Aan de hand van een grote hoeveelheid data becijfert het model van de Nederlandse onderneming Pacmed wat het juiste moment is om een patiënt van de IC te halen. Daarbij valt te denken aan medicatie, labuitslagen, observaties van verpleegkundigen en gegevens uit apparatuur, zoals bloeddrukmeters en beademingsmachines. De uitkomst ondersteunt bij de beslissing om de patiënt al dan niet van de IC te halen.
Heropnames voorkomen
“Er zijn veel factoren die bepalen of een patiënt van de IC af kan of nog niet”, vertelt Reinier Crane, intensivist in OLVG. “Als artsen nemen we deze verschillende factoren mee in ons besluit hierover. De informatie die we krijgen met hulp van AI komt hier nu bij. En zo draagt AI bij aan het voorkomen van heropnames, onnodig lange ligduur van patiënten en een nog betere benutting van de capaciteit op onze IC.”
Enorme stap
Uniek is inzet van dit model niet, Amsterdam UMC maakt er al langer gebruik van. Toch is de implementatie van Pacmed Critical in het OLVG (en op korte termijn het Maasstad ziekenhuis) “een enorme stap in het gebruik van AI op een IC”, volgens Wouter Kroese van Pacmed. “Het was een primeur toen wij vorig jaar in het Amsterdam UMC voor het eerst onze AI beslissingsondersteuning inzetten. Dit gebeurde echter in een onderzoeksetting. Het is cruciaal dat AI nu voor het eerst in zijn volledigheid wordt gebruikt en wordt opgeschaald. Alleen zo kunnen we leren hoe we deze veelbelovende maar ook complexe technologie tot een duurzame oplossing voor de grote personeelsuitdagingen in de zorg kunnen maken.”
Capaciteitsprobleem oplossen
Maurice van den Bosch, bestuursvoorzitter van het OLVG, ziet AI-modellen zoals dat van Pacmed als “een van de belangrijkste factoren om het capaciteitsprobleem in de zorg op te lossen”, laat hij weten in een interview met Zorgvisie. Bovendien pleit hij ervoor dat innovaties uit het ene ziekenhuis veel vaker worden geïmplementeerd in andere ziekenhuizen. “Dit is hoe je wilt innoveren in Nederland.” Hij constateert dat er steeds meer overleg is tussen umc’s, topklinische ziekenhuizen en algemene ziekenhuizen om dat daadwerkelijk te gaan doen.
Eigen data
De zeven Santeon-ziekenhuizen trekken gezamenlijk op bij de implementatie van de IC-software, zodat die in de toekomst steeds sneller en soepeler kan verlopen. Toch maken ze op dit vlak geen gebruik van elkaars data. “Bij de implementatie van Pacmed Critical trainen wij opnieuw een algoritme op basis van data van het betreffende ziekenhuis”, legt Kroese van Pacmed uit. “Dat doen wij om ervoor te zorgen dat het algoritme in het ziekenhuis aansluit op de patiëntpopulatie, het medisch beleid en het datamodel van het specifieke ziekenhuis.” Bovendien zou deze werkwijze het vertrouwen in het model ten goede komen, doordat het is getraind op basis van ruim tienduizend opnames op de eigen IC.
Dat zou in de toekomst overigens kunnen veranderen, aldus Kroese. Pacmed onderzoekt samen met de deelnemende ziekenhuizen en zorgverzekeraars of het mogelijk is om een algoritme te trainen op data van meerdere Santeon-ziekenhuizen. “Niet alleen om betere algoritmen te krijgen, maar ook om mogelijk in de toekomst deze kalibratie überhaupt niet meer nodig te hebben.”
