Het probleem is hardnekkig: slechts 2 procent van alle bijwerkingen en allergieën van medicijnen belandt in het juiste vakje van het elektronisch patiëntendossier. “Bijna alle andere allergieën zijn wel ergens anders opgeschreven in het dossier, maar die zijn onzichtbaar voor het huidige bewakingssysteem. “En als het niet in dat vakje staat, kunnen we er als apothekers niet op bewaken,” legt Van de Burgt uit. Het gevolg? Onnodige risico’s, langdurige opnames, bijwerkingen die niet nodig waren geweest en in sommige gevallen dus levensbedreigende situaties.

Daarom ontwikkelde ze een oplossing die kunstmatige intelligentie (AI) inzet om deze informatie wél boven water te krijgen. “Het systeem doorzoekt het volledige patiëntendossier op triggerwoorden die kunnen wijzen op bijwerkingen en allergieën rondom medicijngebruik”, zegt Van de Burgt.

Zoeken in miljoenen woorden

Dat gaat in de praktijk om informatie zoeken in miljoenen woorden. “We hebben een gouden standaard gemaakt met apothekers en artsen met woordcombinaties die voor kunnen komen en daarop het AI-model getraind. Nu haalt het tot 80 procent van de ontbrekende informatie terug,” zegt Van de Burgt.

Het systeem werkt nog niet volledig automatisch. En dat is bewust gedaan. “Ik wil dat er altijd een check is door de mensen die met het systeem werken, om zo fouten van AI tegen te gaan. Want ook dit systeem kan nog niet alles vinden. Dat komt omdat iedereen die in het patiëntendossier geschreven heeft, dat toch net op een andere manier doet.”

Daarom blijven er in het vervolgonderzoek altijd mensen betrokken bij de resultaten van het algoritme: “Apotheekassistenten krijgen een melding en bespreken die met de patiënt. Pas na bevestiging wordt de informatie toegevoegd aan het juiste vakje. Zo blijft de bewaking betrouwbaar en transparant.”

Verschillen per ziekenhuis

De voordelen zijn duidelijk: betere registratie, meer patiëntveiligheid en minder herhaalde fouten. En het werkt niet alleen in Eindhoven. Tests in het Jeroen Bosch Ziekenhuis in Den Bosch laten dezelfde resultaten zien. “Dat geeft vertrouwen dat het ook in andere ziekenhuizen kan, want ook per ziekenhuis kan tekstgebruik in het patiëntendossier verschillen” zegt Van de Burgt. En die interesse is er volop: Amsterdam, Groningen en Tilburg hebben zich al gemeld.

Toch is het nog niet zover dat het systeem dagelijks draait. De komende studie richt zich op implementatie in de praktijk, vooral bij preoperatieve screenings. “Daar kunnen we veel winst behalen,” legt Van de Burgt uit. “Artsen en verpleegkundigen hoeven straks niet meer alles zelf uit te pluizen, maar krijgen sneller een vollediger overzicht dat ze makkelijk kunnen checken bij de patiënt.”

Van de Burgt hoopt dat het systeem vervolgens landelijk uitgerold kan worden.  “Dat gaat nog jaren duren, voor het echt zover is. Maar ik hoop dat dit echt een verschil maakt voor patiënten,” zegt ze. “Want uiteindelijk gaat het daar om.”

The post Apotheker haalt verborgen risico’s uit medische dossiers met AI first appeared on Catharina Health Foundation.

Waarom is vroege ontdekking zo moeilijk?

Klachten ontstaan meestal pas laat. Artsen gebruiken CT-scans om tumoren op te sporen, maar de tumoren zijn niet altijd goed te zien. “Alvleesklierkanker herkennen op CT-scans vereist een hoge mate van expertise. Radiologen herkennen in ongeveer 80 procent van de gevallen de tumoren, blijkt uit eerdere studies”, zegt Lotte Fleurkens-Ewals, onderzoeker bij het Catharina Ziekenhuis.

“Dat betekent dat 1 op de 5 tumoren gemist wordt. En elke gemiste tumor kan het verschil betekenen tussen wel of niet behandelen. Hoe vroeger je een tumor ontdekt, hoe groter de overlevingskans voor een patiënt.”

Wat doet AI anders?

