Vroegopsporing
Hoe eerder je patiënten met een hoog risico op hvz herkent, hoe beter. Door vroegopsporing kan de huisarts/cardioloog tijdig beginnen met leefstijladviezen. Ook kan deze kiezen voor behandeling met geneesmiddelen, waardoor het ontstaan van hvz is uit te stellen of te voorkomen. Met de inzet van machine learning is het mogelijk om een deel van de patiënten eerder te herkennen. “Met de huidige stand van de techniek missen we nog veel hoogrisico-patiënten. Bovendien wijzen we ze ten onrechte aan als een hoogrisico-patiënt”, stelt het Nivel.
Meetwaarden
Tijdens het onderzoek bleek dat het toevoegen van verschillende meetwaarden van patiënten zoals rookstatus, BMI en bloeddruk, in het ontwikkelde voorspellingsmodel resulteerde in een veel betere voorspelling. Hieruit valt af te leiden dat het model zou winnen aan voorspellende kracht wanneer deze meetwaarden voor alle patiënten beschikbaar zouden zijn. Mogelijk kan de persoonlijke gezondheidsomgeving (PGO) in de toekomst uitkomst bieden. Patiënten kunnen dan zelf via hun PGO meer data met hun huisarts delen.
Deep Learning
Machine learning is volgens het Nivel nog sterk in ontwikkeling. Nu zijn de meeste modellen nog simpel. Meer geavanceerde modellen onder de noemer van ‘deep learning’ zijn bijvoorbeeld in staat nog complexere afhankelijkheden te vinden. Zij maken daarbij gebruik van de volgorde (sequentiële data) waarin metingen plaatsvinden. Ook zullen toekomstige modellen meer rekenkracht hebben en meer data aankunnen.
