‘Ga samen praten én werken aan datagedreven zorg’
’’De zorg staat enorm onder druk. Met het Healthcare Innovation Platform willen we goede ideeën voor datagedreven zorg delen, van elkaar leren, samenwerken en implementeren.’’ Dat vertelt Paul Daalderop, strategic health partner bij Pfizer, aan het begin van het HIP-webinar over het belang van het platform. Experts spreken er over datagestuurde initiatieven in de zorg, van een AI-model voor alvleesklierkanker tot een ‘samen-beslis-dashboard’ voor reumapatiënten.
Hoe zorg je voor praktische implementatie van datagedreven zorg? Dat is dit keer de centrale vraag van alweer het zevende HIP-webinar. Het HIP richt zich volgens Daalderop op iedereen die een rol speelt in het zorgproces, van patiënt, verpleegkundige, dokter tot datawetenschapper.
Artificial Intelligence-projecten lijken al gauw rocket science
Artificial Intelligence-projecten lijken al gauw rocket science, maar zitten soms eenvoudiger in elkaar dan je denkt, meent Daalderop. Er wordt een filmpje getoond van scholieren die een AI-model maakten dat longkanker herkent op longfoto’s.
De scholieren lieten hun AI-model daartoe 25.000 beelden van gezonde en zieke longen bekijken. Uiteindelijk behaalde het model een nauwkeurigheidsgraad van 95 procent.
’’Een mooi project’’, vindt Daalderop. ’’Er moet alleen nog veel gebeuren voor je zo’n model kunt implementeren in de dagelijkse praktijk.’’
Samen-beslis-dashboard
Na het filmpje presenteren experts slimme datagedreven projecten die zij graag willen uitrollen naar andere ziekenhuizen. Zo hebben Deirisa Lopes Barreto, senior epidemioloog, en Angelique Weel, reumatoloog, beiden werkzaam in het Maasstad Ziekenhuis, met collega’s een samen-beslis-dashboard voor reumapatiënten ontwikkeld.
Lopes Barreto legt uit dat enorm veel gegevens van patiënten worden verzameld, maar dat deze vaak worden samengevat in cijfers of parameters die patiënten weinig zeggen. ’’Wat betekent het voor hen? Wat zegt het bijvoorbeeld over hun kwaliteit van leven.’’
Reumatoloog Weel voegt toe dat zij als dokter eerder best tevreden was over de behandeluitkomsten van patiënten. ’’Toch had vijftig procent nog best veel klachten.’’
Goed gesprek
Het dashboard draait erom wat voor patiënten belangrijk is. ’’Het zorgt ervoor dat we het goede gesprek voeren in de spreekkamer. Dat gesprek kan een patiënt thuis al voorbereiden’’, zegt Weel. ’’De patiënt kan zelf vragen bedenken en voorbereiden, zoals ‘waar heb ik last van? Of is dat pijn of vermoeidheid?” Volgens Weel en Lopes Barreto kan het dashboard eraan bijdragen dat patiënten straks alleen nog naar de reumatoloog gaan als het nodig is.
Een wens die de makers hebben is dat het dashboard uiteindelijk ook gebruikt kan worden om patiënten op afstand te monitoren.
Ze hopen dat het dashboard ertoe leidt dat reumatologen meer tijd en ruimte krijgen voor hun patiënten. Patiënten reageren tot nu toe enthousiast. ’’Ze praten nu meer over behandeldoelen die zij echt belangrijk vinden’’, zegt Weel. ’’Nog mooier vind ik dat wij als zorgverleners hierdoor zinvoller bezig zijn.’’
‘Patiënten praten nu meer over behandeldoelen die zij echt belangrijk vinden.’
Ondertussen is het dashboard gekoppeld aan een zelfmanagementtool. ’’Daar kan een patiënt thuis mee aan de slag in plaats van te wachten totdat hij of zij over drie maanden met mij kan praten.’’
Epidemioloog Lopes Barreto stelt dat het dashboard ook door de reumaverpleegkundigen wordt omarmd. Zij werden nauw bij de ontwikkeling betrokken. ’’Zij kunnen de wensen van patiënten goed naar boven halen en helpen bij de inpassing van het dashboard in het zorgpad.’’