Samen met de Technische Universiteit Eindhoven ontwikkelde Fleurkens-Ewals een AI-model dat CT-scans analyseert en tumoren in de alvleesklier herkent. Hiervoor werd een enorme dataset samengesteld met ruim 1.500 patiënten. Van deze groep hadden 270 patiënten daadwerkelijk een tumor. Het model werd getest op deze data en die tests leverden veelbelovende resultaten op. Meer dan 90 procent van de tumoren werd herkend door AI.

Voor patiënten bij wie alvleeskliertumoren werden gediagnosticeerd, keek het AI-model naar oudere CT-scans. Op die beelden hadden de radiologen de tumor destijds nog niet herkend. Ongeveer 20 procent van de patiënten had een eerdere CT-scan en in ruim de helft van die gevallen zag de AI de tumor al eerder. Gemiddeld acht weken voordat de diagnose werd gesteld. “Eerder ontdekken kan cruciaal zijn bij een agressieve tumor,” zegt Fleurkens-Ewals. “Dan is er meer kans op een beter behandelresultaat.”

Wat betekent dit voor patiënten?

Een operatie is nu alleen mogelijk als de tumor niet is uitgezaaid en niet om belangrijke bloedvaten of in omliggende organen groeit. Hoe eerder de tumor wordt gevonden, hoe groter de kans dat een operatie mogelijk is. Het onderzoek laat zien dat AI radiologen kan helpen om tumoren eerder op te sporen.

Fleurkens-Ewals: “Met dit onderzoek laten we zien dat AI potentie heeft als het gaat om opsporen van tumoren.” Maar daarmee is nog niet bewezen dat eerder opsporen daadwerkelijk leidt tot betere overlevingskansen. “Daarom willen we een grootschalige klinische studie uitvoeren. In deze studie worden twee groepen vergeleken: één waarbij radiologen AI-assistentie krijgen en één zonder. Het doel: aantonen dat AI echt het verschil maakt.”

The post Slimme software helpt artsen bij het opsporen van alvleesklierkanker first appeared on Catharina Health Foundation.

Bij een maagverkleining (zoals een gastric bypass of sleeve) was het lange tijd gebruikelijk om na de operatie minimaal één nacht in het ziekenhuis te blijven. Maar dat is nu niet altijd meer nodig. Dankzij een zogenoemde “slimme pleister” – een klein apparaatje genaamd Healthdot dat hartslag, ademhaling en beweging op afstand registreert – kunnen patiënten veilig naar huis en toch goed gemonitord worden. De pleister kan ondersteund worden door een alarmeringssysteem dat waarschuwt bij afwijkende waarden.

“De wens om sneller naar huis te mogen was er bij patiënten en zorgverleners al langere tijd”, zegt Van Ede. “Maar artsen en onderzoekers bleven terughoudend met grootschalig implementeren omdat ze toch huiverig waren voor het missen van complicaties, of dat nu terecht was of niet.” Het onderzoek van Van Ede laat zien dat die zorgen ongegrond zijn als er goede monitoring en ondersteuning op afstand is.

Zelf kiezen, goed herstellen

In haar proefschrift evalueerde Van Ede veiligheid, patiënttevredenheid én klinische bruikbaarheid van monitoring op afstand. Patiënten mochten kiezen: blijven of naar huis. Het bleek dat ontslag op dezelfde dag goed werd ontvangen. Patiënten voelden zich veilig en herstelden prettig thuis, zonder meer complicaties of extra zorgvraag.

Wat de slimme pleister, die samen met Philips ontwikkeld is, uniek maakt, is dat het continu data verzamelt. Hiermee werden de zorgverleners in het onderzoek ondersteund bij het beoordelen van patiënten en bij het maken van beslissingen. “Dat kan niet alleen de patiënten maar ook de zorgverleners meer vertrouwen geven”, zegt Van Ede.

De gemeten waarden gaven de onderzoekers veel nieuwe informatie over het herstelproces van de patiënten. “Die informatie kan worden gebruikt voor de verdere ontwikkelingen op het gebied van telemonitoring van patiënten bij andere operaties dan maagverkleiningen.”

De resultaten zijn inmiddels zó overtuigend, dat dagbehandeling met de Healthdot nu standaardzorg is geworden voor ongeveer de helft van de bariatrische patiënten in het ziekenhuis. Alleen wie later op de dag wordt geopereerd, of zelf graag een nacht in het ziekenhuis wil blijven, gaat niet op dezelfde dag naar huis.

