Door de stijgende levensverwachting in Europa, stijgt het aantal chronische aandoeningen. Daarbij komt ook dat de zorgsystemen nog niet voldoende ingericht zijn op het behandelen van patiënten met een combinatie van aandoeningen, ofwel het leveren van zorg op maat. En soms leidt dit ertoe dat patiënten met meerdere complexe chronische aandoeningen van het kastje naar de muur gestuurd worden, zo stelt dr.ir. Monique Tabak van de Universiteit Twente.
Tabak doet onderzoek naar gepersonaliseerde e-health technologie en coördineert dit project. Daarnaast werken ook onderzoekers van de Universiteit Twente mee die zich bezighouden met cybersecurity en de evaluatie van gezondheidstechnologie. De innovatieve e-health technologie die binnen het RE-SAMPLE project ontwikkeld wordt, zal in Nederland, Italië en Estland ingezet gaan worden bij honderden patiënten met COPD en comorbiditeit.
Zorg op maat
Een voorbeeld van een complexe 'cocktail' van chronische aandoeningen die het vinden van de oorzaak van een bepaalde klacht moeilijk maakt, is een patiënt die lijdt aan COPD, chronisch hartfalen en angststoornissen en last heeft van kortademigheid.
"Hoe komen we nu te weten waardoor deze klacht ontstaat? Hoe kunnen we deze patiënt het beste behandelen, of nog beter, kunnen we een (tijdelijke) achteruitgang van ziekte voorkomen? Door de patiënt thuis in zijn of haar dagelijkse omgeving te volgen en te monitoren en dat de combineren met medische en wetenschappelijke kennis, ontwikkelen we nieuwe gevalideerde modellen om het ontstaan en verloop van de chronische aandoeningen te begrijpen. Daarmee kunnen we dan het ziekteverloop voorspellen. Deze voorspelmodellen maken gebruik van verschillende soorten data (gemeten in het dagelijks leven en in het ziekenhuis) en bestaande kennis. Door de toepassing van privacy-preserving machine learning kunnen we de beste zorg op maat leveren voor de individuele patiënt”, vertelt Monique Tabak.
“In het RE-SAMPLE project doen we zo nieuwe kennis op waarmee meer begrip van COPD en comorbiditeit ontstaat. Denk aan het ontstaan en ontwikkeling van exacerbaties, dus een (tijdelijke) verslechtering van ziektesymptomen. Daarbij onderzoeken we hoe het beste tijdig ingegrepen kan worden om daarmee achteruitgang van de patiënt te voorkomen. Het draait daarbij om de persoon. Op basis van de data, de kennis van de arts, én de ervaring en wensen van de patiënt, worden vervolgens beslissingen genomen voor behandeling en adviezen”, vervolgt Tabak.
Testziekenhuizen in drie landen
Voor het project zijn drie testlocaties vanuit de verschillende ziekenhuissystemen in Europa geselecteerd; in Nederland (Medisch Spectrum Twente), Italië en Estland. In totaal zullen enkele honderden patiënten aan de test deelnemen. Via een zogenoemd virtual companionship programma krijgen zij toegang tot de gepersonaliseerde zorg op maat. De wensen van patiënten en behandelaren worden geïnventariseerd door Roessingh Research and Development (RRD). Zij ontwikkelen ook een implementatieplan voor de zorg en evalueren het succes van het programma.
Doel van de eerste fase is het combineren van bestaande data die beschikbaar is vanuit klinische onderzoeken met nieuwe real-world data die verzameld wordt, eventueel gekoppeld met monitoring door sensoren. Daarvoor registreren patiënten gegevens over de klachten die ze ervaren bijvoorbeeld in een smartphone-app. "Daar gaat een team van experts op het vlak van data en AI, gezondheidszorg en de patiënt zelf mee aan de slag. Beslissingen over zorg worden alleen in die driehoek genomen dus de patiënt zelf zal een grote rol spelen”, aldus Tabak.
RE-SAMPLE project
Het RE-SAMPLE project ontvangt een financiering van zes miljoen euro vanuit het Horizon2020 onderzoeksprogramma van de EU. Het project is een samenwerking tussen multidisciplinaire partners uit Nederland (Universiteit Twente, Medisch Spectrum Twente, Roessingh Research and Development) en andere Europese landen (België, Estland, Duitsland, Griekenland, Italië, Spanje).
De Universiteit Twente coördineert het project en is betrokken met verschillende vakgroepen: Biomedical Signals and Systems (Monique Tabak), Health Technology and Services Research (Anke Lenferink) en Cybersecurity (Andreas Peter).
