RIVM adviseert MRI toe te voegen aan het bevolkingsonderzoek borstkanker voor vrouwen met dicht borstweefsel. Wat betekent dat, en welke rol speelt AI?
MRI in het bevolkingsonderzoek borstkanker: meer dan een extra scan
Ongeveer 1 op de 8 Nederlandse vrouwen krijgt in haar leven borstkanker. Het bevolkingsonderzoek met tweejaarlijkse mammografieën redt jaarlijks honderden levens, maar is niet voor iedereen even betrouwbaar. Zeker bij vrouwen met zeer dicht borstweefsel schiet de huidige aanpak tekort.
Daarom is het interessant dat het RIVM op 01-10-2025 een uitvoeringstoets heeft gepubliceerd over een tijdelijke uitbreiding van het bevolkingsonderzoek borstkanker met MRI voor vrouwen met zeer dicht borstweefsel (densiteit D. Die toets gaat vooral over organisatie, haalbaarheid en kosten. In deze blog kijken we een stap verder: wat betekent dit voor vrouwen, voor ziekenhuizen én voor de ontwikkeling van AI in de Nederlandse zorg?
Deze blog hoort bij de serie “AI voor Nederlandse Zorg: Innovatie in de Gezondheidszorg”. We pakken het RIVM-rapport als vertrekpunt, maar zoomen ook in op hoe slimme algoritmen straks onmisbaar worden bij MRI-screening.
Waarom MRI toevoegen aan het bevolkingsonderzoek borstkanker?
De kern is eenvoudig: bij vrouwen met zeer dicht borstweefsel werkt de standaard mammografie minder goed.
Dicht borstweefsel: het blinde vlek-probleem
Bij het bevolkingsonderzoek krijgen vrouwen van 50 t/m 75 jaar elke twee jaar een mammografie. Dat is een röntgenfoto van de borst. Op die foto’s ziet de radioloog kalkspatjes en verdichtingen die kunnen wijzen op een tumor.
Bij dicht borstweefsel (densiteit D):
- lijkt veel weefsel wit op de foto, net als tumoren;
- is het contrast tussen gezond en afwijkend weefsel geringer;
- kunnen tumoren letterlijk verstopt raken in het witte ‘bos’ van klierweefsel.
Uit de DENSE-studie, een groot Nederlands onderzoek, blijkt dat MRI voor deze groep veel gevoeliger is dan mammografie. MRI gebruikt geen röntgenstraling, maar magnetische velden en radiogolven. Daardoor kun je andere weefseleigenschappen in beeld brengen en meer tumoren in een eerder stadium opsporen.
De conclusie is helder: voor vrouwen met zeer dicht borstweefsel is MRI geen luxe extraatje, maar een inhoudelijk betere methode om borstkanker vroeg te vinden.
Wat adviseert het RIVM precies?
De uitvoeringstoets van het RIVM gaat niet over de medische vraag óf MRI werkt – dat weten we uit onderzoek – maar over de vraag: kunnen we dit landelijk organiseren zonder de rest van de zorg te ontregelen?
De hoofdpunten van het advies:
- MRI tijdelijk toevoegen aan het bevolkingsonderzoek borstkanker voor vrouwen met zeer dicht borstweefsel.
- De extra onderzoeken organiseren en financieren vanuit het bevolkingsonderzoek zelf (dus niet verschuiven naar de reguliere zorgbudgetten).
- De uitvoering laten plaatsvinden in ziekenhuizen en zelfstandige behandelcentra (ZBC’s).
- Coördinatie en kwaliteitsbewaking bij het landelijke bevolkingsonderzoek houden, zodat iedereen in Nederland dezelfde kwaliteit en werkwijze krijgt.
De staatssecretaris van VWS beslist uiteindelijk of dit advies wordt overgenomen en wanneer en hoe een tijdelijke uitbreiding start.
Voor vrouwen betekent dit – als het groen licht krijgt – concreet:
- eerst een mammografie bij het bevolkingsonderzoek;
- als daaruit blijkt dat er zeer dicht borstweefsel is (densiteit D), volgt een uitnodiging voor een aanvullende MRI;
- deze MRI wordt vergoed en geregeld binnen het bevolkingsonderzoekssysteem.
Uitdaging: capaciteit, workflow en kwaliteit
MRI klinkt eenvoudig: “zet er een extra scan bij”. De praktijk is anders. MRI-apparatuur en gespecialiseerd personeel zijn nu al schaars in veel ziekenhuizen.