En dat scheelt veel: uit de onderzoeksresultaten blijkt dat het aantal opnamenachten gehalveerd is. In tijden van druk op ziekenhuisbedden, personeelstekort en stijgende zorgkosten is dat een flinke stap vooruit. “Bovendien is het voor patiënten veel prettiger en beter om thuis te herstellen dan in een ziekenhuisbed.”

Meer dan BMI: nieuwe manier om risico’s in te schatten

Naast de postoperatieve zorg keek Van Ede ook kritisch naar de manier waarop risico’s vóór de operatie worden beoordeeld. Jarenlang was de Body Mass Index (BMI) dé maatstaf die richting gaf aan het risico op gezondheidsproblemen of complicaties na een operatie. Maar Van Ede stelt kritische vragen bij deze benadering. “BMI is een statisch getal, terwijl ontwikkelen van chronische ziekten vaak een dynamisch proces is”, legt ze uit. In haar onderzoek keek ze daarom naar alternatieven om het risico van obesitas beter in beeld te brengen.

Ze ontwikkelde de Obesity Exposure Score (OBES), een methode die niet alleen naar de hoogte van het gewicht kijkt, maar ook naar hoe lang iemand al ernstig overgewicht heeft. “We zagen dat patiënten die een hogere OBES-score hadden, vaker de diagnose hartinfarct, boezemfibrilleren, hartfalen of nierproblemen hadden. Deze bevindingen ondersteunen het idee dat er in de ontwikkeling van toekomstige gezondheidsproblemen en de beoordeling van operatierisico’s meer factoren een rol spelen dan alleen de hoogte van het gewicht.”

Dit maakt volgens Van Ede dat deze score niet alleen interessant is in het ziekenhuis, maar bijvoorbeeld ook in een huisartsenpraktijk. “Het kan de bewustwording van gezondheidsrisico’s als gevolg van obesitas versterken. Zo zouden huisartsen hun patiënten al in een eerder stadium extra kunnen motiveren om aan een leefstijltraject te beginnen, of juist eerder door te verwijzen naar het ziekenhuis. Daarmee kun je op termijn veel gezondheidsproblemen voorkomen.”

De zorg van morgen

Van Ede’s onderzoek laat zien hoe technologie, slimme analyse en patiëntgerichte keuzes samenkomen in moderne zorg. “Dit onderzoek is nu uitgevoerd bij obesitaspatiënten die een maagverkleinende operatie ondergaan, maar het kan ook een blauwdruk zijn voor andere (bariatrische) operaties waarbij kortere opnames mogelijk zijn.”

The post Sneller naar huis na maagverkleining: veilig, comfortabel en goed gemonitord first appeared on Catharina Health Foundation.

Maak kennis met Marion Tops-Welten en Mart Kicken. Twee prachtige, betrokken, jonge mensen aan het begin van hun carrière, die binnen het Catharina Ziekenhuis veelbelovend onderzoek verrichten. Hoor ze praten, verbaas je over hoe nuchter zij blijven over hun baanbrekende ideeën waarmee zij grote stappen zetten in de medische wereld, en hoe zij voor de toekomst het verschil willen maken voor de levensverwachting van kankerpatiënten. Lees ook hoe het Catharina Onderzoeksfonds hen de kickstart biedt om hun droom te verwezenlijken. Én lees hoe jij (eventueel met je bedrijf) kunt bijdragen aan onderzoek in het onderzoeksgebied naar jouw keuze.

Met negentien hoogleraren en meer dan 125 promovendi doet het Catharina Ziekenhuis onderzoek op tal van medische onderzoeksgebieden. De academische ziekenhuizen waar de hoogleraren nauw mee samenwerken, erkennen de wetenschapskracht van het Catharina Ziekenhuis. Nog een groot verschil met academische ziekenhuizen is dat het veel patiënten behandelt. Dit zorgt ervoor dat zij het Catharina Ziekenhuis graag bij hun onderzoek willen betrekken, omdat dat veel gegevens oplevert. Die deelt het ziekenhuis met collega-ziekenhuizen, maar ook via publicaties in gerenommeerde medische tijdschriften, zoals The Lancet en The New England Journal of Medicine.

