Het toepassen van machine learning op routinematig verzamelde data levert hele nieuwe inzichten op. Dat bleek uit drie pilots met big data van Nivel Zorgregistraties eerste lijn.
Het Nivel ging daarvoor de samenwerking aan met datascientists van Universiteit Leiden, Maastricht University en Amsterdam UMC. Nivel Zorgregistraties eerste lijn heeft informatie over huisartsenconsulten en medicijnvoorschriften van 1,7 miljoen patiënten. Die leent zich volgens het Nivel uitstekend voor machine learning, een verzamelnaam voor nieuwe statische technieken om computers te laten leren van grote hoeveelheden data.
Suïcide
Het instituut wilde haar data inzetten in drie pilots. De eerste was het voorspellen van suïcidepogingen op basis van zorggebruik bij de huisarts. Gekeken werd naar elfhonderd patiënten die een zelfmoordpoging hebben gedaan en dertienduizend die dat niet deden, op basis van de factoren depressie, sociale problematiek en slaapproblemen. In twee van de drie gevallen konden de onderzoekers correct voorspellen wie een suïcidepoging deed.
Griepepidemie
De tweede pilot was het voorspellen van het verloop van een griepepidemie op basis van zoekgedrag in Google en wikipedia, vergeleken met de geregistreerde huisartsenconsulten voor de griep in dezelfde periode. Die kwamen sterk overeen.
Infectie
Tot slot werd onderzocht welke patiënten met een neusinfectie nu echt baat hebben bij antibiotica, op basis van geregistreerde consulten en recepten bij de huisarts. Ook werd bekeken welk type antibiotica voor wie het meest effectief zou zijn. Eén bleek daadwerkelijk effectief te zijn. Leeftijd, medicijngebruik, COPD en verminderde afweer bleken van invloed op de effectiviteit van antibiotica.