Datascience in het DNA van het ziekenhuis krijgen
Door de focus en inzet op data ontstaat uiteindelijk meer tijd en aandacht voor de patiënt. Dat is ook het idee van Bart Scheerder, businessdeveloper data driven innovation bij het UMC Groningen. Het is zijn missie om datascience in het DNA van zijn ziekenhuis te krijgen. En hij is medeoprichter van het DASH-team, voluit Data Science Center in Health-team.
’’Wij hebben DASH opgericht omdat wij zien welke kansen datascience ons kan bieden en wij dat meer in de zorg, het onderzoek en innovatie willen toepassen.’’
In de zorg wil iedereen met data aan de slag, concludeert Scheerder. ’’Het is fascinerend wat je ermee kunt. Neem het longkankeralgoritme van de scholieren, bespaart het digitaal bekijken van scans daadwerkelijk tijd?’’
Vragen stellen
Zulke vragen moet je altijd stellen voordat je iets implementeert in de zorg vindt de datawetenschapper. ’’Niet alles wat werkt, heeft toegevoegde waarde. De lat in de zorg ligt hoog. Verder moeten we het vooral gewoon gaan doen.’’
‘De uitdagingen op logistiek gebied, qua privacy en op IT-gebied moeten we samen oplossen.’
Scheerder werkt samen met Job Doornberg, orthopedisch traumachirurg en hoogleraar klinische implementatie van Artificiële Intelligentie. Deze vertelt via een videoboodschap over een algoritme dat hij ontwikkelde om polsbreuken te beoordelen.
Hij wil het AI-model uitrollen naar twintig ziekenhuizen. ’’Daarbij hebben we jullie hulp nodig’’, richt hij zich tot de zaal. ’’Uiteindelijk is het algoritme maar een simpel begin. De uitdagingen op logistiek gebied, qua privacy en op IT-gebied moeten we samen oplossen.’’
Leren van andere landen
Bart Scheerder heeft bestudeerd hoe ver andere Europese landen zijn met datagedreven zorg. ’’Wij hebben goed opgeleide artsen en verpleegkundigen en IT-omgevingen waar je veel mee kunt.’’ Maar er zijn landen waarvan Nederland kan leren, zoals Estland. ’’Zij hebben hun datastructuur nationaal ingericht. Dat biedt laagdrempelige mogelijkheden om met datagedreven zorg aan de slag te gaan. Bij ons is net de wet elektronische gegevensuitwisseling in de zorg (Wegiz) aangenomen. Hopelijk kunnen wij ook snel grote stappen zetten.’’
Wie zich daar net als Scheerder dagelijks voor inzetten, zijn Dennis Böhm en Hans Drenth. Dennis Böhm is datawetenschapper bij Datacation. En dat bedrijf woont weer in bij de VU start up-hub, waarvan Hans Drenth directeur is.
Drenth vertelt over zijn organisatie die dertig startups onder haar hoede heeft. ’’We creëren een community van mensen die elkaar helpen en we helpen startende ondernemers aan ervaren mentoren.’’
‘Mijn model kan een dokter de goede kant op wijzen en extra argumentatie & inzicht bieden dat hij zelf niet heeft.’
Alvleesklierkanker herkennen
Datawetenschapper Dennis Böhm is bezig met het ontwikkelen van een algoritme dat terugkerende alvleesklierkanker op CT-scans kan herkennen.
Het model van Böhm gaat de dokter nooit vervangen. ’’Mijn model kan een dokter de goede kant op wijzen en extra argumentatie & inzicht bieden dat hij zelf niet heeft.’’
Het HIP-webinar eindigt met een paneldiscussie tussen de sprekers over hun ervaringen en de uitdagingen die zij tegenkomen. Partnership manager Daalderop kijkt na afloop tevreden terug op het evenement en roept de webinar-deelnemers op om met elkaar te praten over én vooral samen te werken aan datagedreven zorgprojecten. ’’Neem contact op met degenen die hier spreken en ga aan de slag.’’
