13 januari 2016
Een patiënt ‘plotten’ met behulp van big data. Dat is het doel dat Floor Scheepers, medisch hoofd van de afdeling psychiatrie van het UMC Utrecht, voor ogen heeft. ‘Zodat we kunnen achterhalen welke behandeling het beste bij hem past.’
Floor Scheepers was ‘winnaar’ van de kosteloze jubileumopdracht van adviesbureau M&I/Partners dat hiermee haar 30-jarig bestaan vierde. M&I/Partners onderzocht wat big data kan betekenen voor de patiënten van haar afdeling. Tijdens het minisymposium op donderdag 19 november in de Jaarbeurs in Utrecht vertelt ze wat dat heeft opgeleverd.
Treurige constatering
Lang geleden heeft Scheepers promotieonderzoek gedaan in de hoop dat dit patiënten zou helpen. Tot haar teleurstelling heeft ze moeten constateren dat al dat onderzoek tot nu toe weinig heeft opgeleverd. ‘Patiënten zijn eigenlijk niet veel beter af dan twintig, dertig jaar geleden en dat is een treurige constatering.’ Zij wijt dat deels aan de eendimensionale gerichtheid op causale verbanden tussen enerzijds hersenen en genen en anderzijds symptomen en diagnoses in de psychiatrie. ‘De psychiater Kraepelin heeft aan het begin van de vorige eeuw als eerste ziektebeelden gecategoriseerd op basis van clusters van symptomen. Maar dat zei nog niks over de oorzaken. Tegenwoordig is vaak het idee dat de oorzaken in de hersenen en de genen liggen en dat met behulp van beeldtechnieken, zoals MRI, en ontleding van het menselijk genoom deze oorzaken achterhaald kunnen worden.’ Het lukt echter maar niet om de ‘heilige graal’ te vinden, stelt Scheepers vast. ‘Er blijken heel veel genen betrokken te zijn bij de verschillende ziektebeelden en diezelfde genen kunnen bovendien ook voorkomen bij zogeheten normale mensen. Blijkbaar heeft de omgeving grote invloed of een bepaald gen wel of niet tot ziekelijk gedrag leidt. Zoals de voedingsbodem bepaalt of een plant het wel of niet goed doet.’ Probleem is volgens Scheepers ook dat bij onderzoek vaak gegevens van patiënten worden gebruikt bij wie geen sprake is van co-morbiditeit, bijvoorbeeld bij verslavingsproblematiek. ‘Dat is echter niet representatief voor de patiëntengroep op een psychiatrische afdeling. Daar komt nog bij dat de invloed van de omgeving bij onderzoek erg lastig in kaart is te brengen.’
‘De arts houdt tijd over om met de patiënt zijn wensen en behoeften te bespreken’
Omgevingsfactoren
Het roer moet daarom om, zegt Scheepers stellig. ‘De benadering in de psychiatrie is nu om net als bij een auto die kapot is, deze helemaal uit elkaar te halen en bij elk onderdeel te bekijken wat er mogelijk mis mee is. Maar als een auto kapot is, moet je ook kijken naar de chauffeur – rijdt die hard of zacht, over wat voor een soort wegen de auto rijdt en hoe het weer is. Het gebruik van big data biedt de mogelijkheid om dit soort omgevingsfactoren in kaart te brengen.’ Scheepers wil met behulp van big data een patiënt ‘plotten’, vertelt ze. ‘Niet een groep maar een individuele patiënt zodat we kunnen achterhalen welke behandeling het beste bij hem of haar past. En daarbij gebruiken we niet alleen de data van onze afdeling, zoals de gegevens uit het EPD, maar ook lokale en regionale data en zelfs landelijke data. Met behulp van al die data kunnen we mogelijk gedrag voorspellen en ons handelen daarop aanpassen.’ Daarbij gaat het om kleine stapjes, benadrukt Scheepers. ‘Maar die kunnen wel veel betekenen voor een patiënt. Zo hebben we een analyse gemaakt van alle agressie-incidenten op onze afdeling en wat bleek? Op de vijfde dag van een opname is er een piek van het aantal agressie-incidenten. We vroegen ons af wat de oorzaak kon zijn. Een verpleegkundige opperde toen dat het mogelijk met het alcohol- en drugsgebruik van een patiënt te maken heeft. Na vijf dagen beginnen de ontwenningsverschijnselen op te spelen. En dat is weer makkelijk te ondervangen door een geneesmiddel toe te dienen dat de ontwenningsverschijnselen onderdrukt.’ Nu is het nog een kwestie van de artsen van deze aanpak overtuigen, aldus Scheepers. ‘Die zijn gewend om volgens de bestaande richtlijnen te werken en de symptomen te scoren om te kijken welke diagnose bij een patiënt past. Als we er echter in slagen om een patiënt te plotten, de risico’s en de beschermende factoren in beeld te brengen ofwel een digitale vingerafdruk te maken, dan houdt de arts tijd over om met de patiënt zijn wensen en behoeften te bespreken.’
Kunstmatige intelligentie
Data zijn er in ieder geval voldoende, zegt M&I/Partners die bij het bigdata-project in UMC Utrecht betrokken was. ‘Tegenwoordig is alles digitaal en de kunstmatige intelligentie gaat met sprongen vooruit. Terwijl de mens juist cognitief beperkt is. De supercomputer Watson kan dan ook al beter een diagnose stellen dan een heel panel van experts.’ Al die data moeten eerst verzameld worden en vervolgens worden bewerkt, vult M&I/Partners aan. ‘Bij het project bij UMC Utrecht hebben we na het verzamelen en bewerken de data geïntegreerd en vervolgens geanalyseerd. Die analyses vonden zowel plaats tijdens wekelijkse sessies met artsen en verpleegkundigen als tijdens twee hackathons.’ Dat leidde onder meer tot de constatering dat bij mannen bij wie twee dagen achter elkaar veel wordt geregistreerd, de kans groot is dat het de derde dag misgaat en zich een agressie-incident voordoet. ‘Bij dit soort analyses met behulp van big data worden vaak de onderbuikgevoelens van het personeel bevestigd. Zij hadden al het gevoel dat het niet helemaal lekker ging.’ Big data lijken hiermee hun meerwaarde te hebben aangetoond. ‘Veel professionals ervaren de registratie in het EPD op dit moment als een administratieve belasting die niet altijd in het voordeel van de patiënt is. Wanneer professionals, zoals op de afdeling psychiatrie van het UMC Utrecht, echter ervaren dat deze data gebruikt kunnen worden om de zorg te verbeteren of de efficiency te vergroten, motiveert dat om gegevens structureel en uniform te gaan registeren in het EPD.’
Laat uw gegevens achter en ontvang de lessons learned van onze jubileumopdracht
