Home
BLIJF OP DE HOOGTE
Ontvang onze nieuwsbrief en digitale magazine
Uw adres wordt nooit aan derden doorgegeven.
Lees onze privacyverklaring.

     

ARTIKEL
Lab moet big data-kennis slim implementeren
Download dit artikel als pdf
Is uw adres bekend, dan wordt de pdf meteen geopend, anders krijgt u een link toegestuurd.
Ook ontvangt u onze volgende nieuwsbrief.

Lab moet big data-kennis slim implementeren

De uitdaging van beslissingsondersteunende software (Computer Assisted Diagnosis) is bekend vanuit de radiologie. Er is in Nederland veel ervaring mee opgedaan bij het Landelijk Referentie Centrum voor Bevolkingsonderzoek. Hun aanpak is een voorbeeld voor data driven labs. De computer neemt het echter niet over.

Gerelateerde expertise

De uitdaging van beslissingsondersteunende software (Computer Assisted Diagnosis) is bekend vanuit de radiologie. Er is in Nederland veel ervaring mee opgedaan bij het Landelijk Referentie Centrum voor Bevolkingsonderzoek. Hun aanpak is een voorbeeld voor data driven labs. De ervaring met borstkankeronderzoek heeft aangetoond, dat de combinatie van slimme algoritmes met veel data en goede validatie door gespecialiseerde artsen en de continue verbetering van zelflerende algoritmes, de nauwkeurigheid en snelheid verhoogt. De computer neemt het echter niet over. De arts/zorgprofessional blijft eindverantwoordelijk voor de diagnose en interpretatie en voor de juistheid van zijn advies aan de patiŽnt. Net als in de vliegtuigindustrie zullen we zien dat in de zorg medische beslissingen straks niet meer zonder hulp van computeralgoritmes te maken zijn. De rol van de piloot is door de boordcomputer ingrijpend veranderd. Dit gaat bij zorg- en labprofessionals ook gebeuren. Computers en algoritmes zijn met name goed in het ondersteunen van routinediagnostiek en zeldzame afwijkingen, mits er maar een patroon in zit. Maar wat als we een laboratorium- of radiologietest zo standaardiseren en automatiseren, inclusief de analyse, dat er geen menselijke tussenkomst meer nodig is? Dit is in de nabije toekomst zeer wel denkbaar. De specialist wordt op dat moment voor de analyse en interpretatie overbodig. De burger/patiŽnt kan direct met de uitslag naar de behandelend arts met de vraag: ďWat betekent dit voor mij?Ē Dit staat wel op gespannen voet met artikel 22 van de AVG. Hierin staat dat je als patiŽnt het recht hebt om niet onderworpen te worden aan een uitsluitend geautomatiseerde (medische) beslissing. Er moet altijd een arts beslissen. Maar wie gaat er dan als onafhankelijke organisatie bepalen of deze geautomatiseerde test goed is en hoe de kwaliteitsborging van het proces plaatsvindt? Als we van het principe uitgaan dat de burger/patiŽnt de regie heeft over de data, dan verschuift de verantwoordelijkheid voor het databeheer (rentmeesterschap) van zorginstelling en/of de arts naar de (commerciŽle) labondernemingen en de leveranciers van instrumenten en algoritmes. Dit vraagt om de ontwikkeling van een transparant data driven kwaliteitssysteem, zodat burgers kunnen inzien wat er gedurende de levenscyclus in het medische en onderzoeksproces met hun data is gebeurd. Of het lab (en de zorg) de big data-kansen moet benutten is voor mij een no-brainer. Data driven werken biedt immers kansen voor grote verbeteringen, nieuwe inzichten en kwaliteit van levensverbetering voor de burger. Het gaat echter om de toepassing van big data en niet om de data of technologie op zich. Daar hoort een menselijke benadering bij volgens de Copenhagen Letter. Die roept alle mensen die invloed hebben op de nieuwe technologieontwikkelingen op om die op een voor de mens en maatschappij verantwoorde manier te implementeren. En wat de zorg betreft: dit blijft mensenwerk, waarbinnen persoonlijk contact en een vertrouwensrelatie altijd belangrijk zullen blijven. Big data helpen om betere beslissingen te nemen en een hogere mate van preventie en personalisatie van gezondheidszorg te realiseren. De technologie is er. Onze grootste gemeenschappelijke uitdaging is het optuigen van een hierbij passend ecosysteem waarin de zorgvraag van de burger verankerd is, inclusief de afspraken over beloning en waardering en het toezicht hierop. Dat is een ultiem voorbeeld van het concreet toepassen van een veranderingsproces.
MAXUS MEDIA
LABinsights.net LABinsights.de LABinsights.nl
Ontvang onze nieuwsbrief
Nieuwsbrief archief
Volg ons
Linked
MAGAZINE
Abonneren
SERVICE EN CONTACT flag