Hoogleraar Erwin Berkhout: “Contrasten geven helderheid en maken het leven mooi”

 Hoe bent u in de radiologie terechtgekomen?

In mijn laatste studiejaar wilde ik me verdiepen in computergestuurd boren, dat wat we tegenwoordig digital dentistry noemen. Er was dus niet direct een link met radiologie, maar de afdeling Radiologie was toen de afdeling met de meeste technische knowhow. Zo kwam ik ermee in aanraking. En de rest is geschiedenis. Ik werd eerst gevraagd om student-assistent te worden en na mijn afstuderen om als docent te blijven. Bij de afdeling heb ik ook mijn promotieonderzoek gedaan: Implementation of Digital Dental Radiology: User aspects, radiation dose and diagnostic effects. Zo kwam ik tot aan mijn nek in de radiologie.

Ik heb het werk bij de universiteit altijd gecombineerd met de praktijk in Loosdrecht van mij en mijn vrouw, die ook tandarts is. Als docent en onderzoeker vind ik het waardevol om de situatie in het veld te blijven meemaken, zodat je niet uit een ivoren toren iets roept zonder dat je weet hoe het op de werkvloer gaat. Aanvankelijk werkte ik drie dagen per week in de praktijk, dat is tegenwoordig nog één dag per week.

Bent u de opvolger van Paul van der Stelt?

Feitelijk ben ik zijn opvolger, maar wel ruim tien jaar nadat hij met emeritaat is gegaan. De leerstoel is uitgebreid met digitale tandheelkunde. De naam is dus wat anders: Orale Radiologie, Beeldvorming en Digitale Tandheelkunde.

En wat is daarin uw opdracht?

In brede zin ben ik verantwoordelijk voor onderwijs, onderzoek en zorg op deze terreinen. Het gaat dus bijvoorbeeld om stralingsveiligheid, nieuwe ontwikkelingen in de diagnostiek en tandheelkundige radiologie, zoals AI. Digitale tandheelkunde is een superbreed terrein. In het onderwijs vallen hieronder bijvoorbeeld de simulatoren, het virtuele boren en de virtuele patiënt, de hele diagnostiek en planning, CAD/CAM, intraoraal scannen, ontwerpen, plannen en werkstukken maken.

Digitale tandheelkunde is eigenlijk niet zo uniek meer, omdat het gewoon de normale tandheelkunde van de nabije toekomst is. Radiologie zou je ook onder digitale tandheelkunde kunnen laten vallen, want die is tegenwoordig volledig digitaal.

Om te werken met röntgenapparatuur moeten mondzorgverleners goed geschoold zijn en regelmatig nascholing volgen. Loopt dat goed naar uw idee?

Men is zich bewust van het feit dat dit moet gebeuren. Ik zie daar geen grote problemen. We zijn nu druk bezig met twee richtlijnen. De KIMO-richtlijn ‘Indicatiestelling van intraoraal en panoramisch röntgenologisch onderzoek in de mondzorg over de rechtvaardiging van röntgenonderzoek’ en de KNMT-praktijkrichtlijn ‘Tandheelkundige Radiologie’, die meer gaat over de optimalisatie en de randvoorwaarden rond radiologie en straling in de tandheelkunde. Deze documenten kun je als tandarts prima gebruiken om je bij te scholen. Ik verwacht beide richtlijnen rond de zomer.

En loopt het op het gebied van apparatuur en controle ook goed?

Ja, dat heeft zich allemaal wel gesetteld. In 2018 is er nieuwe Europese regelgeving gekomen, sindsdien worden alle tandartsen geschoold als toezichthoudend medewerker stralingsbescherming (TMS), voorheen niveau 5Am, en zijn er diverse aanpassingen geweest in het registratie en vergunningensysteem en rond bevoegdheden rond de stralingsrisicoanalyse en evaluatie. De dental depots en de VGT, de Nederlandse Vereniging van Groothandelaren in de Tandheelkundige branche, hebben een portal opgezet om tandartsen de mogelijkheid te bieden aan de wettelijke eisen rond het KEW-dossier te voldoen. Uiteraard is dat geen verplichting, je kunt het ook zelf regelen.

Waarop gaat u zich vooral concentreren?

We zitten nu op een interessant keuzemoment. Gaan we verder met de ontwikkeling van de diagnostische AI óf gaan we de zogenaamde dental dedicated MRI verder ontwikkelen? Die techniek is mogelijk interessant voor de tandheelkunde. De MRI die we uit het ziekenhuis kennen, moet dan worden vertaald naar de tandartspraktijk. Dat geeft de mogelijkheid om onze diagnostische gereedschapskist te verbeteren. MRI is goed in diagnostiek van de weke delen. Je kunt dan bijvoorbeeld zien of je te maken hebt met een actieve of niet-actieve apicale laesie aan een wortelpunt. Maar deze techniek heeft nogal wat voeten in de aarde. Om die beelden te maken, moet de patiënt vele minuten met zijn hoofd in het toestel. Het is een beeldvormingstechniek die niet werkt met röntgen maar met magnetische velden. Een praktijkruimte moet daar geschikt voor worden gemaakt. Een fabrikant is nu bezig om een speciale set-up voor de tandheelkunde op te zetten waarbij de patiënt kan blijven zitten en niet liggend in een buis geschoven hoeft te worden. En we zijn nog aan het uitzoeken of MRI diagnostisch tandheelkundig echt toegevoegde waarde heeft.

