Google AI kan nu medische beelden (zoals huiduitslag) interpreteren

Het heet Amie ( Articulated Medical Intelligence Explorer ) en is het kunstmatige intelligentiesysteem dat door Google is ontworpen om vragen van patiënten te beantwoorden. De eerste versie werd in januari 2024 gepresenteerd, maar er wordt al onderzoek gedaan naar een vernieuwd model. Dit model is gebaseerd op Gemini 2.0 Flash en kan niet alleen tekstuele informatie, maar ook afbeeldingen en andere klinische documenten interpreteren en opvragen. In een nog niet door vakgenoten beoordeeld onderzoek dat op het arXiv- platform is gepubliceerd , scoorde het nieuwste model van Amie hoger dan huisartsen op het gebied van diagnostische nauwkeurigheid en het vermogen om bepaalde gegevens of afbeeldingen te interpreteren. Het systeem is echter nog in ontwikkeling en er is meer onderzoek nodig voordat het eventueel in de praktijk kan worden gebruikt.

De anamnese van "Dr. Arnie"

Voordat ze een diagnose kunnen stellen, moeten artsen de nodige informatie over de patiënt verzamelen. Ze moeten daarbij specifieke vragen stellen over zijn medische voorgeschiedenis of, indien nodig, documentatie opvragen over onderzoeken die in het verleden zijn uitgevoerd. Met de nieuwe versie van Amie wil Google precies dit soort interactie simuleren. Uiteraard bevinden we ons in een heel ander vakgebied dan dat van machine learning, dat in de klinische setting wordt toegepast om artsen te ondersteunen bij de interpretatie van beeldvormende onderzoeken (bijvoorbeeld mammografieën). Over dat laatste vakgebied zijn al talloze onderzoeken gepubliceerd.

Hoe het onderzoek werd uitgevoerd

Om de nieuwe prestaties van het platform voor kunstmatige intelligentie te analyseren, werden 20 professionele acteurs ingezet. Zij kregen de opdracht om met Amie of een huisarts te praten (er werden 19 gerekruteerd) en 105 klinische situaties met bijbehorende symptomen te simuleren. De uitwisselingen vonden plaats via een chat waarin verschillende soorten documenten konden worden geüpload, zoals afbeeldingen van huiduitslag of andere dermatologische problemen, of bestanden met de resultaten van een elektrocardiogram of bloedonderzoek.

Elke uitwisseling werd vervolgens geëvalueerd door drie artsen, gespecialiseerd in cardiologie, dermatologie en interne geneeskunde, aan de hand van specifieke vragenlijsten (in totaal waren er 18 specialisten betrokken bij de evaluatie).

AI en klinische beelden

Amie zou hogere scores hebben behaald dan huisartsen, bijvoorbeeld op het gebied van het interpreteren van beelden en de volledigheid van de differentiële diagnose, waarmee verschillende medische aandoeningen met vergelijkbare symptomen kunnen worden onderscheiden. Bovendien zou de diagnostische nauwkeurigheid beter zijn geweest bij beelden van slechte kwaliteit. Vanuit het perspectief van de ‘geduldige actoren’ zou het AI-platform vaak als empathischer en betrouwbaarder worden ervaren.

De grenzen van de 'kunstmatige dokter'

Natuurlijk kent dit type aanpak, ook volgens de auteurs van de studie, beperkingen en risico's. Ten eerste sluit de interactie via chat, die tijdens het onderzoek werd gebruikt om de prestaties van huisartsen te vergelijken met die van het platform voor kunstmatige intelligentie, het gebruik uit van belangrijke communicatiekanalen, zoals non-verbale taal, die in werkelijkheid bijvoorbeeld bijdragen aan het opbouwen van een vertrouwensrelatie met de arts. Bovendien kan de arts tijdens een persoonlijk bezoek dynamischer visuele beoordelingen uitvoeren dan met statische beelden.

De volgende stap

Een ander feit om in gedachten te houden, legt Google uit, is dat het onderzoek ‘fictieve’ patiënten betrof, d.w.z. acteurs, en dat echte gevallen een aanzienlijk hogere mate van complexiteit kunnen hebben. Ze benadrukken dat er meer onderzoek nodig is voordat dit systeem kan worden geëxploiteerd. In dezelfde richting zou Google een onderzoek starten in samenwerking met het Beth Israel Deaconess Medical Center om Amie in een echte klinische context te evalueren.