Programma

Nieuws
Tip hier de redactie
Bekijk overzicht
Artikel delen

Samenwerking voorspellende diagnostiek in UMC Utrecht

Het UMC Utrecht is een vierjarige samenwerking aangegaan met het diagnostisch centrum Unilabs Nederland op het gebied van voorspellende diagnostiek (predictive diagnostisch). Doel van de samenwerking is het delen van data en kennis die moet leiden tot een verdere personalisering van de zorg voor patiënten. Het eerste gezamenlijke onderzoeksprogramma, ‘Machine learning algorithms’, start nog deze maand.

“Deze samenwerking is een krachtig voorbeeld van partnerschap tussen bedrijfsleven en ziekenhuis die de diagnostiek van ziekten baanbrekend kan veranderen. Het is een belangrijke stap in de zorg van morgen”, vertelt prof. dr. Wouter van Solinge. Hij is hoogleraar laboratoriumgeneeskunde en hoofd van de afdeling Centraal Diagnostisch Laboratorium van het UMC Utrecht.

De mogelijkheden die kunstmatige intelligentie en machine learning bieden voor het verbeteren van diagnostiek worden steeds duidelijker en talrijker. De medisch-specialistische sector in Nederland is, als het gat om diagnostiek, zelfs een van de koplopers op het gebied van diagnostische AI-toepassingen.

Voorspellende diagnostiek

De algoritmes die door het UMC Utrecht en Unilabs ontwikkeld worden, moeten ingezet gaan worden voor het voorspellen van ziektes op persoonlijk niveau. Hiermee hopen de onderzoekers dat specifieke patiënten die risico lopen op het ontwikkelen van een chronische ziekte op z’n minst vroegtijdig geïdentificeerd kunnen worden of, beter nog, dat de ontwikkeling van de ziekte uitgesteld of zelfs voorkomen wordt.

“Als we ziekte of ernstige complicaties kunnen voorspellen, dan is het wellicht ook mogelijk om deze te voorkomen. Het zou fantastisch zijn als we op deze manier de kwaliteit van leven van patiënten met een chronische aandoening kunnen verbeteren”, aldus dr.ir. Maarten Kok, co-promotor namens Unilabs Nederland.

Voor de ontwikkeling van de algoritmes maken de onderzoekers onder andere gebruik van gecodeerde patiëntgegevens. Denk daarbij aan leeftijd, geslacht en laboratoriumuitslagen. Een van de aspecten die onderzocht worden is of binnen een groep patiënten met dezelfde chronische ziekte kan worden voorspeld welke patiënten bijvoorbeeld het grootste risico lopen op andere ernstige aandoeningen (comorbiditeit) als gevolg van deze chronische ziekte.

Verwacht wordt dat het onderzoek veel gaat betekenen voor patiënten met algemeen voorkomende chronische ziektes als diabetes en hart- en vaatziekten. Voor het onderzoeksprogramma is door het UMC Utrecht en Unilabs een promovendus-data-scientist aangesteld en de partijen hopen ook dat andere ziekenhuizen en zorgaanbieders in de regio zich bij het project willen aansluiten.

ICT&health congres 2023
Op 30 januari 2023 trapt ICT&health het nieuwe zorgjaar af met het jaarlijks groot en invloedrijk zorgcongres over de zorgtransformatie.
Ook aanwezig zijn? Reserveer dan snel uw entreeticket

Mis niks en ontvang de spannendste ontwikkelingen