kanker, en een op de acht mannen en een op de elf vrouwen sterft aan de ziekte. Daarmee is kanker volksziekte nummer één. Nieuwe effectieve behandelingen zoals immunotherapie werken niet bij iedereen of elke vorm van kanker en ook chemotherapie slaat niet altijd aan. Wel geldt: hoe eerder de ziekte wordt opgespoord hoe groter de overlevingskansen. Daarom is de hulp van kunstmatige intelligentie hierbij veelbelovend om het aantal sterfgevallen terug te dringen.
Hulp bij het opsporen van kwaadaardige cellen
Goed nieuws dus dat Google een microscoop heeft ontwikkeld waarmee je kankercellen kunt opsporen. Het is een augmented reality microscope. Dat houdt in dat het een beeld geeft van de werkelijkheid waaraan door kunstmatige intelligentie elementen worden toegevoegd. Bestaande microscopen kunnen de techniek gebruiken.
Het is nog altijd standaardprocedure om kankercellen door artsen op te sporen met een microscoop tijdens een biopsie. Maar al in 2017 heeft het deep learning algorithm van Google aangetoond dat het minstens even goed is in het opsporen van kankercellen als een patholoog. Wat betekent dat voor de toekomst van de oncologie?
Hoe het algoritme werkt
De Google-microscoop werkt met een bijlerend algoritme dat data (beelden) van gesignaleerde kankercellen aan elkaar koppelt, waardoor het steeds beter wordt in het herkennen ervan. De beelden die een onderzoeker door de Google-microscoop ziet, worden in een programma geüpload en aan een database toegevoegd, waardoor het algoritme steeds bekender wordt met de verschillende verschijningsvormen van kwaadaardige cellen. Het traint zichzelf dus met de feedback van menselijke artsen. In de nabije toekomst zal de Google-microscoop beter worden in het herkennen van kankercellen dan pathologen.
Een snellere biopsie
Op dit moment is de technologie al zover dat het artsen kan ondersteunen tijdens een biopsie. Met een pijlen, heatmaps of andere indicatoren kan het algoritme een verdacht gebied aanwijzen, waarna de patholoog kan vaststellen of het daadwerkelijk een kankercel is. Een uitkomst, want het opsporen van kankercellen tijdens een biopsie is een tijdrovend werk. Het analyseert de gebieden met een vertraging van 100 milliseconden. Dat betekent dat het in 0.1 seconden een analyse van een gebied kan geven, ongeveer zo lang als het duurt om te knipperen.
De belofte van deep learning
Zulke algoritmes zijn al toegepast in diverse medische specialismen, met name in de radiologie en pathologie, en hebben prestaties bereikt die vergelijkbaar zijn met die van menselijke deskundigen. Bovendien is het mogelijk dat deep learning verbanden kan zien in medische beelden die niet zichtbaar zijn bij menselijke analyse en die kunnen worden gebruikt om informatie te krijgen over de moleculaire status, prognose of behandelingsgevoeligheid.