Voor welk soort patiënten zou dit iets kunnen zijn?

Voor patiënten bij wie we onderzoek willen doen naar speekselklieren, kauwspieren en vitaliteit van de pulpa, met actieve ontstekingen en kaakgewrichtsproblemen. Een zwarte vlek op een röntgenfoto kan een actieve ontsteking zijn, maar het kan ook om een situatie van status quo gaan. Het is daarbij de vraag of je moet behandelen of er beter van af kunt blijven. Daar zou deze MRI-techniek het verschil in kunnen maken. De techniek is dus complementair aan röntgen. Collega Donald Nixdorf van de University of Minnesota zal hierover tijdens het symposium voorafgaand aan mijn oratie een lezing geven.

Waarvan is de keuze MRI of AI afhankelijk?

Die keuze hangt onder meer af van de financiering, want MRI is bepaald niet voordelig. Zo’n apparaat vergt al snel 1,5 miljoen euro aan investering. Dat is al een uitdaging op zich. Daarnaast is het de vraag of het ons de komende tijd voldoende body en mogelijkheden geeft om een interessante onderzoekslijn mee op te zetten en samenwerkingspartners bij te vinden. AI is wat dat betreft iets makkelijker, die vraagt nauwelijks investering in hardware. En daar kun je mooie samenwerkingen mee aangaan met computerwetenschappers, wat we nu al met de UvA en Amsterdam UMC doen.

MRI lijkt me wel een prestigieus onderzoeksterrein…

Absoluut. Het zou goed zijn voor het aanzien van ACTA als we ons daarmee als een van de eersten in de wereld zouden gaan bezighouden. Maar hier komt ook een ander interessant thema om de hoek kijken, en dat is de doelmatigheid van zorg. Je kunt je natuurlijk afvragen of een investering van 1,5 miljoen nog doelmatig is. Heeft de investering dermate impact dat we onze patiënten een veel beter eindresultaat kunnen gaan bieden? Het is simpelweg een afweging tussen de kosten en de baten. Die afweging zijn we natuurlijk gewend te maken in de radiologie, vooral toegepast op de rechtvaardiging van opnamen, maar gelden uiteraard voor iedere tandheelkundige handeling. Wegen de financiële kosten en de nadelen van een techniek op tegen de voordelen van een beter beeld en een betere diagnose?

De titel van uw oratie wordt ‘Contrast’. Wat zit er achter deze titel?

Dat ligt natuurlijk nogal voor de hand. Zonder contrast geen röntgenfoto en diagnostiek. We hebben te maken met 16 bit aan grijswaarden, dus heel veel tinten grijs. Als er geen contrast is, is alles mistig grijs, wit of zwart en zien we gewoon niks. In die zin is mijn hele loopbaan gebouwd op contrast. Maar er zit natuurlijk nog wel meer achter. In mijn oratie wil ik een aantal contrasten bespreken waarmee ik in mijn werk te maken heb. Er wordt tegenwoordig maar al te gemakkelijk over fake en feit gesproken en gezegd dat wetenschap ook maar een mening is. Dat vind ik een belangrijk contrast om te benadrukken. Zeker vanuit de positie van hoogleraar wil ik duidelijk maken dat onderzoeksresultaten gebaseerd zijn op feiten en dat wetenschap zeker geen mening is. We moeten heel erg oppassen met onfeitelijke oftewel fake informatie.

Grijswaarden in de radiologie worden in het brein versterkt, maken het brein eigenlijk scherper en versterken het contrast. Ik zie dat als een metafoor voor het echte leven. Met die versterking van het contrast kun je op verschillende manieren omgaan. Sommige mensen gaan er op een negatieve manier mee om, door zaken lijnrecht tegenover elkaar te plaatsen en contrasten uit te vergroten om conflicten te starten. Ik denk juist dat contrasten het leven mooi maken. Verschillen tussen mensen of opinies zijn voor mij waardevol om over te praten, maar dan wel met een open mind, openstaan voor elkaar en andere visies, iets wat we in de wetenschap ook altijd dienen te doen. Daardoor komen we verder en bovendien geeft dit het leven kleur.

