Het algoritme kijkt in alle medische informatie van de huisartsenpraktijk. Met name het gebruik van vrije tekstgegevens is daarbij nieuw en belangrijk. Martijn Schut, hoogleraar Translationele Artificiële Intelligentie: “In de medische voorgeschiedenis pikt het algoritme een voorspellend signaal op. Hiermee identificeert het algoritme een groot deel van deze patiënten tot vier maanden eerder dan nu het geval is.” Andere studies gebruikten vooraf gedefinieerde en gecodeerde variabelen, zoals bijvoorbeeld de variabelen ‘roken’ of ‘bloed ophoesten’. “Blijkbaar staat er in de vrije tekst informatie over de voorgeschiedenis van de patiënten, waarmee we dankzij het algoritme veel eerder patiënten met kanker kunnen opsporen”, zegt Ameen Abu Hanna, hoogleraar Klinische Informatiekunde en medeonderzoeker. Verder onderzoek moet uitwijzen wat nu de fragmenten zijn waarop het algoritme aanslaat om het ook daadwerkelijk te kunnen gebruiken in de praktijk.
Ook geschikt voor andere soorten kanker
Mogelijk biedt deze methode ook soelaas voor andere kankersoorten, die vaak pas in een vergevorderd stadium worden gevonden, zoals alvleesklier-, maag- of eierstokkanker. Voor de patiënt is de kans op overleving groter en de kwaliteit van leven beter. Henk van Weert, emeritus hoogleraar Huisartsgeneeskunde, legt uit: “Nu krijgen veel patiënten de diagnose longkanker in een gevorderd stadium, 3 of 4, waardoor 80 procent van de patiënten vaak binnen een jaar sterft. Eerder onderzoek maakte waarschijnlijk dat een winst van vier weken al een merkbaar effect heeft op de prognose. Vier maanden is daarmee een waarschijnlijk zeer relevante winst.”
Screening versus algoritme
Van de 34 patiënten, die door het algoritme worden geïdentificeerd, heeft er één longkanker. Vergeleken met screening is het aantal fout positieven lager en kan de selectie gewoon tijdens het consult plaatsvinden. Longkanker blijft een van de meest voorkomende kankersoorten en heeft, ondanks vooruitgang in de behandeling, nog steeds een slechte prognose. Ruim 80 procent van de patiënten komt binnen vijf jaar te overlijden. Eerder onderzoek wees op een aanzienlijke toename van overleven wanneer de behandeling vier weken eerder start. Door gebruik te maken van het ontwikkelde algoritme, zou 62 procent van de patiënten met longkanker vier maanden eerder kunnen worden doorverwezen. De methode moet echter nog gevalideerd worden in verschillende landen en zorgsystemen.
Onderzoeksopzet
De studie analyseerde gegevens van 525.526 patiënten uit vier academische huisartsnetwerken in Amsterdam, Utrecht en Groningen. Van deze groep kregen 2.386 patiënten de diagnose longkanker. De diagnoses werden gevalideerd met behulp van het Nederlandse kankerregister. Zowel gestructureerde als vrije tekstgegevens werden gebruikt om de diagnose longkanker vijf maanden (vier maanden voor doorverwijzing) eerder te voorspellen.
Lees hier de publicatie van de resultaten van de studie in de British Journal of General Practice.
Financiering
Het onderzoek is mede gefinancierd met een Alpe d’HuZes toekenning van KWF.
Foto: shutterstock
