Nieuwscentrum

BigMedilytics
sep 22, 2021

BigMedilytics: transformatie van de Europese gezondheidszorg met big data en AI

Gemiddelde leestijd: 4-6 minuten

Grote kansen gaan vaak gepaard met even grote uitdagingen; dit is zeker het geval als het gaat om het gebruik van big data en kunstmatige intelligentie (AI) in de gezondheidszorg. We kunnen ons nog maar net een voorstelling maken van wat er dankzij big data en AI over 5, 10 of 30 jaar mogelijk zal zijn - van preventie tot verbeterde diagnostiek, gepersonaliseerde behandelingen en efficiëntere workflows.

 

Terwijl de technologie volwassen wordt en meer innovaties hun weg vinden naar de klinische praktijk, worden ook de uitdagingen die gepaard gaan met big data en AI duidelijker. Daarbij gaat het niet alleen om technologische, maar ook om juridische en ethische kwesties. Zij vereisen een holistische aanpak, die verder gaat dan de technologische aspecten.

 

Hoe kan de Europese gezondheidszorgsector, die al relatief gefragmenteerd is, een transformatie ondergaan om op een holistische manier gebruik te maken van oplossingen op basis van big data en AI? De afgelopen drie jaar hebben 35 spelers uit de gezondheidszorgsector samengewerkt aan 12 real-life big data- en AI-proefprojecten in heel Europa, in verschillende klinische omgevingen. De resultaten en belangrijkste bevindingen van dit door de EU gefinancierde project, BigMedilytics genaamd, werden gepresenteerd tijdens een slotevenement dat mede werd georganiseerd door Philips - als een van de belangrijkste deelnemers.

Grootste project gefinancierd door de Europese Commissie

"Met een financiering van 15 miljoen euro is het BigMedilytics-project een van de grootste projecten die door de Europese Commissie zijn gefinancierd op het gebied van big data in de gezondheidszorg", aldus Supriyo Chatterjea, Data & AI Scientist bij Philips, die het project leidde. "Vaak bestaat de neiging om te denken dat big data-projecten alleen maar gaan over het toepassen van de nieuwste AI-algoritmen op grote datasets en dat als je algoritme goed presteert, je een winnende oplossing hebt.

 

Maar de gezondheidszorg is complex. Het uitrollen van succesvolle big data-projecten in de zorgsector op schaal vereist intensieve samenwerking tussen mensen met zeer uiteenlopende achtergronden die gewoonlijk niet met elkaar samenwerken. Ik heb het dan over clinici, patiënten, datawetenschappers, besluitvormers in ziekenhuizen, IT-personeel, beleidsmakers en zelfs juristen."

Het uitrollen van succesvolle big data-projecten in de zorgsector op schaal vereist intensieve samenwerking tussen mensen met zeer uiteenlopende achtergronden die gewoonlijk niet met elkaar samenwerken.

Supriyo Chatterjea

Data & AI Scientist bij Philips

Nauwe samenwerking met klinische partners

In het BigMedilytics-project heeft Philips nauw samengewerkt met verschillende klinische partners.  In het oncologiedomein is in samenwerking met het Karolinska-ziekenhuis (Zweden) een oplossing ontwikkeld die laat zien hoe de digitalisering van de care-flow rond behandelbeslissingen en -uitvoering, alsmede het gebruik van AI-gebaseerde risicomodellen, kan helpen om prostaatkankerpatiënten effectiever te behandelen.

 

In samenwerking met het OLVG in Amsterdam ontwikkelde Philips PerformanceFlow: een oplossing voor onder meer het beheer van mobiele medische apparatuur op basis van real-time locating system-technologie, maar die ook kan worden gebruikt voor het optimaliseren van workflows binnen het ziekenhuis.

EPIQ mobility
Supriyo: "Ongeveer 38% van de verpleegkundigen heeft jaarlijks last van een burn-out. 28% Van de verpleegkundigen neemt binnen 3 jaar ontslag. Tegelijkertijd kunnen verpleegkundigen tot 30% van hun tijd besteden aan het zoeken naar apparatuur. De PerformanceFlow-oplossing die we samen met OLVG hebben ontwikkeld, en die werd gefinancierd door BigMedilytics, elimineert de zoektijd door het gebruik van real-time locatie-informatie, zodat verpleegkundigen zich kunnen concentreren op wat echt belangrijk is - tijd hebben om patiënten te voorzien van kwaliteitszorg."
De PerformanceFlow-oplossing die we samen met OLVG hebben ontwikkeld, en die werd gefinancierd door BigMedilytics, elimineert de zoektijd door het gebruik van real-time locatie-informatie, zodat verpleegkundigen zich kunnen concentreren op wat echt belangrijk is - tijd hebben om patiënten te voorzien van kwaliteitszorg.