Capaciteit onder druk
MRI’s worden niet alleen gebruikt voor borstkanker, maar ook voor onder andere:
- neurologische aandoeningen (bijvoorbeeld herseninfarcten, MS);
- orthopedische problemen (knie, rug, gewrichten);
- oncologische diagnostiek bij andere kankersoorten.
Als het bevolkingsonderzoek opeens tienduizenden extra MRI’s per jaar vraagt, dan:
- kan de wachttijd voor andere patiënten oplopen;
- moet extra apparatuur worden geplaatst of slimmer worden ingepland;
- zijn meer radiologen, laboranten en administratieve medewerkers nodig.
Daarom kiest het RIVM voor een tijdelijke uitbreiding. Dat biedt ruimte om:
- schaalbaar op te bouwen;
- goed te monitoren wat het met wachttijden en kwaliteit doet;
- waar nodig bij te sturen of af te bouwen.
Kwaliteit en landelijke uniformiteit
Borst-MRI is geen standaard “druk op de knop”-onderzoek. Voor hoge kwaliteit zijn nodig:
- gestandaardiseerde protocollen (hoe lang, welke sequenties, welk contrastmiddel);
- ervaren radiologen die borstkanker op MRI herkennen;
- duidelijke afspraken over verslaglegging en follow-up.
Door alle MRI’s onder regie van het bevolkingsonderzoek te organiseren, voorkom je:
- regionale verschillen (“in regio X krijg je MRI, in regio Y niet”);
- variatie in kwaliteit en interpretatie;
- verwarring bij vrouwen en zorgverleners.
Hier ligt meteen een grote kans voor AI in de Nederlandse zorg.
Waar past AI in dit verhaal? Van beeld naar beslissingsondersteuning
De uitbreiding met MRI draait om betere detectie. Maar MRI-onderzoeken genereren grote hoeveelheden complexe beelddata. AI en machine learning zijn bij uitstek geschikt om hier waarde uit te halen.
AI als tweede lezer bij MRI-screening
Bij borstkankerzorg wordt AI nu al getest als hulpmiddel bij mammografie. Hetzelfde kan – en zal – gebeuren bij MRI:
- AI-algoritmen kunnen afwijkingen markeren of verdenkingen scoren;
- radiologen krijgen een extra “digitale collega” die niets vergeet en duizenden patronen herkent;
- de variatie tussen radiologen kan afnemen, wat de landelijke uniformiteit ondersteunt.
Voor een tijdelijk MRI-programma is dat interessant, omdat:
- schaarse radiologentijd beter wordt benut (minder tijd per onderzoek, meer focus op complexe gevallen);
- startende centra sneller een consistent kwaliteitsniveau kunnen bereiken, ondersteund door AI;
- landelijke data gebruikt kan worden om de algoritmen continu te verbeteren.
Slimmere triage en risicostratificatie
Een volgende stap is het combineren van gegevens:
- borstdichtheid;
- leeftijd;
- familieanamnese en genetisch risico;
- eerdere bevindingen uit mammografie en MRI.
Met AI kun je daar gepersonaliseerde risico-inschattingen van maken:
- wie heeft echt baat bij (frequente) MRI-screening;
- wie kan misschien toe met minder vaak screenen;
- bij wie is aanvullend onderzoek of genetische counselling verstandig.
Dat is precies waar de serie “AI voor Nederlandse Zorg” om draait: niet méér zorg, maar slimmere zorg, afgestemd op het profiel van de patiënt.
Workflow-automatisering rondom MRI
Naast de medische inhoud is er de administratieve kant. Een tijdelijk bevolkingsonderzoek met MRI betekent:
- extra uitnodigingen en afspraken;
- meer rapporten en uitslagbrieven;
- complexere logistiek tussen bevolkingsonderzoek, ziekenhuizen en ZBC’s.
AI en slimme software kunnen helpen bij:
- automatisch plannen en herplannen van MRI-afspraken op basis van beschikbaarheid;
- prioriteren van verdachte onderzoeken voor snellere beoordeling;
- genereren van conceptverslagen voor radiologen op basis van template en beeldanalyse.
Ziekenhuizen die dit goed organiseren, besparen tijd aan de achterkant en kunnen méér tijd besteden aan wat telt: gesprekken met patiënten en inhoudelijke beslissingen.
Wat betekent dit voor ziekenhuizen en zorgorganisaties?
Voor zorginstellingen is de uitvoeringstoets een duidelijke wake-up call: dit komt eraan, waarschijnlijk sneller dan je denkt.
