Meer inzicht helpt bij aanpak stress

Langdurige of intense stress kan tot lichamelijke en psychische gezondheidsklachten leiden. Goed stressmanagement helpt bij het terugdringen van deze klachten. Door het stressniveau met draagbare sensoren (wearables) te meten, kan iemand inzage krijgen in zijn eigen stressniveau - of het stressniveau van iemand die dat zelf niet goed kan communiceren. Fontys ontwikkelt samen met eindgebruikers, zorgprofessionals, ICT-ers en juridische experts een toepassing voor het meten van stress door wearables.

Stress-gerelateerde klachten hebben een grote impact op de gezondheid van mensen¹. Gevolgen zijn een lagere kwaliteit van leven van de cliënt (onder meer door bijkomende lichamelijke en psychische problemen) en de gezondheidszorgconsumptie neemt toe. Door stressmanagement te optimaliseren, kunnen stress-gerelateerde klachten gereduceerd worden. Cruciaal voor stressmanagement is inzage in die stress.

De nieuwste sensoren maken het mogelijk om stressniveaus betrouwbaar en betekenisvol te meten². Het autonome zenuwstelsel is verantwoordelijk voor het regelen van diverse onbewuste functies en processen in het lichaam, en reageert op stress³.

Al decennialang wordt de relatie tussen stressoren en de reactie van het autonome zenuwstelsel onderzocht. Voorbeelden van reacties zijn hartactiviteit, zweten en de huidtemperatuur. Sensoren verwerkt in wearables (zie voorbeelden in figuur 1), kunnen betrouwbare informatie over deze stressparameters genereren. Deze informatie wordt met slimme algoritmes verwerkt en helpt zo stress te monitoren en hierop te acteren.

Een applicatie die feedback geeft over stress via een wearable faciliteert stressmanagement. Bijvoorbeeld als ‘early warning system’ door identificatie van stressoren, inzage in individuele belastbaarheid, of als evaluatie en/of ondersteuning van interventies. Het beter kunnen managen van stress kan leiden tot minder zorgconsumptie, maar ook tot een beter passend zorgaanbod, en dus meer kwaliteit van zorg.

Hoe het begon….

In 2017 vroeg BrabantZorg aan Fontys om hen te helpen met het onderzoeken van technologische hulpmiddelen om hun bewoners met dementie en onbegrepen gedrag beter te kunnen begeleiden. De Fontys Paramedische Hogeschool (FPH) heeft vervolgens samen met Fontys Hogeschool ICT (FHICT) een eerste pilotstudie uitgevoerd. Daaruit bleek dat de stress-gerelateerde metingen door een wearable, een Empatica E4 gedragen om de pols, de zorg voor deze mensen zou kunnen ondersteunen⁴.

Het bleek echter ook dat de technologie destijds nog niet geschikt was voor de zorg. Betrokken zorgprofessionals gaven aan dat de toepassing niet in hun werkproces paste. Twee belangrijke factoren speelden een rol.

• Zorgprofessionals vonden de gebruikte wearable niet prettig voor mensen met dementie. De wearable had geen aantrekkelijk uiterlijk en het omdoen was niet comfortabel.
• Zorgprofessionals vonden de manier van metingen uitlezen onprettig: de app liet erg veel data zien, en zorgprofessionals waren dan (te) veel tijd kwijt met uitzoeken welk stukje van welke data voor hen belangrijk is en welke conclusie dat daarbij hoort.

In de jaren die volgden, is in kaart gebracht met welke verschillende wearables er onder welke omstandigheden goede stress-gerelateerde metingen verricht kunnen worden. Naast praktische ‘know how’, zoals kennis over welke sensor in welke context de beste meting doet, leverde dit ook veel kennis op over implementatiekansen in de praktijk.

