De gezondheidszorg maakt al veelvuldig gebruik van data-analysetechnologieën. Inzichten die zij hierbij vergaren, kunnen het verschil maken tussen leven en dood.
Dagelijks krijgen twaalf miljoen mensen wereldwijd de diagnose kanker. Daarnaast zijn er 35,3 miljoen slachtoffers besmet met hiv en aids. Onderzoekers, wetenschappers en artsen kunnen deze patiënten via data-analyse betere zorg bieden. Uit onderzoek blijkt echter dat meer dan 70 procent van de informatie die artsen en onderzoekers nu ontvangen, nog niet is gestructureerd. Daardoor gaat waardevolle kennis verloren.
Analysesoftware structureert alle laboratoriumresultaten, brieven van behandelende artsen, maar ook ervaringen van patiënten op blogs of data uit patiëntenverenigingen. Hierdoor is er meer informatie beschikbaar, die medici makkelijk en snel kunnen raadplegen. Dat het structureren van informatie werkt, blijkt ook uit diverse praktijkvoorbeelden.
Strijd tegen virussen
Zo hanteert British Columbia Centre for Excellence in het St Paul’s Hospital in Canada analysesoftware om extra kennis te vergaren over hiv en aids. Voorheen waren testresultaten iets waar artsen of onderzoekers dagen of weken op moesten wachten. Door de enorme rekenkracht en de hoeveelheden data die de analysesoftware analyseert, kunnen artsen sneller reageren met persoonlijke behandelingsplannen en medicijnen. Persoonlijke medicijnen zijn mogelijk, omdat elke variant van het virus een unieke dna-streng heeft. Met het beschikbaar komen van deze informatie, kunnen artsen medicijnen voorschrijven die geschikt zijn voor de unieke dna-streng van het virus.
Ook patronen die door data-analyse zichtbaar worden, verbeteren de zorg. Via deze methode doen de Stanford University School of Medicine en het NTC in Heidelberg onderzoek naar ziektes als kanker en alzheimer. Ze analyseren genetische en klinische informatie. Dit vergelijken ze met informatie over de levensstijl van de persoon in kwestie, omdat al deze gegevens van invloed kunnen zijn op het ziektebeeld. Gezamenlijk levert deze data meer kwaliteitsinformatie op. Uiteindelijk kunnen medici hierdoor kanker zelfs eerder vaststellen, het beter diagnosticeren en een gerichte behandelingswijze toepassen. Dit levert een aanzienlijke tijdswinst op, omdat artsen en onderzoekers niet meer dagenlang hoeven te wachten op testresultaten. Binnen enkele minuten weten zij de specifieke situatie en kunnen zij direct beslissingen nemen.
Update naar gezondheidszorg 2.0
De beroemde Duitse professor Christof Von Kalle wil niet alleen snel en persoonlijk patiënten behandelen. Hij streeft ernaar om in vroegtijdig stadium mensen te kunnen waarschuwen. Dat doet hij door onderzoek via de ‘Medical Explorer-tool’. Von Kalle berekent op basis van bestaande gegevens welke mensen tot risicogroepen van bepaalde ziekten behoren en waarbij (erfelijke) genen vaak een rol spelen.
Hoewel je bij de gezondheidszorg misschien niet direct aan snelheid en innovatie denkt, gaat deze sector toch aardig mee met nieuwe technologische ontwikkelingen. Google Glass is hier ook een voorbeeld van. Nu nog houden ziekenhuizen en artsen zich voornamelijk bezig met de wijze waarop ze data verzamelen en analyseren. Maar gezondheidszorg 2.0 gaat die vergaarde kennis inzetten om onderbouwde voorspellingen te doen. Zo kunnen zij straks risicopatiënten behandelen voordat ze daadwerkelijk ziek worden.
Het is goed om oog te hebben voor de realiteit dat er in de gezondheidszorg veel te verbeteren valt en optimistisch te zijn. Echter, deze blog gaat volledig aan de werkelijkheid voorbij.
Ten eerste, waarom zou je bij gezondheidszorg ‘niet direct aan snelheid en innovatie denken’? Alleen al in ons land zijn er acht topinstituten (universitair medische centra) waarin innovatie bij wijze van spreken in het DNA zit. Alle acht genieten op deelgebieden wereldfaam. Waar men in die centra wel van doordrongen is, is dat de werkelijkheid complex is en dat het veel tijd en zorgvuldigheid vraagt voor je patiënten aan je innovaties blootstelt. Bij een mislukte IT-implementatie in een gemiddeld bedrijf vallen meestal geen doden; hooguit wordt er veel geld verspild. Bij een ziekenhuis kan het anders uitpakken.