Strategische vragen die nu op tafel moeten
-
Capaciteit:
- Hoeveel extra MRI-slots kunnen we creëren zonder andere zorg te verdringen?
- Is uitbreiding van apparatuur of samenwerking met een ZBC nodig?
-
Menselijke inzet:
- Zijn er genoeg laboranten en radiologen met ervaring in borstkanker-MRI?
- Hoe leiden we mensen snel en goed op?
-
Data en IT:
- Kan ons RIS/PACS-systeem MRI-screening op een aparte, gestandaardiseerde manier verwerken?
- Hoe koppelen we veilig met de systemen van het bevolkingsonderzoek?
-
AI-voorbereiding:
- Hoe zorgen we dat onze beelddata geschikt is als basis voor AI-toepassingen (kwaliteit, anonimisatie, standaarden)?
- Willen we meedoen in pilotprojecten rondom AI voor borstkankerdiagnostiek?
Veel instellingen zijn al bezig met AI in de radiologie, maar vaak nog versnipperd. De tijdelijke uitbreiding van het bevolkingsonderzoek biedt een unieke kans om AI structureel in de workflow te verankeren.
Perspectief voor patiënten: betere opsporing, maar ook meer keuzes
Voor vrouwen met dicht borstweefsel is de boodschap hoopvol: meer kans om borstkanker op tijd te vinden. Tegelijk komen er nieuwe vragen bij.
Wat kun je als vrouw verwachten?
Als de uitbreiding doorgaat, is dit grofweg het scenario:
- je krijgt zoals altijd een uitnodiging voor de mammografie;
- na afloop wordt beoordeeld of je zeer dicht borstweefsel hebt (densiteit D);
- zo ja, dan ontvang je (mogelijk) een extra uitnodiging voor een MRI;
- de MRI vindt plaats in een ziekenhuis of ZBC, onder de vlag van het bevolkingsonderzoek.
Belangrijke punten om te weten:
- MRI is gevoeliger, maar kan ook vaker iets vinden dat uiteindelijk geen kanker blijkt te zijn (vals-positieven);
- dat betekent soms extra onderzoeken en onzekerheid;
- je houdt altijd het recht om wel of niet mee te doen, zowel aan mammografie als aan MRI.
Goede uitleg, keuzehulpen en heldere communicatie worden daarom cruciaal. Hier kan AI trouwens óók helpen, bijvoorbeeld met:
- gepersonaliseerde informatieportalen;
- begrijpelijke visualisaties van je eigen risico en opties;
- digitale triagevragenlijsten vooraf.
Hoe dit past in de bredere AI-strategie van de Nederlandse zorg
De uitvoeringstoets van het RIVM gaat formeel niet over AI, maar indirect is het een perfecte casus voor “AI in de zorg”:
- veel data;
- duidelijke protocollen;
- landelijke schaal;
- grote impact op uitkomsten (vroegere diagnose, leven gered).
Wie nu inzet op:
- datakwaliteit en standaardisatie;
- veilige, ethische toepassing van AI;
- slimme integratie in bestaande zorgpaden;
bouwt niet alleen aan beter borstkankeronderzoek, maar ook aan een breder fundament voor AI in de Nederlandse gezondheidszorg.
Voor zorgorganisaties die hierin voorop willen lopen, is dit hét moment om:
- interne werkgroepen AI & Beeldvorming te versterken;
- samen te werken met kennisinstellingen en technologiepartners;
- pilotprojecten rond MRI-screening en AI op te starten of uit te breiden.
Slot: van uitvoeringstoets naar slimme, mensgerichte zorg
De uitvoeringstoets van 01-10-2025 maakt duidelijk dat tijdelijke uitbreiding van het bevolkingsonderzoek borstkanker met MRI haalbaar is, mits goed georganiseerd. Voor vrouwen met zeer dicht borstweefsel betekent dit een betere kans op vroege opsporing.
Voor de zorg betekent het meer dan alleen extra scans. Het is een kans om:
- MRI-capaciteit structureel slimmer in te richten;
- landelijke kwaliteitsstandaarden te versterken;
- AI een concrete en zichtbare rol te geven in diagnostiek en workflow.
Wie nu vooruitdenkt, kan van deze tijdelijke uitbreiding een katalysator maken voor duurzame innovatie. De vraag is niet alleen óf MRI wordt toegevoegd, maar vooral: hoe zorgen we dat dit de opstap wordt naar écht slimme, mensgerichte borstkankerzorg in Nederland?