De afgelopen jaren ontvingen tal van onderzoeksinitiatieven binnen het Catharina Ziekenhuis fondsen van de Catharina Health Foundation. Vaak zetten deze initiatieven een kettingreactie in gang, en haken meer organisaties voor vervolgonderzoek aan, zodat extra draagvlak ontstaat. Een bloemlezing uit de onderzoeken die konden worden gefinancierd: alternatieve toediening van antibiotica, complicaties bij slokdarmkankeroperatie, valrisico bij ouderen beperken, AI-hulp bij behandelplannen voor borstkanker, eierstokkanker voorspellen, minder by-passoperaties door looptraining, de beste zorg bij een sterilisatieoperatie, de noodzaak tot opereren in de halsslagader en nu dus ook de onderzoeksdoelen van Marion en Mart.

Effectievere chemotherapie voor patiënten met buikkanker

Marion is AIOS, arts in opleiding tot specialist, binnen het Catharina Ziekenhuis. Haar doel is om internist-oncoloog te worden. Daarvoor heeft ze nog een hele weg te gaan. Komt bij dat ze haar opleiding even ‘on hold’ zette, om zich volledig te kunnen focussen op haar onderzoek, waarvoor ze via de Catharina Health Foundation 40.000 euro ontving.

Het onderzoek van Marion richt zich op het rechtstreeks toedienen van chemotherapie in de buikholte van patiënten met maagkanker, uitgezaaid naar het buikvlies. “Gezond buikvlies is een dun laagje om de ingewanden, dat een paar druppels vocht per dag produceert. Zie dat vocht als de WD40 van de darmen. Het zorgt ervoor dat ze goed blijven werken. Uitzaaiingen op het buikvlies kunnen leiden tot verklevingen of te veel buikvocht, met alle nare gevolgen van dien: moeilijk kunnen eten, obstipatie of juist diarree, of vocht vasthouden. We onderzoeken de mogelijkheden om via een slangetje de chemo rechtstreeks in het buikvlies toe te dienen. Zo hopen we de uitzaaiingen beter te kunnen behandelen, de kans op overleving te vergroten en bijwerkingen en klachten te verminderen.”

Marion en een team van het Catharina Kanker Instituut hadden zelf een groot aandeel in het mooie bedrag dat ze via het Onderzoeksfonds ontvingen. “Eind vorig jaar kreeg ik van de Catharina Health Foundation de kans om bij de stichting Samen tegen Kanker Valkenswaard een praatje te houden over mijn onderzoek. Zij waren hier zo enthousiast over dat zij besloten het financieel te ondersteunen. Daarvoor organiseerden zij een wandelevenement waarbij geld werd ingezameld door 24 uur lang rondjes te lopen over de atletiekbaan. Veel mensen zagen het belang ervan en deden mee, waaronder ook een team van het Catharina Kanker Instituut. De estafette leverde 70.000 euro op voor het Onderzoeksfonds, waarvan 40.000 euro naar mijn onderzoek ging.”

“Hoewel steeds meer mensen genezen van kanker is het nog steeds een heftige ziekte”, zegt Marion. “Ik wil hen helpen om kanker draaglijker te maken. Bijvoorbeeld door een lokale behandeling te onderzoeken, met de hoop op minder bijwerkingen en een betere levenskwaliteit in een wereld waarin men langer leeft of zelfs geneest.”

Op zoek naar de perfecte dosis medicijn bij kanker

Mart is apotheker en zit midden in zijn promotietraject tot doctor. Hij doet binnen het Catharina Ziekenhuis onderzoek naar het toedienen van de juiste hoeveelheid kankergeneesmiddel, en ontving daarvoor van de Catharina Health Foundation 20.000 euro. Luisterend naar Mart wordt één ding snel duidelijk: de gemiddelde mens bestaat niet, en dus zou ook een gemiddelde dosering geneesmiddel bij kanker niet mogen bestaan.

De rode draad in Marts onderzoek is het kankergeneesmiddel carboplatine. Hij doet dit onderzoek samen met collega’s van het Amphia Ziekenhuis in Breda, het Radboudumc in Nijmegen en het Maastricht UMC+. “Voor het berekenen van de juiste hoeveelheid carboplatine gebruiken we nu een algemene formule. Die is ontwikkeld voor een gemiddelde doelgroep. Er wordt geen rekening gehouden met de specifieke lichaamssamenstelling van elke patiënt. Zo heeft iedereen een unieke verhouding tussen vet- en spierweefsel. Deze verhouding kan bepalend zijn voor de werking van het medicijn. Voor het bepalen van de juiste hoeveelheid is ook de werking van de nieren belangrijk.”

