Hartfalen is een veelvoorkomende aandoening met ernstige gevolgen; meer dan 20% van de patiënten overlijdt binnen een jaar na de diagnose. Met behulp van machine learning-algoritmes, waarbij we gebruikmaken van data uit elektronische patiëntendossiers van huisartsen, kunnen we vroegtijdig voorspellen of een patiënt een verhoogd risico loopt om hartfalen te ontwikkelen.
Dit maakt gericht preventief ingrijpen mogelijk, waardoor wellicht ernstige schade kan worden voorkomen of uitgesteld. Dit onderzoek is uitgevoerd door het Nivel in samenwerking met de Vrije Universiteit en gepubliceerd in het wetenschappelijke tijdschrift BMJ Open.
Elektronische patiëntendossiers bevatten gegevens over zorg en gezondheid die zorgverleners over hun patiënt vastleggen. Deze dossiers bevatten veel verschillende soorten informatie over de patiënt en zijn behandeling. Door hier verschillende onderlinge verbanden in aan te brengen ontstaat nieuwe informatie over de patiënt, die voorspellende waarde heeft. Machine learning is een methodiek die ons in staat stelt deze complexe verbanden bloot te leggen uit grote hoeveelheden data. Dit maakt machine learning zo geschikt voor vroegopsporing van – onder andere – hartfalen.
Lees hier het volledige artikel.