Longkanker is de belangrijkste oorzaak van kankergerelateerde sterfte wereldwijd. Vroege opsporing vergroot de kans op genezing, maar het beoordelen van verdachte longnoduli op CT-scans blijft lastig. Hierdoor ondergaan veel patiënten onnodige vervolgonderzoeken, terwijl de werkdruk voor radiologen toeneemt. Dit proefschrift onderzoekt hoe kunstmatige intelligentie (AI) radiologen kan ondersteunen bij het betrouwbaar inschatten van de kans op longkanker. De resultaten laten zien dat AI kan aangeven wanneer het onzeker is over een voorspelling en kan herkennen wanneer een CT-scan afwijkt van de data waarop het is getraind om zo AI op een veilige manier te gebruiken. Daarnaast toont een internationale benchmarkstudie aan dat een AI-model beter presteerde dan het gemiddelde van 65 radiologen bij het beoordelen van een moeilijke groep longnoduli op screening-CT's. Tot slot laat het proefschrift zien dat AI de ontwikkeling van nieuwe AI-modellen kan versnellen door een deel van het tijdrovende annotatiewerk van radiologen te automatiseren.
Dré Peeters (1997) behaalde in 2021 zijn Masterdiploma biomedische wetenschappen aan de universiteit in Maastricht waarin hij zich specialiseerde in medische beeldvorming en kunstmatige intelligentie. Daarna werkte hij als data scientist en startte hij in 2022 met zijn promotieonderzoek bij de Diagnostic Image Analysis Group op de afdeling Beeldvorming van het Radboudumc. Momenteel werkt hij als AI-engineer bij Fellowmind.