Kunstmatige intelligentie helpt Afrika corona opsporen

09 apr 2020

Afrikaanse ziekenhuizen hebben amper mogelijkheden om corona-tests uit te voeren. Een röntgenapparaat voor longfoto’s is er vaak wél, en kunstmatige intelligentie kan helpen om die foto’s te beoordelen op het virus. Een spin-off van het Radboudumc stelt daarvoor nu gratis software beschikbaar.

Grip krijgen op corona wordt extreem lastig voor Afrikaanse landen. ‘Er is amper testcapaciteit, er zijn geen IC’s en afstand houden in sloppenwijken waar iedereen dicht op elkaar woont: vergeet het maar,’ zegt Bram van Ginneken, hoogleraar Functionele beeldanalyse bij het Radboudumc en oprichter van softwarebedrijf Thirona.

‘Dan is er ook nog tuberculose en HIV. Die patiënten zijn waarschijnlijk sowieso gevoeliger voor Covid-19. Het continent heeft wel een relatief jonge populatie, dus meer mensen die qua leeftijd minder risico lopen, maar dat is dan ook het enige positieve.’

Screening

De zorg zal onvermijdelijk enorm onder druk komen te staan. Snelle screening van patiënten, om te beoordelen wie het virus heeft en wie ziekenhuiszorg nodig heeft, is dan belangrijk. Thirona en Delft Imaging hopen daaraan bij te dragen met CAD4COVID, gratis te downloaden software die met kunstmatige intelligentie longfoto’s analyseert.

‘In ontwikkelingslanden komen elke dag mensen ziekenhuizen binnen met TBC, Covid-19 komt daar nu bovenop’

De twee bedrijven hebben al een aantal jaar ervaring met vergelijkbare software voor het screenen op tuberculose (TBC), in arme landen nog altijd een belangrijke doodsoorzaak. Van Ginneken: ‘In ontwikkelingslanden komen elke dag mensen in ziekenhuizen binnen met TBC, Covid-19 komt daar nu bovenop.’

Het belangrijkste voor het ziekenhuispersoneel is dat ze TBC- en Covid-19-patiënten uit elkaar kunnen houden. CAD4COVID spoort daarom specifiek corona op, door het analyseren van longschade op röntgenfoto’s via algoritmes. Elke foto krijgt een score van 0 tot 100, die de waarschijnlijkheid aangeeft dat een patiënt het virus onder de leden heeft. ‘Als ziekenhuis kun je op basis van die score een richtlijn opstellen, bijvoorbeeld dat je iedereen met een score boven de 80 beschouwt als iemand die longontsteking door Covid-19 heeft.’

Bram van Ginneken. Foto: Radboudumc

Patronen

Het algoritme is gebaseerd op een heleboel foto’s van mensen met en zonder longontsteking plus een klein aantal bevestigde gevallen van corona. Van Ginneken: ‘Er zijn allerlei typen longontsteking, veroorzaakt door virussen ofwel bacteriën. Specifieke patronen in longfoto’s kunnen duiden op een bepaald type, al valt dat niet met 100 procent zekerheid te zeggen.’

Maar, benadrukt hij, microbiologische tests doen het niet altijd beter. ‘Bij een coronatest waarbij je met een stokje door de neus strijkt, gebeurt het weleens dat iemand de eerste dagen positief test en later, als het virus naar de longen is gedaald, negatief. Terwijl je de longschade dan wel op scans ziet.’

Het enige wat nodig is, is een röntgenapparaat en iemand met een beetje technisch verstand

Hoe meer data er komt over het coronavirus, hoe beter de kunstmatige intelligentie achter CAD4COVID te trainen is. Van Ginneken heeft inmiddels duizend röntgenfoto’s binnen van Nederlandse patiënten van wie een longfoto gemaakt werd vanwege verdenking op corona. Ook is er net een grote beursaanvraag de deur uit voor het eerste validatieonderzoek met CAD4COVID in Lesotho, een klein landje middenin Zuid-Afrika. Als alles goed gaat, kan dat in mei starten.

Software

Kan kunstmatige intelligentie corona uiteindelijk beter herkennen dan de arts met het blote oog? In Afrika in ieder geval wel. Van Ginneken: ‘Daar is het probleem dat er vaak überhaupt geen dokters gespecialiseerd zijn in het beoordelen van röntgenfoto’s. Mensen worden opgeleid tot algemeen arts. Onze software is direct verbonden aan het röntgenapparaat, dus er komt automatisch een score uitrollen.’ Het enige wat nodig is om ermee aan de slag te gaan, is een röntgenapparaat en iemand met een beetje technisch verstand om de software aan de machine te koppelen.

Terwijl in Afrika het röntgenapparaat vaak het enige is dat voor handen is, discussiëren artsen in het Westen over het gebruik van röntgenfoto’s versus de CT-scan. ‘De röntgenfoto is een eenvoudige test: je zet iemand voor het apparaat, drukt op een knopje en klaar’, legt van Ginneken uit. ‘Maar een CT-scan geeft een 3D-beeld, waarop je schade aan de longen nog veel beter kunt zien.’

De CT-scan, waarbij een patiënt liggend een tunnelapparaat in gaat, is voor het diagnosticeren van COVID-19 niet de standaard in veel ziekenhuizen. Het kost meer tijd en het apparaat moet na iedere patiënt grondig worden schoongemaakt. Het Radboudumc maakt momenteel wel van iedere vermeende corona-patiënt een CT-scan, vertelt Van Ginneken. Ook dat levert waardevolle kennis op voor zijn software: volgende week brengt zijn onderzoeksgroep een algoritme uit om CT-scans te beoordelen op Covid-19. Ook dat zal dan gratis te downloaden zijn.

Leuk dat je Vox leest! Wil je op de hoogte blijven van al het universiteitsnieuws?

Bedankt voor het toevoegen van de vox-app!

1 reactie

Geef een reactie

Vox Magazine

Het onafhankelijke magazine van de Radboud Universiteit

lees de laatste Vox online!

Vox Update

Een directe, dagelijkse of wekelijkse update met onze artikelen in je mailbox!

Wekelijks
Nederlands
Verzonden!