Nieuwe digitale diagnosetools moeten het mogelijk maken om patiënten met spier- en gewrichtsklachten beter te diagnosticeren. Om betreffende tools te ontwikkelen ontving een Europees consortium, onder leiding van reumatoloog Rachel Knevel van het Leids Universitair Medisch Centrum (LUMC), een Horizon EU-subsidie van 6 miljoen euro. Horizon Europe behoort tot de belangrijkste subsidieprogramma’s voor onderzoek en innovatie in Europa. Tijdens het onderzoek worden onder meer big data geanalyseerd, slimme algoritmes en digital twins ontwikkeld.
Het gehonoreerde onderzoek naar de digitale diagnosetools heet officieel SPIDeRR. Ofwel voluit: 'Stratification of Patients using advanced Integrative modeling of Data Routinely acquired for diagnosing Rheumatic complaints’. Met dit grootschalige project wil reumatoloog Rachel Knevel de patiëntreis van een reumapatiënt verbeteren en accurate diagnosemodellen ontwikkelen.
Digital twins
Knevel vertelt op de website van LUMC: “Voor reumatologen kunnen twee reumatische aandoeningen initieel moeilijk te onderscheiden zijn. Maar door data-analyse van grote hoeveelheden data van patiënten zijn er wel degelijk kenmerkende verschillen te ontdekken.”
In het onderzoek worden klinische patiëntdata gekoppeld en algoritmes ontwikkeld om hieruit de juiste informatie te halen, waardoor betere diagnostiek mogelijk wordt. Tevens worden zogeheten digital twins ingezet. Een digital twin is een virtuele representatie van een object of systeem tijdens zijn gehele levenscyclus. Het is een zo accuraat mogelijke weerspiegeling van de werkelijkheid, of dit nu een object, proces zoals het immuunsysteem, organisatie of persoon is.
Juiste diagnose belangrijk
Wereldwijd hebben 1,71 miljard mensen pijn bij het bewegen. Zij leggen vaak een lange weg langs verschillende behandelaars af, voordat vaststaat wat er met ze aan de hand is. Het is belangrijk om dit proces te versnellen, want hoe eerder een juiste diagnose wordt gesteld, hoe sneller patiënten de juiste behandeling bij de juiste behandelaar krijgen.
Een diagnose stellen blijkt in de praktijk echter nog niet zo eenvoudig. Knevel vertelt: “Van alle mensen die bij de reumatoloog komen, wordt de helft na een bezoek terugverwezen naar de huisarts. Bijvoorbeeld doordat het om niet-reumatische klachten gaat. Bij artrose hebben mensen bijvoorbeeld meer aan een fysiotherapeut. Die inefficiëntie in diagnostiek komt onder meer doordat de symptomen van verschillende aandoeningen voor huisartsen soms heel erg op elkaar lijken, terwijl de aandoeningen zelf juist erg van elkaar verschillen.”
Werken aan drie digitale diagnosetools
Ook voor andere aandoeningen dan reuma worden steeds vaker AI-gestuurde diagnosetools ontwikkeld. Een recent voorbeeld is slimme AI-diagnostiek om hartfalen vast te stellen die in het Catharina Ziekenhuis wordt toegepast. Ook helpen algoritmen om prostaatkanker doeltreffend vast te stellen zoals bijvoorbeeld al in het Radboudumc gebeurt. Het aantal digitale diagnosetools neemt in rap tempo toe en dit nieuwe onderzoek naar reuma is daarvan wederom een prachtig innovatief voorbeeld.
Het grootschalige gehonoreerde project omtrent reuma moet uiteindelijk leiden tot drie concrete digitale diagnosetools. Allereerst komt er een symptoomchecker voor de patiënt zelf. Ten tweede een tool, waarmee de zorgverlener betere beslissingen kan nemen omtrent het wel of niet doorverwijzen naar een specialist. Als derde tool komt er een digital rheumatology twin. Knevel licht toe: “Dit is een mogelijkheid waarmee artsen de ziektebeelden van hun eigen patiënten kunnen vergelijken met digitale versies van verschillende ziekteprofielen die we hebben leren onderscheiden. Op die manier wordt vastgesteld hoe groot de kans is dat een patiënt een bepaalde aandoening heeft en wordt ook weer de kans op een juiste diagnose en juiste behandeling groter.”
Privacy en dataveiligheid
Bij het project worden grote hoeveelheden data verzameld. Zo moet bijvoorbeeld de data van de eerstelijns en tweedelijnszorg in alle deelnemende landen worden gekoppeld én toegankelijk worden gemaakt voor de datawetenschappers in het consortium. Het LUMC is hierbij de spin in het web: de IT- en privacy-afdelingen hebben namelijk een passende infrastructuur opgezet die privacy en data security garandeert.
Het LUMC werkt binnen het project samen in een consortium met een groot aantal Europese academische en private partners: Karolinska Institutet (SE), Stichting Reuma Nederland (NL), Elsa Science AB (SE), Technische Universiteit Delft (NL), Friedrich Alexander Universität Erlangen-Nürnberg (DE), University of Newcastle upon Tyne (UK), Servicio Madrileno de Salud (ES), Fundación para la Investigación e innovación (ES), Phadia GmbH (DE), Semmelweis Egyetem (HU), Medizinische Hochschule Brandenburg (DE), Instituto de Salud Musculoesquelética (ES), Idryma Iatroviologikon Ereunon Akademias Athinon (EL), IQVIA Solutions BV (NL), Erasmus Universitair Medisch Centrum Rotterdam (NL), Academic Health Science Network: North East and Cumbria (UK).