Ten tweede, beseft de auteur wel dat veel van de technologische innovaties (ook zeker op het gebied van IT) juist ontstaan zijn in een medische context? Er wordt al jaren enorme rekenkracht ingezet (denk aan grid computing, beeldherkenning, DNA-analyse, tijdreeksanalyse). En voor het genoemde onderzoek naar de relatie tussen ziekten als kanker en alzheimer heeft men in de gezondheidszorg een naam: epidemiologie. Dat vakgebied gaat terug naar 1854.
Er zijn grote verbetermogelijkheden in de gezondheidszorg (in processen, in ontsluiten van informatie, tekstanalyse etc.), maar wie een poosje in de gezondheidszorg heeft rondgelopen en kennis heeft genomen van het onderzoek dat wordt gedaan zou iets bescheidener inzetten.
Het klinkt inderdaad allemaal heel erg mooi. Maar naast het allerlei nobele doelen kan dienen kan het ook gebruikt worden voor minder nobele doelen. En dan doel ik met name op de mogelijkheid voor de farmaceutische industrie om nog betere bedrijfsresultaten te halen waarbij je je af kan vragen of hetzelfde geldt voor de gezondheid van de patiënten.
Of het gebruik van gegeven wat leidt dat het verzekeringsbeginsel van de zorgverzekeraars onder druk komt te staan omdat er steeds meer onderscheid tussen de mensen gaat worden omdat zij gegevens gebruiken die eigenlijk beschermd horen te zijn.
In aanvulling op de reactie van Jan-Willem:
http://www.ed.nl/economie/philips-betere-operatie-leverkanker-mogelijk-met-embo-guide-1.4360121
Waar de meesten bij het woord “operatie” vooral denken aan snijden, worden dit soort ingrepen ondersteund door complexe diagnostische apparatuur waar een aanzienlijke hoeveelheid innovatieve software bij komt kijken.
Redt of geneest?
Mensen redden gaat meestal om de eerste handelingen, mensen genezen is het traject daarna. Verder gaat het hier natuurlijk om de mogelijkheden van technologie, want a fool with a tool is still a fool.
Wie gelooft dit? “artsen kunnen deze patiënten via data-analyse betere zorg bieden”.
Het is beter geld te steken in voorkomen van ziekten als achteraf gaan analyseren wat er fout is gegaan, daarmee help je niemand. De grootste dreiging op dit moment zijn resistente bakterien en parasieten, daar helpt geen IT.
Dit onderwerp is te komplex voor ITers, dus schoenmaker blijf bij je leest.
@Jan … doordat je meer data beschikbaar hebt en betere analyses kunt doen kun je veel voorkomen.
Wist je bijvoorbeeld dat:
– als je veel kaas eet een grotere kans hebt te stikken in je beddengoed
– er een aantoonbare relatie is tussen het aantal uitgebrachte films waarin Nicolas Cage speelt en de verdrinkingskans in een zwembad
– er zelfs een relatie is tussen het eten van margarine en de kans op echtscheidingen ?
Dat allemaal kun je doen met data, zie http://www.wtf.nl/weird-science/20404/van-kaas-eten-sterf-je-in-je-slaap.html
@ PaVaKe
Lees het boek “How to lie with statistics” van Darell Huff uit 1954.
ICT heeft weinig tot geen invloed op de gezondheid van de bevolking, ook artsen hebben nauwelijks invloed. Schoon drinkwater, goede hygiene zoals riolering en goed voedsel doen meer. Werkende antibiotica zouden ook helpen maar dat tijdperk gaat zeer binnenkort voorbij.
Zoals we jammerlijk van onze eigen overheid weten, de NSA affaire maar ook de steeds toenemende incidenten waar het persoonlijke gegevens betreft van Nederlanders, is het wat mij betreft nog verre toekomstmuziek.
Ik wijs de rode lijn van Mark Raben niet af. Zijn mening, visie en idee passen in een ‘ideale’ wereld. Maar zoals wij telkens weer moeten ervaren, door schade en schande, is gezondheidszorg 2.0 nog mijlenver weg.
Gelukkig.