Hierbij kwamen twee belangrijke zaken steeds naar voren:

1. Bestaande toepassingen worden door zorgprofessionals niet als ondersteunend ervaren⁵, omdat zij deze niet kunnen integreren in hun dagelijkse werkroutine.
2. Bedrijven gaven aan dat complementaire expertises en onderzoeksactiviteiten, waarin bedrijven, kennis- en zorginstellingen samenkomen, nodig zijn om de gewenste doorontwikkeling te kunnen realiseren, die past bij de zorg. Er dient aandacht te zijn voor onder andere technische, sociale en juridische factoren, om een bruikbare toepassing te realiseren voor het meten van stress doormiddel van wearables in de gezondheidszorg.

Sociale overwegingen

Veel veelbelovende technologieën worden niet geadopteerd in de zorg. Een van de grootste obstakels is het gebrek aan acceptatie door stakeholders, zoals door de cliënten zelf, maar ook de zorgprofessionals (behandelaars) en mantelzorgers⁶.

Verschillende factoren spelen een rol in de acceptatie van een technologie, zowel op gebruikersniveau als op het niveau van een zorginstelling. Het is cruciaal dat een wearable en de software geaccepteerd worden door de stakeholders en passen in het betreffende zorgproces.

Uit eerder onderzoek blijkt het belang dat een persoon tussen verschillende wearables kan kiezen5. Ook de manier van metingen uitlezen (de ‘user interface’ van de software) en de ervaren gebruikersvriendelijkheid is belangrijk voor de zorgprofessionals: als deze niet aansluiten bij de manier waarop zij deze metingen gebruiken en/of werkprocessen kunnen niet aangepast worden, dan zal de technologie in de praktijk niet bruikbaar zijn.

Sensoren

A: Link

B: Link

C: Link

D: Link

E: Link

F+G: Link

Technische overwegingen

De wearable moet technisch betrouwbaar en valide kunnen meten. Niet alleen de sensor zelf, maar ook de context heeft hier invloed op. Sommige wearables kunnen in specifieke contexten niet zo goed meten, waar ze dit in

een andere situatie wel kunnen. Het is bijvoorbeeld bekend dat de PPG-sensor van de Empatica E4 hartactiviteit goed kan meten als een persoon stil zit, maar dit slecht meet bij beweging⁷.

Daarnaast moet de ruwe data die de wearable meet beschikbaar zijn om te kunnen streamen naar een dataplatform. Dit platform moet zo ontworpen zijn, dat verschillende wearables hierop aangesloten kunnen worden en data real-time verwerkt kan worden. Algoritmes die aantoonbaar geschikt zijn voor stressdetectie, moeten geïmplementeerd worden in het dataplatform. Vervolgens moet de verwerkte data (de uitkomst van de geïmplementeerde algoritmes) gevisualiseerd kunnen worden voor de eindgebruiker, op een manier die aansluit bij de gebruikerseisen.

Bij het ontwikkelen van een toepassing is het belangrijk dat er vanaf het begin samengewerkt wordt aan het verkrijgen en verwerken van data en het ontwikkelen van artificial intelligence (AI)-algoritmes en software. Een multidisciplinaire aanpak is hierbij belangrijk, waarbij ICT-expertises omtrent data engineering, artificial intelligence, software ontwikkeling, en IT operations betrokken zijn. Hierdoor kan er een technische oplossing ontwikkeld worden die meer is dan alleen een proof-of-concept, en daadwerkelijk in de praktijk inzetbaar is⁸.

Juridische overwegingen

Tijdens het ontwikkelen van zorgoplossingen is het belangrijk om wetgeving direct mee te nemen. Het gaat onder andere om het waarborgen van fundamentele mensenrechten, zoals het recht op privacy en het recht op gegevensbescherming. Dit is uitgewerkt in verschillende wetten, zoals de Uitvoeringswet Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG), Uitvoeringswet AVG (UAVG) en Wet aanvullende bepalingen verwerking persoonsgegevens in de zorg (Wabvpz).

