Psychiatrische patiënten met bijvoorbeeld een zware vorm van depressie, kunnen worden behandeld met elektroconvulsietherapie (ECT). Deze intensieve behandeling werkt echter niet bij iedereen. Omdat lastig in te schatten is bij welke patiënten ECT wel en niet werkt, ontwikkelde het UMC Utrecht een voorspelmodel met behulp van AI dat patiënten en psychiaters kan helpen bij het maken van de juiste behandelkeuze.
Elektroconvulsietherapie, kortweg ECT, is een behandeling voor ernstig zieke psychiatrische patiënten. Bij ongeveer twee derde van de patiënten verminderen de psychiatrische symptomen door de behandeling. Een kleiner deel van deze patiënten herstelt zelfs helemaal. Het is echter een erg intensieve behandeling die veel bijwerkingen heeft, waaronder spierpijn, misselijkheid en geheugenklachten. Daarom is het zinvol om te kunnen voorspellen of de behandeling effect zal hebben.
Van ontwikkeling naar praktijk
Het voorspelmodel op basis van AI dat patiënten en psychiaters kan helpen bij de keuze voor ECT-behandelingen werd vorig jaar al ontwikkeld door de afdeling Psychiatrie van het UMC Utrecht. Tijdens een hackathon ontwikkelden teams van Digital Health en PsyData dit model verder. De app draaide binnen het ziekenhuisnetwerk en patiëntgegevens werden automatisch ingevuld vanuit het elektronisch patiëntendossier. Psychiaters werden bij het proces betrokken om ervoor te zorgen dat de app aan alle behoeften voldeed. Het resultaat van de hackathon was een duidelijke omschrijving van het doel van de app en een eerste versie van de app. Binnenkort kan de app in de praktijk worden getest met patiënten en psychiaters.
Door een gebrek aan middelen en expertise onder de ontwikkelaars is het vaak lastig om voorspelmodellen ook daadwerkelijk in te zetten in de praktijk. Het Digital Health-team van het UMC Utrecht werkt daarom aan een nieuw kwaliteitssysteem voor het ontwikkelen van AI-applicaties. Dit systeem begeleidt ontwikkelaars stap voor stap door het proces voor het maken van betrouwbare keuzetools, zoals een app. Op die manier wil het team AI-implementatie in de gezondheidszorg efficiënter maken.
Andere keuzehulpen
Bij Patiënten met bot- en wekedelentumoren is de keuze voor een bepaalde behandeling een ingewikkeld proces. Om te helpen bij het maken van die keuzes is enkele jaren geleden de PERSEAC-app ontwikkeld, die patiënten persoonlijke behandeloptie een persoonlijke prognose kan geven.
En in januari van dit jaar werd de online keuzehulp ‘Thuismeten bij hartfalen’ geïntroduceerd. De online tool informeert patiënten in een paar stappen over thuismonitoring bij hartfalen en over de voor- en nadelen daarvan. Zodra er een standaardversie voor een keuzehulp thuismeten wordt ontwikkeld, kan deze worden ingezet voor allerlei andere chronische aandoeningen.