“Mijn onderzoek, waarbij wij 40 patiënten betrekken, richt zich op het vaststellen van de juiste hoeveelheid toe te dienen carboplatine. Wij baseren ons hierbij op de spiermassa in een van de ruggenwervels, te meten via een CT-scan. Aan de hand daarvan kun je met AI de spiermassa berekenen en daarmee de nierfunctie bepalen, om te schatten hoeveel carboplatine wordt afgebroken.” Mart ziet het allerliefst dat patiënten er geen bijwerkingen van krijgen. “Bij een te hoge dosering kunnen mensen koorts of last van bloedingen krijgen. Bij een verminderde nierfunctie zal carboplatine minder snel worden afgebroken, wat zal leiden tot een te hoge dosering. Dit is extra belastend voor de patiënt. Met het onderzoek hopen we te achterhalen hoe snel het wordt afgebroken, om vervolgens precies te schatten hoeveel we moeten toedienen. Daarmee zetten we een forse stap in het verbeteren van de behandeling van kanker.”

“Belangrijk is dat we al onze kennis ook echt naar de patiënten vertalen. Daar zit de meerwaarde”, zegt Mart. “Kanker is een vreselijke ziekte. Het is haast niet te bevatten; op het ene moment ben je gezond, en het volgende moment stort je wereld in. Daar wil ik het verschil maken.”

Doneren aan de Catharina Health Foundation helpt bij het realiseren van doorbraken in medisch wetenschappelijk onderzoek, zoals nieuwe behandelmethoden, werkwijzen en medicijnen, en deze implementeren in de patiëntenzorg. Wil je als bedrijf maatschappelijk verantwoord ondernemen? Dan kun je bijvoorbeeld een onderzoek adopteren. de Catharina Health Foundation heeft een ANBI-status, wat betekent dat donaties fiscaal aftrekbaar zijn. Voor meer informatie, ga naar Doneren – Catharina Onderzoekfonds (catharinaonderzoeksfonds.nl)

Dit artikel is gepubliceerd in magazine Frits (november 2024)

The post Donaties maken verschil: kijk mee met twee jonge onderzoekers first appeared on Catharina Health Foundation.

Onderzoekers van het Catharina Ziekenhuis zijn al enkele jaren bezig met onderzoek naar het voorspellen van valpartijen bij opgenomen patiënten. “Sinds een maand zijn we een stap verder in ons wetenschappelijk onderzoek”, legt geriater dr. Carolien van der Linden uit. “We hadden eerst een model dat ontwikkeld en getest werd op patiëntendossiers uit het verleden, maar sinds 15 april hebben we dat slimme voorspelmodel gekoppeld aan de live elektronische patiëntendossiers. Het gaat om mensen die zijn opgenomen op de afdelingen geriatrie en neurologie. Twee keer per dag wordt voor hen een risicoscore berekend. Die zegt hoe groot of klein de kans is dat zij gaan vallen.”

De komende vier maanden wordt, in samenwerking met het AI Expertisecentrum van dit ziekenhuis, bestudeerd of het voorspelmodel een geschikt instrument is. “In deze fase doen we nog niets met deze score, heeft het geen invloed op de zorg voor de patiënt. Het voorspelmodel draait slechts op de achtergrond, om te kunnen zien dat het ook werkt op live data om een val te kunnen voorspellen”, zegt Van der Linden, die dit onderzoek doet met arts-assistent Wendy Leurs en verpleegkundig onderzoeker Marjolein Groeneveld.

Wat kun je met de informatie?

Vanaf wanneer kunnen ziekenhuizen iets met de risicoscores doen voor de patiënt? “Dat kan nog wel even duren. Want als we daadwerkelijk met behulp van data zorg willen verlenen, moeten we eerst vervolgonderzoek doen waar nog veel werk en geld voor nodig is.”

Het model is vooral gericht op het voorspellen welke patiënten niet gaan vallen. En wát kunnen ziekenhuizen als het inderdaad zo is dat slimme voorspelmodellen goed kunnen voorspellen welke patiënt níet valt? “Onze insteek is om de werklast voor de verpleging te verlagen en alarmmoeheid te voorkomen. Nu krijgt bijna elke patiënt op de afdeling geriatrie een bewegingssensor. Er gaat een alarm af als iemand valt, maar het is ook vaak vals alarm, omdat er bijvoorbeeld een deken beweegt of de patiënt zijn zakdoek laat vallen. En daardoor kan de scherpte van de verpleegkundigen afnemen. Waar we naartoe willen: minder patiënten met een sensor zonder dat er meer mensen vallen.”

Ook als het succes wetenschappelijk aangetoond wordt, moet het voorspelmodel ‘geen wet worden’ aldus Van der Linden. “De boodschap aan verpleegkundigen is en blijft: gebruik zelf je gezond verstand. Het moet iets zijn dat ondersteunend is in hun besluitvorming voor valpreventieve maatregelen. Gelukkig willen zij dat juist zo gebruiken. Wat we de komende maanden ook gaan onderzoeken is of verpleegkundigen op het model durven te vertrouwen.”

Misschien wel in alle Nederlandse ziekenhuizen

Het slimme voorspelmodel is gebaseerd op een aantal woorden die verpleegkundigen opschrijven in vrije tekst van patiëntendossiers zoals ‘ontslag’, ‘normaal’ en ‘spontaan’. Ook de leeftijd van de patiënt en het gebruik van verschillende soorten medicatie zijm toegevoegd aan het model. “Daarmee is ons model uitgebreid ten opzichte van twee jaar geleden, toen het puur om textmining – het gebruik van woorden – ging.”  

Van der Linden hoopt dat in de toekomst deze werkwijze in alle Nederlandse ziekenhuizen wordt gebruikt. “Dat is inderdaad de stip op de horizon die we zien. En wie weet kan het ook wel gebruikt worden in verzorgings- of verpleeghuizen en door de thuiszorg. En nog mooier zou zijn dat dit model gebruikt kan worden voor andere aandoeningen of risico’s. Er zijn al diverse artsen in dit ziekenhuis en elders in het land die onderzoeken of textmining ook te gebruiken is voor hun expertise.”

De Technische Universiteit Eindhoven is ook betrokken bij dit onderzoek. “Zij kijken vooral naar hoe alle signalen die het voorspelmodel genereert, eruit kunnen komen te zien. En bij wie en op welke manier ze terecht komen. En idealiter zouden de alarmsignalen voor patiënten met een hoog valrisico anders zijn dan patiënten met een laag valrisico. Zodat het nóg duidelijker wordt dat er nood aan de man is.”

The post Nauwkeurig voorspellen wie níet gaat vallen, kan veel voor patiënt en ziekenhuis betekenen first appeared on Catharina Health Foundation.

Op de verpleegafdelingen in het ziekenhuis komt om de zes tot tien uur iemand aan je bed om je hartslag op te nemen, je bloeddruk te controleren en je ademhaling te checken. Goed geregeld, zou je zeggen. Maar de tijd tussen die controles is best lang. Het risico dat er in die uren plotseling iets gebeurt is er altijd. Bovendien zijn die check-ups best vervelend, zeker als je slaapt. Hoe mooi zou het zijn als er een systeem is dat je op afstand permanent in de gaten houdt, zonder dat je er last van hebt? Precies dat is het plan dat het team achter FORSEE drie jaar geleden had. “Wij denken dat met onze cameramonitoring veel onverwachte complicaties te voorkomen zijn”, zegt Iris Cramer, PhD-onderzoeker van het project en IC-arts.

Microblozen: iedereen doet het

Het FORSEE-team bestaat uit artsen en verpleegkundigen van Catharina Ziekenhuis, ingenieurs van de Technische Universiteit Eindhoven en onderzoekers van Fontys Hogescholen. Zij hebben de afgelopen drie jaar volop proefgedraaid. “We werken met drie verschillende camera’s die gericht zijn op hoofd en borstkas van de patiënt”, legt Cramer uit. “Een camera met omgevingslicht, een warmtecamera en een infraroodcamera. Die camera’s kunnen subtiele veranderingen waarnemen die met het blote oog niet zichtbaar zijn. Bijvoorbeeld kleur in je gezicht of beweging van je borstkas. Zo kun je hartslag “zien”, want elke keer als je hart pompt, verkleurt je gezicht een klein beetje. Microblozen noemen we dat. Iedereen doet het, maar met je eigen ogen is het niet waar te nemen, de camera herkent het feilloos.”

Uiteindelijk moeten die camera’s medisch personeel gaan waarschuwen als patiënten op de verpleegafdelingen snel verslechteren. “Circa veertig procent van de complicaties en onverwachte overlijdens vindt plaats op een gewone verpleegafdeling. Dit camerasysteem moet dat in de toekomst gaan voorkomen en zo de zorg verder verbeteren.”

Betrouwbaar meten

In de eerste fase van het FORSEE-onderzoek zijn de camera’s getest in het laboratorium bij gezonde proefpersonen. Zo zochten de onderzoekers naar de ideale lichtomstandigheden en lichaamsposities. “Daaruit bleek dat een slimme camera vitale gegevens zoals hartslag en ademhaling prima op afstand kan meten.”

De intensive care was de volgende stop voor de proefopstelling van de camera’s. Daar is de betrouwbaarheid uitgebreid gecontroleerd. “Daar kun je de gegevens van de camera’s meteen controleren met de cijfers van de bestaande meetapparatuur. En de meest betrouwbare apparatuur staat immers op de IC.”

Hartritmestoornissen detecteren

Op de Eerste Harthulp van het Catharina Ziekenhuis is vervolgens uitgezocht of je hartfrequenties nog betrouwbaar kunt meten bij patiënten met hartritmestoornissen. “Bij patiënten met een gezond hartritme microbloos je regelmatig. Bij een hartritmestoornis is dat onregelmatig. Het onderscheid daartussen hebben we met machine learning kunnen automatiseren.” Tegelijkertijd werd onderzocht hoe de betrokken patiënten en zorgverleners de nieuwe zorgtechnologie ervaren. “Voor hen is het óók een hele verandering dat er opeens altijd camera’s aanwezig zijn.”

In 2024 gaan de onderzoekers weer een stap verder. In totaal zes bedden op de verpleegafdeling kunnen dan worden gemonitord. “Ook daarbij gaat het ons nu nog om gegevens verzamelen. De uitdagingen zijn daar wel weer anders. Op de IC liggen patiënten de hele dag in bed. Op de verpleegafdeling niet. Dan zijn ze bijvoorbeeld met de fysiotherapeut op pad om oefeningen doen. We zijn heel benieuwd wat dat met de onderzoeksresultaten gaat doen. Mensen die écht ziek zijn liggen in bed. Dan is monitoring belangrijker dan op het moment dat iemand fit genoeg is om uit bed te gaan, denken we nu. En anders moeten we overwegen of we een camera kunnen installeren die de hele kamer in de gaten houdt. De belangrijkste vraag voor monitoring op de verpleegafdeling is nu: hebben we genoeg coverage van de camera om complicaties echt te kunnen zien of blijken patiënten te vaak weg te zijn. Dat moet dit deel van het onderzoek duidelijk maken.”

Privacy

In welk stadium het onderzoek ook verkeert, het privacyvraagstuk komt keer op keer terug. “Dat is echt de meest gehoorde vraag over het onderzoek: of mensen het wel zien zitten om de hele dag gefilmd te worden”, merkt Cramer op. Vooraf dachten de onderzoekers dat patiënten niet zouden staan te springen om 24 uur per dag in beeld te zijn. “In de praktijk valt dat reuze mee, zeker als we uitgelegd hebben hoe de techniek werkt. We gaan niet letterlijk de beelden bekijken, maar zetten het beeld om in signalen. Dat stelt veel patiënten al gerust. Voor de pilot op de Eerste Harthulp hebben we zestig patiënten benaderd. Maar twee hebben nee gezegd. Patiënten vinden het hartstikke interessant, werken graag mee met dit soort nieuwe technieken om de zorg te verbeteren. De overgrote meerderheid ziet er vooral de voordelen van in.”

Niet alleen voor patiënten, maar ook voor medewerkers brengen de camera’s privacyvraagstukken met zich mee en niet elke verpleegkundige vindt het fijn om in beeld te zijn bij de dagelijkse werkzaamheden. “De oplossing is simpel”, stelt Cramer. “Alle camera’s kunnen door medewerkers of patiënten altijd worden afgesloten, vergelijkbaar met een schuifje waarmee je je laptopcamera kunt dichtzetten. Zo is privacy altijd gewaarborgd.”

