Als bondgenoten het complexe zorgvraagstuk ontrafelen
Mathie Leers is laboratoriumspecialist Klinische Chemie en Hematologie bij Zuyderland Medisch Centrum. Lyana Curier is natuurkundige en onderzoeker data science aan de Open Universiteit. Hun missie: met big data-analyse de zorg verbeteren.
Leers: 'Zuyderland verzamelt big data over alle ziektes en medische behandelingen die je maar kunt bedenken. Deze gegevens vormen een rijke bron van nuttige kennis waarmee we ziektes eerder en beter kunnen behandelen. Samenwerking met wetenschappers is daarbij cruciaal. Lyana maakt de miljoenen gegevens die wij in het lab verzamelen bruikbaar.'
Curier: 'Dat geeft mij als wetenschapper veel voldoening. Tijdens de pandemie ontwikkelden we een algoritme dat op basis van enkele parameters in het bloed snel COVID-19 kan uitsluiten. Daar was in het ziekenhuis grote behoefte aan omdat de PCR-test te lang duurde en niet altijd betrouwbaar was. Mijn rol was onder meer om de juiste parameters in het bloed te selecteren. Het model dat we ontwikkelden was de opmaat voor het vervolgonderzoek waarmee we nu bezig zijn.'
Leers: 'We doen nu samen een project om de diagnostiek ter uitsluiting van trombose te verbeteren. Want dat blijkt in de praktijk lastig. De beslisregel die huisartsen gebruiken, is gebaseerd op klinische kenmerken, zoals benauwdheid of een dik been. En op de D-dimeren laboratoriumtest. Maar deze beslisregel is niet specifiek genoeg. Het gevolg: per jaar worden circa duizend patiënten met verdenking op trombose naar Zuyderland gestuurd, van wie slechts 22 procent het daadwerkelijk blijkt te hebben.'
Curier: 'Wij onderzoeken nu of we met andere routinematig gemeten parameters, een beter onderscheid kunnen maken tussen trombose en alternatieve oorzaken die soortgelijke klachten veroorzaken. Dan voorkomen we dat mensen onnodig naar het ziekenhuis komen voor een uitgebreid onderzoek.'
Leers: 'In de toekomst wil ik graag vervolgonderzoek doen met onze data over kanker. In ons lab hebben we miljoenen kankercellen gemeten en geanalyseerd. Zo beschikken we over een uitgebreide dataset van patiënten met beenmergkanker naast een controlegroep van patiënten met dezelfde klachten zonder beenmergkanker. Mijn droom is dat we via machinelearning ooit in staat zijn om beenmergkankercellen in een heel vroeg stadium te identificeren.
Zo vroeg dat we de ziekte kunnen voorkomen.'
Yvonne Bol (r.) is gezondheidszorgpsycholoog in opleiding tot klinisch psycholoog bij Zuyderland Medisch Centrum/GGz. Ellen Jongen is universitair docent van de vakgroep Klinische Psychologie van de Open Universiteit en basispsycholoog bij Medische Psychologie MUMC+. Samen met collega’s doen ze onderzoek naar eenzaamheid.
Bol: 'In onze westerse samenleving is eenzaamheid uitgegroeid uit tot een ware epidemie.
Een op de drie mensen heeft er last van, met grote mentale en fysieke gevolgen. Wie eenzaam is, loopt meer risico op hartklachten, angst en depressie. Anderzijds hebben mensen met psychische en lichamelijke klachten meer kans op gevoelens van eenzaamheid.
De vakgroepen Klinische en Medische Psychologie van het ziekenhuis en Klinische Psychologie van Open Universiteit werken al langer samen om dit probleem aan te pakken.'
Jongen: 'We onderzochten bijvoorbeeld de relatie tussen eenzaamheid en aanhoudende lichamelijke klachten. Patiënten met een somatische symptoomstoornis bleken zich eenzamer en minder gesteund te voelen dan de groep van gezonde deelnemers. Daarnaast was er ook over de groepen deelnemers heen een relatie tussen eenzaamheid en lichamelijke klachten.'