Ook zoiets als het aansprakelijkheidsrecht is relevant, waarin het naleven van de Medical Device Regulation (MDR) en de (concept) AI verordening belangrijk zijn. En als er een toepassing wordt ontwikkeld voor gebruik in een zorgcontext, zijn ook specifieke regels uit het gezondheidsrecht relevant, zoals de Wet Zorg en Dwang (WZD). De WZD regelt de rechten van mensen met een verstandelijke beperking of psychogeriatrische aandoening (zoals dementie) bij onvrijwillige zorg of onvrijwillige opname.

Stand van zaken

Momenteel lopen er onderzoeksprojecten waarbij al deze overwegingen meegenomen worden. De Fontys Paramedische Hogeschool, Fontys Hogeschool ICT en de Juridische Hogeschool Avans-Fontys werken hiervoor samen met verschillende bedrijven en zorginstellingen. Diverse centra faciliteren dit, zoals het Fontys Centre of Expertise High Tech Systems and Materials (HTSM) en het Fontys kenniscentrum AI for Society (Artificial Intelligence).

Studenten nemen actief deel tijdens de onderzoeks- en ontwikkelactiviteiten, in de vorm van onderwijsopdrachten in de beroepspraktijk waarvoor ze opgeleid worden. Deze beroepspraktijk wordt geboden door zorginstellingen en bedrijven, waar studenten die participeren in dit project hun onderzoeksstage kunnen lopen. Zo faciliteren we niet alleen het ontwikkelen en toepassen van deze innovaties bij zorginstellingen en bedrijven, maar bereiden we toekomstige professionals voor op deze nieuwe toepassingen. Hierdoor willen we bijdragen aan cruciale randvoorwaarden die nodig zijn voor het toepassen van technologische innovaties in de zorgcontext: van sensoren naar zorg.

Dankwoord

De inzichten uit dit artikel komen voort uit samenwerkingen met meer dan 100 studenten die hier onderzoek naar hebben gedaan, samen met verschillende Fontys-onderzoekers. Verder waren er, bij zowel het onderzoek als bij het begeleiden van de studenten, verschillende zorginstellingen (zoals BrabantZorg, Vitalis, Leidsche Rijn Julius Gezondheidscentra en de GGZe) en bedrijven betrokken (waaronder Wavy Assistant, Fourtress, Games for Health, InmotionVR en Alphabeats).

Referenties

1. Lovallo WR. Stress and health: Biological and psychological interactions: Sage publications; 2015.
2. Schmidt P, Reiss A, Dürichen R, Laerhoven KV. Wearable-Based Affect Recognition-A Review. Sensors (Basel, Switzerland). 2019;19(19):4079.
3. Van Houdenhove BJ. Stress, het lijf, en het brein. Leuven: LannooCampus; 2007.
4. Peeters MWH, Dordrecht M, Wouters EJM. Wearables in de psychogeriatrie verminderen onbegrepen gedrag. ICT&Health. 2018;2:52-3.
5. Peeters MWH, Schouten G, Wouters EJM. Wearables For Residents Of Nursing Homes With Dementia And Challenging Behaviour: Values, Attitudes and Needs. Gerontechnology. 2021;20(2):1-13.
6. van der Zijpp, T., Wouters, E. J., Sturm, J. To Use or Not to Use: The Design, Implementation and Acceptance of Technology in the Context of Health Care. In: Ramirez, A. R. G. , Ferreira, M. G. G. , editors. Assistive Technologies in Smart Cities [Internet]. London: IntechOpen; 2018. Beschikbaar via https://www.intechopen.com/chapters/61503 [Verkregen op 23 februari 2022].
7. Schuurmans AAT, de Looff P, Nijhof KS, Rosada C, Scholte RHJ, Popma A, et al. Validity of the Empatica E4 Wristband to Measure Heart Rate Variability (HRV) Parameters: a Comparison to Electrocardiography (ECG). Journal of Medical Systems. 2020;44(11):190.
8. Heck, P. AI Engineering and MLOps: Building Production-Ready Machine Learning Systems [internet]. Beschikbaar via https://fontysblogt.nl/ai-engineering-and-mlops/ [Verkregen op 23 februari 2022].