Fake en feit zijn tegenwoordig natuurlijk wel een belangrijk probleem…

Contrast is niet zwart-wit. Er zijn allerlei variaties van grijstinten en kleuren. Ik wil ook de tandheelkunde als geheel in de context van het contrast plaatsen. In de werkzaamheden van preventieassistenten, mondhygiënisten en tandartsen zit bijvoorbeeld weinig contrast en vrij veel overlap. Het zou denk ik goed zou zijn om de contrasten juist wat groter te maken. Niet om mensen tegen elkaar op te zetten, maar juist om de tandarts zijn academische basis beter te laten benutten. Dus meer – en dan kom ik weer op het vakgebied van de radiologie – diagnostisch voorwerk en behandelplanning doen en de preventieassistenten en de mondhygiënisten wat uitgebreidere uitvoerende taken geven. Waarbij ik zeker voor de mondhygiënisten een grotere rol zie met betrekking tot curatieve verrichtingen. Dan kunnen de preventieassistenten wat mij betreft ook nog wat doorschuiven in taken.

Is dat niet een knuppel in het hoenderhok?

Misschien wel, maar ik denk dat het anderzijds een waardering is voor de kennis en de kunde van alle werkers in de mondzorg. Het doet ook recht aan alle investeringen die we in de opleidingen tandheelkunde en mondzorgkunde steken. Misschien is het ook wel een oplossing voor een tekort aan menskracht als je de mondhygiënist wat meer bevoegdheden kunt geven. Als je het werk beter verdeelt, hoef je misschien minder tandartsen op te leiden. En dan kan de tandarts wat uitdagender dingen doen.

Is AI een zegen of een vloek voor de tandheelkunde?

Binnen de diagnostiek en de support binnen de tandheelkundige wereld kan AI best een zegen worden. Op dit moment is AI nog echt in ontwikkeling. Het is nu nog niet zo ver dat we er voor diagnostische toepassingen meer aan hebben dan aan een getrainde clinicus die de diagnostiek doet. Het probleem is nog steeds dat je voor het trainen van AI enorm veel voorbeelden van een bepaald soort pathologie nodig hebt. Cariësdiagnostiek is niet zo moeilijk, daar hebben we heel veel voorbeelden van. En er is eigenlijk geen tandarts of mondhygiënist die dat complex vindt. De kwaliteit van AI en een clinicus verschilt hier niet heel veel. AI zou verschil moeten kunnen maken als de diagnostiek lastig wordt. Als er gekke dingen in beeld zijn waarvan je eigenlijk niet weet waar je naar zit te kijken. Het probleem is alleen dat die relatief weinig voorkomen en dat diagnostiek heel uiteenlopend kan zijn, waardoor het lastig is om AI daar goed op te trainen. Er zijn nu nog geen diagnostische AI-systemen waarvan ik zeg dat je daar als tandarts al heel veel aan hebt. AI kan alleen nuttig zijn als het systeem goed is getraind met heel veel voorbeelden en een gouden standaard eronder.

AI is dus eigenlijk niet intelligent, maar vooral een enorme databank?

Het is eigenlijk helemaal geen intelligentie, een collega op het Amsterdam UMC noemde het bij zijn oratie hoogbegaafdheid. Het is een systeem dat heel veel heeft geleerd, kan onthouden en kan reproduceren, hoogbegaafd dus, maar niet een op zichzelf staande intelligentie.

Is een ander probleem niet de vervuiling van data?

De data die we nu hebben, voeren we aan een AI-algoritme dat rechtstreeks is gerelateerd aan de kwaliteit van de tandarts of student tandheelkunde die op röntgenfoto’s aangeeft waar de cariës zit. En we weten dat we daar helemaal niet zo goed in zijn. Ongeveer 40% van de aanwezige cariës wordt op foto’s door tandartsen gezien, 60% dus gewoon niet. Als je dan AI zo gaat trainen, train je die met maar 40% van de informatie. Dus je zou dan kunnen zeggen: garbage in… garbage out. Dan heb je geen optimale output. Als je het systeem niet leert wat je zelf niet ziet, zal het systeem dat ook niet gaan zien. We zijn bij ACTA nu bezig met de verbetering van de trainingsdata voor cariësdiagnostiek, maar dat onderzoek loopt nog wel twee tot drie jaar.

Voordat je het weet haal je er fake uit in plaats van feiten?

Dat risico is zeker aanwezig. Soms komt AI ook wel met gekke output. Als tandarts of mondhygiënist moet je natuurlijk altijd alert zijn dat je daarop niet gaat acteren. De computer zegt ja, dus het zal wel goed zijn, is te makkelijk gedacht, maar tegelijk wel een reëel risico. Automation bias noemen we dat. Zelf met kennis van zaken kritisch blijven denken, is nog steeds superbelangrijk en zal dat ook blijven.

Zou er ook een KIMO-richtlijn voor AI-gebruik moeten komen?

AI is natuurlijk heel breed. Het kan ook gebruikt worden voor vervanging van een receptionist of verwerking van het patiëntendossier. Ik denk dat er op een gegeven moment best behoefte komt aan een soort van gids of richtlijn. Of dat nou een KNMT-praktijkrichtlijn of een KIMO-richtlijn is, maakt me niet zo veel uit. Er zal wel behoefte komen aan ondersteuning, ook rond dataveiligheid. Wat röntgendiagnostiek betreft gaan we er in de KNMT-praktijkrichtlijn al op in.