Als zorgverlener wil je de beste zorg voor je patiënt en wat zou het fijn zijn om doelgericht zorg te verlenen omdat je alvast kunt voorspellen hoe het herstel verloopt. Onderzoeker van het Catharina Ziekenhuis en TU/e, Tom Bakkes, wil met behulp van kunstmatige intelligentie (AI) een model gaan bouwen dat voorspellingen doet in de benodigde patiëntenzorg binnen twaalf uur. Bakkes hoopt met zijn onderzoek het aantal sterfgevallen op verpleegafdelingen van ziekenhuizen terug te dringen.
Onderzocht wordt bijvoorbeeld hoe je met AI kunt bekijken hoe groot de kans is dat de situatie van een patiënt op een verpleegafdeling binnen 12 uur flink gaat verslechteren. Bestaat er de kans dat er een spoedoperatie nodig is, of gaat het juist snel de goede kant op? “Op een verpleegafdeling worden patiënten niet continu gemonitord, zoals op een intensive care. Er zijn verpleegkundigen die regelmatig metingen doen. Denk bijvoorbeeld aan de hartslag, de ademhalingsfrequentie en de bloeddruk”, zo schetst Bakkes de huidige situatie.
Voorspelling via AI
Door met behulp van AI een voorspellend model te gaan maken, gaat de monitoring van patiënten een stap verder. De analyses zijn dan veel nauwkeuriger en er kan beter worden ingeschat welke zorg de patiënt nodig heeft. AI speelt steeds vaker een rol bij de nazorg van patiënten. Zo is er onlangs een nieuw, voorspellend AI-model gepresenteerd die de mate van nazorg kan voorspellen bij patiënten na een orthopedische operatie.
Ervaringen met AI elders
In Amerika zijn met een vergelijkbaar AI-model al goede ervaringen opgedaan. Het zorgde voor minder sterfgevallen op de afdeling. Simpelweg het model kopiëren naar Nederland ging niet zomaar. Zo zijn er verschillen in de protocollen tussen Amerika en Nederland bij bijvoorbeeld de beschikbare data uit het laboratorium. In de VS worden eerder lab-testen gedaan dan in Nederland.
Ook van patiënten zonder klachten worden kweekjes afgenomen en onderzocht. Hier is die data er niet omdat er in de meeste gevallen pas lab-testen worden gedaan als artsen vermoeden dat er iets aan de hand is. “In Nederland is er minder data beschikbaar, dat is een van de redenen dat we het model hebben moeten aanpassen”, legt Bakkes uit.
Controlegroepen
Om op de verpleegafdelingen AI in te kunnen zetten bij de monitoring van patiënten is een aantal veranderingen doorgevoerd. Zo hebben de onderzoeker en zijn team de geanonimiseerde data van de verpleegafdelingen van het Catharina Ziekenhuis sinds 2018 mogen gebruiken. Inmiddels zijn ze contact aan het leggen met andere ziekenhuizen of de vergelijkbare data kan worden gebruikt om het model te controleren.
“Daarmee willen we ook controleren of het model te kopiëren is naar meerdere ziekenhuizen in Nederland of dat er per locatie nog een ander model moet worden gemaakt. Dat zou kunnen omdat niet ieder ziekenhuis dezelfde specialismen heeft”, voegt Bakkes toe.
Testen en toekomst AI
De verwachting van Bakkes is dat het nog jaren duurt voordat de voorspellingen met behulp van AI op verpleegafdelingen kunnen worden ingezet. Als er een model is gebouwd dat met data goede risico inschattingen kan maken en daadwerkelijk is gekoppeld aan het EPD, moet het nog klinisch worden getest. Maar eerst moet het model tot in het kleinste detail kloppen.
AI kan nu al razendsnel afbeeldingen scannen en artsen wijzen op een afwijkend beeld. Een algoritme geeft nu nog geen advies, maar Bakkes verwacht dat algoritmes steeds slimmer worden waardoor ze naast het signaleren van het beeld ook gaan adviseren. De stap die daarna komt is dat op basis van de data ook een signaal wordt gegeven over het toekomstige beeld.