Supriyo Chatterjea

Data & AI Scientist bij Philips

Samen met het Elisabeth-TweeSteden Ziekenhuis in Tilburg en het Incliva Biomedical Research Institute in Valencia analyseerde en optimaliseerde Philips de workflows voor beroertes en sepsis op de Spoedeisende Hulp op basis van realtime locatiegegevens en klinische gegevens. De resultaten toonden aan dat realtime locatiegegevens van patiënten, middelen en personeel gezamenlijk kunnen worden gebruikt om de kwaliteit van de gegevens te verbeteren en zo te helpen de knelpunten in de workflow nauwkeurig te identificeren.

Bruikbare inzichten

"Het uiteindelijke doel is dat de lessen die zijn geleerd uit BigMedilytics kunnen helpen bij het navigeren door de gefragmenteerde gezondheidszorgsector in Europa, om zo te komen tot een duurzame continue verbetering van het leven van mensen op het hele continent, en daarbuiten", aldus Hans Hofstraat, Vice President bij Philips Research.

 

De lessen die uit de verschillende pilots zijn getrokken, zijn samengebracht in de BigMedilytics Blueprint: een interactieve website die de verschillende technische en niet-technische aspecten in kaart brengt voor verschillende use cases, stakeholders en het gezondheidscontinuüm. De blauwdruk is bedoeld om te worden gebruikt door belangrijke spelers binnen de gezondheidszorgsector om de invoering van big data-technologieën in heel Europa op te schalen.

In het project werd geïdentificeerd hoe regels en voorschriften van verschillende landen de invoering van big data-technologieën in de gezondheidszorg beïnvloeden. Ook biedt het inzicht in factoren die de adoptie van big data-technologieën kunnen belemmeren of juist bevorderen. Daarnaast wordt beschreven hoe de waarde van big data-technologieën op verschillende niveaus kan worden gemeten en ligt er een methodologie voor het ontwikkelen van bedrijfsmodellen voor de ontwikkeling en implementatie van big data-technologie.
Hans Hofstraat

Versterken van de band tussen zorgverlener en patiënt

Het evenement werd afgesloten met een paneldiscussie waarin de deelnemers volgende stappen en belangrijke learnings bespraken. "BigMedilytics heeft de kansen van digitale zorgoplossingen laten zien, en duidelijke richting gegeven over hoe deze te benutten," zei Hans Hofstraat. "Maar het project heeft ook laten zien hoe belangrijk het is om te innoveren voor oplossingen die de verbinding tussen zorgverlener en patiënt versterken. De grootste kans die big data en AI bieden is niet het verminderen van fouten of werkdruk, of het ondersteunen van klinisch onderzoek: het is de kans om de kostbare en aloude band en het vertrouwen tussen patiënten en artsen te versterken."
De grootste kans die AI en big data bieden is niet het verminderen van fouten of werkdruk, of zelfs het genezen van kanker: het is de kans om de kostbare en aloude band en het vertrouwen tussen patiënten en artsen te herstellen.

Hans Hofstraat

Vice President bij Philips Research

Professor Dr. Klemens Budde van het Charité University Hospital
Professor Dr. Klemens Budde van het Charité University Hospital voegde hieraan toe: "Een Europees project eindigt meestal en alle partijen gaan weer over tot de orde van de dag. Maar de samenwerking en het netwerk die in BigMedilytics zijn gecreëerd, zijn echt sterk. Er was een sterk gevoel van samenwerking – en we hebben daar ook echt iets mee bereikt! Ik ben er zeker van dat we elkaar de hand zullen blijven reiken en samen deze transformatie echt tot een succes zullen maken."

Deel op social media

Onderwerpen

Contact

Tommie Dijstelbloem

Tommie Dijstelbloem

Woordvoerder Philips Benelux

Tel: +31 6 19 28 83 20

(Meer) gerelateerd nieuws

U kunt onze website het beste bekijken met de nieuwste versie van Microsoft Edge, Google Chrome of Firefox.