Bol: 'In vervolgonderzoek gaan we na in hoeverre schema’s een rol spelen bij eenzaamheid. Met schema’s bedoelen we in de psychologie onder andere overtuigingen, emoties en herinneringen. We verwachten dat mensen met negatieve ervaringen in hun jeugd meer risico lopen op eenzaamheid. Schema’s vormen mogelijk een belangrijk onderliggend mechanisme. Als we dat wetenschappelijk aantonen, kunnen we daar tijdens schematherapie in de praktijk alert op zijn.'
Jongen: 'Een groot voordeel van deze samenwerking is dat wij als wetenschappers toegang hebben tot een patiëntenpopulatie waarin eenzaamheidsproblematiek echt speelt. Ik zie dit als een unieke kans.'
Bol: 'Onze onderzoeksvragen formuleren we echt samen, op basis van ervaringen in de praktijk en literatuuronderzoek. Wat ik heel fijn vind, is dat de Open Universiteit de controlegroep voor ons includeert en over de instrumenten en ervaring beschikt om eenzaamheid goed te meten en te interpreteren.'
Jongen: 'Ook weten wij de weg naar de wetenschappelijke tijdschriften te vinden, zodat onze kennis over eenzaamheid verder wordt verspreid: de eerste twee publicaties zijn inmiddels een feit.'
Bol: 'En onlangs hebben we voor het eerst samen een subsidieaanvraag gedaan. Ik beschouw ons als bondgenoten die samen proberen de complexe puzzel rond eenzaamheid te ontrafelen.'
Jasper Most (l.) is klinisch onderzoeker op de afdeling Orthopedie van Zuyderland Medisch Centrum. Murat Firat is data- en computerwetenschapper aan de Open Universiteit. Samen kijken ze hoe data-analyse kan bijdragen aan een betere patiëntenstroom op de OK.
Most: 'Met een structureel tekort aan zorgpersoneel en een exploderende zorgvraag is het belangrijk om operaties goed te plannen. Vanuit de afdeling Orthopedie onderzoek ik samen met Murat hoe we onze OK’s efficiënter kunnen gebruiken. We kijken niet naar de operaties zelf, maar naar de wisseltijd tussen geplande operaties. Dat is de tijd tussen het moment dat de ene patiënt de OK verlaat en de volgende patiënt binnenkomt. Orthopedie plant op dit moment vijf operaties per dag met een wisseltijd van gemiddeld een halfuur. Als we die tijd met tien minuten verkorten, zouden we één operatie per dag extra kunnen plannen zonder extra personeel.'
Firat: 'De vraag is welke voorspellende factoren wisseltijden op de OK beïnvloeden. Helpt het bijvoorbeeld als verpleegkundigen eerder een seintje krijgen dat de volgende patiënt gehaald kan worden. Dat gaan we met data-analyse proberen te achterhalen. Eerst kijken we: welke informatie hebben we, die data maken we klaar voor analyse, dan filteren we de relevante datasets eruit. Daarmee bouwen we modellen, oftewel voorspellende algoritmes, waarmee we het proces op de OK efficiënter kunnen maken.'
Most: 'Voor Zuyderland is het nog een uitdaging om uit te puzzelen welke data bruikbaar zijn, zodat de Open Universiteit haar magische artificial intelligence kan toepassen.'
Firat: 'Een relevant punt. Uit ervaring met andere ziekenhuizen weten we dat data uit de zorg meestal niet in de allerbeste staat zijn.'
Most: 'Er worden veel gegevens verzameld over het operatieproces. Die kan ik niet zomaar van de server downloaden. Je moet precies weten wát je vraagt. Onze eigen data-analisten moeten deze gegevens in begrijpelijke codes schrijven zonder de privacyregels te schenden. Dat is voor ons een heel leerzaam proces.'
Firat: 'Het is voor elk ziekenhuis heel belangrijk daar ervaring mee op te doen. Data van ziekenhuizen spelen een steeds grotere rol in de gezondheidszorg. Door gegevens op de juiste manier te combineren kunnen ze helpen om bedrijfsprocessen te verbeteren. Wij hebben het over de planning op de OK. Maar er zijn tal van processen die efficiënter kunnen. Denk aan de lengte van een ziekenhuisverblijf of wachttijden op de spoedeisende hulp.'
Most: 'Onze bedoeling is ook om dit project op te schalen naar andere ziekenhuisafdelingen. Maar voordat we zover zijn, is er nog heel veel werk te doen.'
Tekst: Ingrid Beckers
Fotografie: Laura Knipsael