We horen al langer over de ontwikkeling van zelfrijdende auto’s, maar zelflerende computers klinkt de meesten van ons vreemd in de oren. De verwachting van onderzoekers is dat zelflerende computers een revolutie in de zorg teweeg zullen brengen. Sterker nog: ze zijn er al en hebben bepaalde taken van artsen al overgenomen. Uit onderzoek blijkt ook dat computers bepaalde taken beter uitvoeren dan hoogopgeleide specialisten. Het gaat dan bijvoorbeeld om toepassingen in de dermatologie, pathologie en oogheelkunde.


Het trainen van een computernetwerk

De inzet van computers in de zorg is helemaal niet nieuw. Bij het diagnosticeren van borstkanker wordt al lang gebruik gemaakt van computers, maar de inzet was in de praktijk problematisch, omdat er veel zogeheten 'valse positieven' waren (dat wil zeggen dat de computer regelmatig aangeeft dat er sprake is van borstkanker terwijl dat niet zo is).

Computers worden niet langer geprogrammeerd om een bepaalde ziekte te herkennen, maar om een computernetwerk te trainen. Dit betekent voor het diagnosticeren van borstkanker dat het netwerk wordt gevuld met vele duizenden afbeeldingen van gewone cellen en tumorcellen. Vervolgens wordt het netwerk getraind om tumorcellen met behulp van algoritmes te herkennen. Deze algoritmes worden in een internationaal samenwerkingsverband gebouwd en getest.

De arts blijft nodig in het diagnostiekproces

Uit de eerste testresultaten blijkt dat de algoritmes beter en veel sneller presteren dan artsen, waarbij 'valse positieven' nauwelijks voorkomen. Een computer kan in een minuut duizenden afbeeldingen evalueren, iets wat een mens nooit zal kunnen. Een interessante uitkomst van de testfase is dat het beste resultaat bij het diagnosticeren van borstkanker behaald wordt als de computer en de mens samenwerken. De snelle en precieze evaluatie van een klompje cellen door de techniek krijgt meerwaarde door de ervaren blik van een arts. We hoeven dus niet bang te zijn dat zelflerende computers in de zorg het werk van artsen zullen overnemen.