Medisch onderzoek kan veel sneller: AI kraakt big data in recordtijd

AI-chatbots zijn in staat om razendsnel bergen medische data te analyseren. Met de juiste prompts is het eindresultaat soms zelfs beter dan wat complete onderzoeksteams na maanden weten te produceren. Nieuw Amerikaans onderzoek laat zien dat dit cruciaal kan zijn in de strijd tegen vroeggeboorte.

Wat als een slimme chatbot in een paar minuten doet waar datawetenschappers maanden op ploeteren? Onderzoekers van University of California, San Francisco (UCSF) en Wayne State University namen de proef op de som en de uitkomst is indrukwekkend.

Wetenschappers en AI-systemen kregen dezelfde opdracht: voorspel vroeggeboorte op basis van gezondheidsgegevens van ruim duizend zwangere vrouwen. Het startschot klonk en sommige AI-chatbots leverden in recordtempo werkende voorspellingsmodellen af, soms ook beter dan menselijke teams die maanden aan de data hadden gesleuteld.

Code in minuten

Zelfs een relatief onervaren duo, bestaande uit een masterstudent en een middelbare scholier, wist binnen enkele minuten bruikbare computercode te genereren met hulp van AI. Een klus waar ervaren programmeurs normaal gesproken uren tot dagen voor nodig hebben. De kracht van de AI zat hem in de prompts. Met behulp van verrassend compacte, maar uiterst gerichte instructies werd de chatbot aangezet om zelf analysecodes te schrijven om de complexe gezondheidsdata te doorgronden.

Niet elke AI bleek een schot in de roos: slechts vier van de acht geteste systemen wisten bruikbare code te produceren. Maar opvallend was dat ze geen legertje specialisten nodig hadden om tot resultaten te komen. “Deze AI-tools nemen een van de grootste knelpunten in de datawetenschap weg: het bouwen van onze analysepijplijnen”, zegt Marina Sirota van UCSF. “Die versnelling is meer dan welkom voor patiënten die nú hulp nodig hebben.”

De puzzel van vroeggeboorte

Snellere data-analyse heeft directe gevolgen voor de zorg. Vroeggeboorte is in de Verenigde Staten de belangrijkste doodsoorzaak onder pasgeborenen en een grote risicofactor voor blijvende motorische en cognitieve problemen. Dagelijks worden in de VS ongeveer duizend baby’s te vroeg geboren. Toch weten wetenschappers nog altijd weinig over de precieze oorzaken. Sirota’s team verzamelde daarom microbioom-data van circa 1200 zwangere vrouwen, afkomstig uit negen verschillende studies. Het openbaar delen van geanonimiseerde medische data was hierbij cruciaal.

Maar met alleen data ben je er nog niet. De enorme hoeveelheid informatie bleek lastig te analyseren. Daarom werd eerder al een internationale wedstrijd georganiseerd onder de naam DREAM (Dialogue on Reverse Engineering Assessment and Methods), waarbij meer dan honderd onderzoeksgroepen algoritmes ontwikkelden om patronen te vinden die wijzen op vroeggeboorte. De competitie duurde drie maanden en het publiceren van de resultaten bijna twee jaar.

AI zet de turbo op onderzoek

Om te testen of dat sneller kan, werkten de onderzoekers samen met Adi Tarca van Wayne State University. Acht AI-chatbots kregen dezelfde datasets als de DREAM-deelnemers, zonder menselijke tussenkomst bij het programmeren. Met zorgvuldig geformuleerde prompts, vergelijkbaar met hoe OpenAI’s ChatGPT werkt, moesten de systemen algoritmes bouwen om vroeggeboorte te voorspellen en de zwangerschapsduur te bepalen op basis van bloed-, placenta- en vaginale microbioomdata.

Vier AI-systemen presteerden vergelijkbaar met de menselijke teams, soms zelfs beter. En het hele project – van start tot het indienen van een wetenschappelijk artikel in Cell Reports Medicine – nam slechts zes maanden in beslag.

Mens blijft nodig

Maar let op, er is voorzichtigheid geboden. AI kan misleidende resultaten produceren en kan menselijke expertise niet vervangen. Onderzoekers moeten alert blijven en ingrijpen wanneer systemen de mist in gaan, maar de potentie is enorm. “Dankzij generatieve AI hoeven onderzoekers met beperkte data-ervaring geen grote samenwerkingen meer op te tuigen en urenlang code te debuggen”, zegt Tarca enthousiast. “Er is op deze manier meer tijd en mentale energie over om zich te richten op de juiste biomedische vragen.”

We schreven vaker over dit onderwerp, lees bijvoorbeeld ook Geen ontsnappen meer aan: ChatGPT zit straks zelfs in je kleding verweven en ChatGPT gaat eerst de mist in met oud wiskundig raadsel. Maar dan verrast het de onderzoekers. Of lees dit artikel: Einde van de psycholoog? ChatGPT biedt nu al betere therapie.

Uitgelezen? Luister ook eens naar de Scientias Podcast: