Artificial Intelligence in de tandheelkundige diagnostiek

Congresverslag

Het is duidelijk: er is een nieuwe tijd aangebroken als het gaat om de tandheelkundige diagnostiek en behandelplanning. Dat blijkt uit de 3 lezingen op het wintersymposium van de Nederlandse Vereniging voor DentoMaxilloFaciale Radiologie (NVDMFR). Voor zover bekend lijkt het de eerste keer dat een symposium over dit onderwerp in de Nederlandse mondzorg is gehouden. De sprekers gingen in op de spectaculaire ontwikkelingen op het gebied van de artificial intelligence (AI) in het algemeen en de gevolgen daarvan voor de radiologische diagnostiek. De onderwerpen werden van 4 kanten belicht. Allereerst, wat betekent AI voor de samenleving en daarna, wat houden de beloftes van AI voor de professie in, welke problemen gaan er mee gepaard zowel op technisch als ethisch gebied en ten slotte wat zijn de tandheelkundige toepassingen? De moderator dr. W.E.R. Berkhout wees in zijn voorwoord op het feit dat AI in de medische diagnostiek al vaak gebruikt wordt. Met behulp van zogenoemde deep learning-activiteiten krijgt de computer instructies om radiologische beelden van patiënten te interpreteren, hetgeen al heeft geleid tot een betere diagnostiek en vooral meer consistentie in de patiëntgegevens.

De eerste spreker dr. K. Klein Willink, data-technoloog, liet in een algemeen verhaal blijken hoever de datatechnologie al in de maatschappij is doorgedrongen. Een voorbeeld is de computertechnologie die in auto’s, robots en herkenningsapparatuur wordt gebruikt. Hij wees vooral op het belang computers met de juiste informatie te voeden. Want is dit niet het geval, dan leveren deze apparaten ook verkeerde informatie. Met andere woorden: stel de juiste diagnose op basis van de juiste techniek.

Dr. H. Marquering, fysicus en werkzaam in het AMC op de afdeling Radiologie, liet in een zeer uitgebreid betoog, voorzien van vele voorbeelden, zien hoever de computertechnologie al in de medische radiologie is geïntegreerd. Daarbij kwam voortdurend de vraag naar voor of computers eigenlijk al radiologen kunnen vervangen, bijvoorbeeld als het de diagnostiek en prognostiek van onder meer hersenbloedingen betreft. Volgens Marquering is de radioloog echter nog steeds onmisbaar.

De laatste spreker was tandarts dr. Anssari Moin. Hij presenteerde enkele initiatieven om de tandheelkundige radiologie te ondersteunen met AI. Dat blijkt niet eenvoudig, mede door gebrek aan dit type onderzoek en gepubliceerde artikelen over deep learning in de mondzorgsector. Met een zeer groot aantal voorbeelden, illustreerde hij de huidige problemen  om computers te leren röntgendiagnostiek uit te voeren. Deze ontstaan vooral vanwege de grote variatie van verschijningsvormen van de gebitsziekten.                                                                                                      

Afsluitend, het mag duidelijk zijn dat de mondzorgsector in de toekomst meer gaat horen over AI en machine learning. Opvallend was dat in de laatste 2 lezingen zeer zelden aan de orde kwam wat de gevaren zijn van deze nieuwe technieken. Het gaat dan om de verkregen overmaat aan diagnostische gegevens en de daarop gebaseerde behandelplanning. Mogelijk is dit voor de NVDMFR interessant voor een nieuw symposium met nieuwe lezingen op dit fascinerende gebied.

M.A.J. Eijkman, redacteur

Leestip:
- ‘Artificial Intelligence screent beter op borstkanker dan mens’ van 20 januari 2020