Een innovatieve AI-tool helpt verpleegkundigen om een verslechterende gezondheid bij patiënten die in het ziekenhuis opgenomen zijn eerder te signaleren. Dit vergroot de overlevingskansen en kan de duur van een ziekenhuisopname verkorten. Het CONCERN Early Warning System, ontwikkeld door onderzoekers van Columbia University, analyseert verpleegkundige documentatie en herkent subtiele signalen van verslechtering tot wel twee dagen eerder dan traditionele methoden.
Uit een grootschalige studie met meer dan 60.000 patiënten bleek dat de AI-gestuurde aanpak het risico op overlijden met meer dan een derde (35%) verminderde en het gemiddelde ziekenhuisverblijf met ruim een halve dag verkortte. Bovendien nam het risico op sepsis met 7,5 procent af en werden patiënten in een kwart van de gevallen (25%) eerder, en tijdiger, naar een intensive care overgeplaatst.
Expertise van verpleegkundigen
Verpleegkundigen signaleren vaak kleine veranderingen, zoals een bleke huid of subtiele gedragsveranderingen, die kunnen wijzen op een verslechterende gezondheidstoestand. CONCERN vertaalt deze observaties naar realtime risicoscores, waardoor zorgteams sneller kunnen ingrijpen. Door AI te combineren met de klinische expertise van verpleegkundigen ontstaat een krachtig hulpmiddel voor vroegtijdige interventie en betere patiëntuitkomsten. Dit innovatieve systeem maakt de intuïtieve beslissingen van zorgprofessionals zichtbaar en ondersteunt effectieve samenwerking binnen het ziekenhuis.
“Verpleegkundigen zijn bijzonder vaardig en ervaren in het detecteren wanneer er iets mis is met patiënten onder hun zorg. Als we die expertise kunnen combineren met AI, kunnen we realtime, bruikbare inzichten produceren die levens redden” vertelt Sarah Rossetti, hoofdauteur van het onderzoek en universitair hoofddocent biomedische informatica en verpleegkunde aan Columbia University. Het onderzoek, “Real-time surveillance system for patient deterioration: a pragmatic cluster-randomized controlled trial of the CONCERN Early Warning System”, is onlangs gepubliceerd in Nature Medicine.
AI aan het ziekenhuisbed
Het Maasstad Ziekenhuis is in 2023 gestart met het gebruik van de AI-software Pacmed Critical om artsen en verpleegkundigen op de intensive care (IC) te ondersteunen bij beslissingen over het overplaatsen van patiënten naar een verpleegafdeling. Deze software analyseert gegevens zoals bloeddruk, medicatie en het aantal ligdagen om het risico op heropname of overlijden binnen zeven dagen te voorspellen. Het doel is efficiëntere en persoonlijkere zorg te bieden en de balans tussen IC-zorg en beschikbare capaciteit te verbeteren. Dit initiatief is onderdeel van een samenwerking tussen de Santeon ziekenhuizen en zorgverzekeraars.
Het Erasmus MC werkt al enkele jaren samen met SAS en Microsoft om data-analyse en kunstmatige intelligentie (AI) in te zetten voor het verbeteren van de patiëntenzorg en het optimaliseren van de inzet van operatiekamers, intensive care-afdelingen en beddencapaciteit. Een pilotproject resulteerde in een AI-algoritme dat voorspelt of patiënten na een oncologische operatie veilig ontslagen kunnen worden, wat bijdraagt aan patiëntveiligheid en efficiënter beddengebruik. Deze samenwerking benadrukt het belang van het benutten van data voor betere zorg en planning.
