Het LUMC en Healthplus.ai onderzoeken of ze met behulp van kunstmatige intelligentie (AI) het risico op infecties na operaties kunnen voorspellen. Dit project wordt PERISCOPE genoemd. Door eerder infecties te signaleren kan de behandeling sneller worden gestart. Zo wordt de last voor de patiënt verkleind. Een succesvolle implementatie betekent minder ziektelast, betere overlevingskans en kortere opnames voor de patiënt. En daarmee lagere kosten en werkdruk voor het ziekenhuis.
Na operaties is de kans op infecties 10-25%. Vroegtijdige herkenning van infecties is belangrijk om verdere complicaties te voorkomen.
Test
“Het gaat in deze fase echt nog om een test”, zegt Laurens Schinkelshoek, Technical data scientist bij het LUMC en co-leider van de technische zijde van het project. “We onderzoeken of het überhaupt mogelijk is om dit te voorspellen. Om dit te doen maken we gebruik van data uit de kliniek, die hebben we geanonimiseerd. Dat lijkt nu goed te lukken. Daarom werken we nu gezamenlijk aan een implementatie om het model onder water te testen. Dat houdt in dat het systeem meeloopt in de praktijk, maar dat de arts de reguliere processen volgt. Zo kunnen we de kwaliteit en bruikbaarheid van de resultaten valideren.”
Model
Het onderzoek richt zich op de mogelijkheden en onmogelijkheden van AI in een postoperatieve setting op de operatiekamer en op de afdeling. Bart Geerts (Healthplus): “Stap 1 was het definiëren van een infectie. Vervolgens hebben we een model de infectie leren herkennen op basis van data uit het EPD. Nu werken we aan de koppeling van het model aan data in het EPD. Door de AI aan het EPD te koppelen, wordt het voor de arts eenvoudiger om de risico-bepaling in het dagelijkse werkproces mee te nemen en proactieve acties te nemen.”
Zie ook:
