De onderzoeksgroep van Acute interne geneeskunde, onder leiding van professor Prabath Nanayakkara, was benieuwd of ze de uitslag van een bloedkweek kon voorspellen, dit om onnodige bloedafnames te voorkomen. Dat leidt niet alleen tot besparing van geld en middelen, maar is ook minder belastend voor de patiënt. Het onderzoek heeft twee jaar geduurd en heeft tot een veelbelovend algoritme geleid. Een algoritme is een wiskundige formule, in dit geval om ingevoerde data te analyseren om zo te voorspellen welke patiënten een laag of juist hoog risico hebben op een infectie. Tijdens dit project is samengewerkt met Pacmed, een bedrijf gespecialiseerd in het gebruik van zorggegevens om medische beslissingen te ondersteunen.
Hoe werkt het?
Op basis van routinematig verzamelde zorggegevens in het elektronisch patiëntendossier kan je met een speciaal algoritme een voorspelling doen over de uitslag van een bloedkweek als de patiënt nog op de spoedeisende hulp ligt. Soms leidt een bloedkweek tot een nieuw inzicht over de bacterie of infectie, en dan kan de behandeling of het gebruik van antibiotica worden aangepast. Echter, in bijna 90% van de gevallen wordt geen bacterie gevonden.
Het algoritme hecht bij de voorspellingen veel waarde aan factoren als lichaamstemperatuur, bloeddruk, hartslag en de hoogte van bepaalde ontstekingswaarden. Door het algoritme te gebruiken, in combinatie met de waarnemingen van de arts, kan de arts beter beoordelen of een bloedkweek nodig is om te bepalen wat de patiënt mankeert. Zodra de arts een bloedkweek aanvraagt via de computer, krijgt hij of zij te zien hoe groot de kans is op een positieve uitslag bij deze patiënt. Bij patiënten met een kleine kans op een bacteriële besmetting is een bloedkweek niet nodig. Het aantal onnodige bloedkweken kan waarschijnlijk met 30 tot 70% omlaag.
Volgende stappen
Het recent gepubliceerde algoritme is specifiek gebaseerd op data van patiënten in Amsterdam UMC, locatie VUmc. Door een update van het algoritme, waarbij de voorspelling alleen nog wordt gebaseerd op waarden die vrijwel alle Nederlandse ziekenhuizen meten, kan het nu ook gebruikt worden op locatie AMC en in andere nationale ziekenhuizen. Ook in een Amerikaanse patiëntenpopulatie laat het algoritme al zeer goede resultaten zien. Momenteel draait het nieuwe algoritme automatisch op de achtergrond in het ziekenhuissysteem van de beide locaties van Amsterdam UMC, als onderdeel van een studie. De resultaten hiervan zijn veelbelovend, maar pas na enkele duizenden voorspellingen kan met grote zekerheid de prestatie van het model worden vastgesteld. De onderzoeksgroep hoopt later dit jaar te kunnen starten met een klinische trial om het effect van het gebruik van het algoritme in de praktijk te testen.
Lees hier de publicatie in BMJ Open.
Tekst: Nicole de Haan
Foto: Shutterstock
Samen met de Gemeente Amsterdam, onderzoeks- en medische centra, universiteiten en kennisinstellingen zet Amsterdam UMC zich in om de regio Amsterdam koploper te maken in de kennis over en de ontwikkeling van AI-technologieën. Deze Amsterdamse coalitie, onder de vlag AI Technology for People, investeert de komende 10 jaar 1 miljard euro in baanbrekende onderzoeksprogramma’s, het aantrekken van toptalent en het ontwikkelen en begeleiden van startups en spin-offs.