Twaalfkoppig onderzoeksteam

Cramer werkt samen met twaalf anderen aan het onderzoek. Rik van Esch, promovendus elektrotechniek en verpleegkundig specialist en onderzoeker Cindy Verstappen zijn dagelijks betrokken bij het onderzoek. Daarnaast is hoogleraar en anesthesioloog Arthur Bouwman nauw verbonden aan het FORSEE-project. Hij ziet volop voordelen voor patiënten. “Ons ziekenhuis is gespecialiseerd in oncologie en hart- en vaatziekten. Juist voor die patiënten is het van groot belang dat ze goed in de gaten gehouden worden na een operatie. Complicaties kunnen het herstel nadelig beïnvloeden en in sommige gevallen zelfs een fatale invloed hebben. Tijdig ingrijpen is dus van groot belang.”

Bovendien is een camera bij een bed minder belastend dan aan draden aan een monitor hangen, stelt Bouwman. “Regelmatige checks met een elektrocardiogram, waarbij de patiënt elektroden op zijn lichaam krijgt geplakt of een saturatiemeter, waarbij er een clipje over je vinger wordt geschoven om de hoeveelheid zuurstof in je bloed te meten, zijn impactvoller dan een camera die je filmt”, legt hij uit. “De patiënt kan dan – voor zover zijn gezondheid dat toelaat – gewoon bewegen en wordt niet beperkt door kabels met elektroden. Niks is zo schadelijk voor een patiënt als stil in bed liggen.”

Bouwman verwacht dat de camera vooral op de verpleegafdelingen een grote toekomst tegemoet gaat. “Ik denk niet dat de camera ooit de klassieke monitoring in de IC en medium-care kan vervangen. Daarvoor is op die plekken te veel “ruis” die het beeld verstoort.”

Toekomstplannen

Met de pilot op de verpleegafdeling eindigt het FORSEE-project in 2024. Dan moet duidelijk zijn wat het effect van camera’s op de patiënten is. Ervaren ze dat als prettig of toch niet? En hoe zit het met de verpleegkundigen? Wanneer en hoe willen ze gewaarschuwd worden. Hoe voorkom je valse alarmen. Op dat soort vragen moet komend jaar een antwoord komen.

“Hopelijk komt er daarna nog een vervolgtraject waarbij we onderzoeken hoe machine learning artsen en verpleegkundigen kan helpen bij het interpreteren van de enorme hoeveelheden data die de camera’s verzamelen”, zegt Cramer. “Daarmee moeten er uiteindelijk betere klinische beslissingen genomen worden en dat kan uiteindelijk levens redden.”

De mogelijkheden zullen in de toekomst groter zijn dan alleen hartslag en ademhaling monitoren. “Denk aan bewegingen meten met camera’s, zodat je kunt zien hoe lang mensen in bed liggen en hoe vaak mensen bewegen. Dat kan allemaal indicaties geven over hoe de toestand van de patiënt is.”

En hoe zit het hier met de verpleegkundige? Gaat die uiteindelijk verdwijnen door al die camera’s en AI-tools? De onderzoekers twijfelen daar niet over. Cramer: “Uiteraard niet. De klinische blik van een verpleegkundige is onvervangbaar. En persoonlijk contact tussen verpleegkundige en patiënt is enorm waardevol. We willen voor verpleegkundigen wel de werkdruk verlichten, zodat ze meer tijd hebben voor persoonlijk contact met een patiënt. En voor die patiënt moet deze vorm van monitoring comfortabeler zijn dan de metingen zoals die nu worden gedaan. Bovendien kunnen we sneller ingrijpen als er iets aan de hand is.”

Het FORSEE-project is een initiatief van het Eindhoven MedTech Innovation Center (e/MTIC), en gesubsidieerd door ZonMw, NWO, de Hartstichting, de Catharina Health Foundation en de Dutch CardioVascular Alliance (DCVA). Het project wordt gesteund door Philips, Fontys en TU/Eindhoven.

The post Als patiënt de hele dag onder cameratoezicht om complicaties te voorkomen first appeared on Catharina Health Foundation.