Projecten We Care 2021

prof. dr. Steffen Pauws PDEng, TSHD

dr. Guus Schoonman, neurologie (ETZ)

Voor succesvolle gedeelde besluitvorming is het belangrijk dat zorgverleners het perspectief van de patiënt op zijn/haar medische probleem begrijpen. Na een bezoek aan de huisarts krijgen patiënten via een digitaal bericht een doorverwijzing naar het ziekenhuis. Deze verwijsbrief is het startpunt van een klinisch traject. Het centrale idee van dit project is om patiënten te vragen opmerkingen toe te voegen aan de verwijsbrief, zodat hun mening, waarden, voorkeuren en verwachtingen kunnen worden opgenomen in het elektronisch patiëntendossier (EPD). Die worden daarna onder de aandacht van ziekenhuiszorgverleners gebracht. Vervolgens bekijkt deze studie de impact van deze opmerkingen op de besluitvorming van patiënten.

Onderzoekers voeren een gerandomiseerde studie uit bij minimaal vier klinische afdelingen. Gedurende twee maanden geeft de patiënt digitaal commentaar op de verwijsbrief van de huisarts. Voor een controleperiode van twee maanden wordt de verwijsbrief niet toegevoegd aan de opmerkingen van de patiënt. Binnen een week na het eerste consult in het ziekenhuis worden patiënt en zorgverlener gevraagd om vragenlijsten in te vullen die ingaan op:

1. de inspanning die nodig is om het consult voor te bereiden;
2. de mate van betrokkenheid op het patiëntperspectief tijdens het consult;
3. patiëntenvertrouwen en tevredenheid met betrekking tot gedeelde besluitvorming;
4. tevredenheid van zorgverleners.

dr. Sharon Ong, TSHD

dr. Gorkem Saygili, TSHD

dr. Maarten Heres

Tijdens het project in We Care Ronde 1 is een deep learning-model ontwikkeld voor detectie en segmentatie van osteolytische laesies in CT-scans.  Deze letsels zijn kenmerkend voor multipel myeloom (ziekte van Kahler). De resultaten van dit eerste kleinschalige project waren voldoende motiverend om verdere optimalisatie van deze Artificiële Intelligentie (AI)-tool te onderzoeken.

In het vervolgproject wordt dit model verder ontwikkeld met geavanceerdere en efficiëntere algoritmen en aanvullende CT-datasets. Door automatische segmentatie en identificatie van het skelet toe te passen , willen de onderzoekers een gedetailleerde anatomische kaart maken van de locaties van de letsels. Daarnaast wordt een geautomatiseerde registratietool ontwikkeld om letsels op vervolgscans te monitoren. Dit zou de evaluatie van de behandeling van patiënten met de ziekte van Kahler mogelijk maken.

Het verbeterde model moet daarna worden gevalideerd en geïntegreerd in het werkproces van het ziekenhuis. Radiologen en arts-assistenten worden betrokken bij de evaluatie van het algoritme. Deep-learning algoritmes  kunnen leiden tot valse detecties  en moeten daarom leren van experts. Daarom zullen we een hybride Arts-AI-framework ontwikkelen om het algoritme te laten leren van correcties door de radiologen.

Tineke Broer, TLS
dr. Koen Lansink, trauma chirurgie                 

In deze studie evalueren onderzoekers de keuzehulp ‘Herstel na botbreuk’ die in het ETZ en Amphia gebruikt wordt. De keuzehulp bevat informatie over wat een botbreuk is, het genezingsproces, mogelijke complicaties, verschillende behandelopties tijdens opname, het hersteltraject en wat patiënten zelf kunnen bijdragen aan herstel. Daarnaast wordt de patiënt gevraagd informatie te geven over zijn/haar situatie voor het ongeval en hoe het met de patiënt gaat op het moment van invullen (kort voor controlebezoek aan behandelend specialist).

Het doel van dit project is om met diepteonderzoek te kijken hoe en in hoeverre een keuzehulp patiënten kan helpen bij het zelf beslissingen nemen en wat de subjectieve beleving van patiënten is in relatie tot een keuzehulp. Voor het onderzoek maken onderzoekers gebruik van interviews met patiënten en zorgverleners en observaties van polikliniekgesprekken. Ze kijken daarbij naar de psychologische beleving, de impact op sociale relaties en de arts-patiëntrelatie. Ook vragen de onderzoekers patiënten naar hun beleving van privacy in relatie tot de keuzehulp. Daarnaast worden de ervaringen van zorgverleners met de keuzehulp onderzocht.

prof. dr. Maurits Kaptein, TSHD

dr. Remco van Horssen, Klinisch Chemische Hematologisch Laboratorium en Trombosedienst

Binnen dit project gebruiken de onderzoekers voorspellende modellen en algoritmes om een gemeten bloedwaarde te vergelijken met de voorspelde waarden. Deze voorspelling is individueel en gebaseerd op eerder gemeten waarden. Hiermee zoeken ze naar trends binnen normaalwaarden, om zo een afwijkende waarde te kunnen voorspellen voordat deze is gemeten. Hiermee worden onnodige bloedafnames voorkomen. Leefstijladviezen kunnen het ontstaan van een afwijkende waarde zelfs voorkomen. Deze directe vorm van preventieve geneeskunde wordt, nadat de data-modellen zijn ontwikkeld en getest, in dit project getest voor een gerichte set van bloedwaarden in samenwerking met een huisartsenpraktijk. Door de ervaring vanuit de klinische chemie in het ETZ te combineren met de kennis van data-onderzoek van TiU, is het ultieme doel dat mensen geen patiënten worden, door ze individueel en digitaal te coachen.

prof. dr. Emiel Krahmer, TSHD

dr. Jan Erik Bunt, kindergeneeskunde 

Dit project onderzoekt de informatieoverdracht en communicatie tussen arts en patiënt. Omdat de patiënt veel informatie van een poliklinisch consult vergeet, stelt dit wetenschappelijk onderzoek een geluidsopname van een consult aan de patiënt ter beschikking. Het gesprek kan worden herbeluisterd, wat kan helpen om keuzes te maken in overleg zijn/haar naasten met de arts. Vervolgens wordt bestudeerd of het maken van een geluidsopname invloed heeft op het verloop van het consult (tijd voor emoties, informatieoverdracht, tijd voor small talk, enzovoort) en hoe de patiënt en de arts een gesprek opnemen ervaren. Het onderzoek is een samenwerking tussen het ETZ en de TiU en wordt in een open RCT vorm uitgevoerd bij 200 consulten bij diverse specialismen.

dr. Wendy Powell, TSHD

dr. Maite Huis in ‘t Veld, Spoedeisende geneeskunde

Is Virtual Reality (VR) een veilig en effectief niet-medicamenteus middel als alternatief voor het gebruik van medicamenteuze pijnbestrijding tijdens pijnlijke ingrepen op de SEH? Voor dit project werken experts in Immersive Technology en Spoedeisende geneeskunde samen om te onderzoeken of Virtual Reality (VR) een niet-medicamenteus alternatief is voor pijnstilling tijdens pijnlijke ingrepen op de spoedeisende hulp (SEH). Met kwalitatieve en kwantitatieve uitkomstmaten krijgen onderzoekers een beter begrip van de werkzaamheid en effectiviteit van het gebruik van VR voor pijnstilling op de SEH. Onderzoekers gebruiken ‘off-the-shelf’  VR-technologie om tijdens pijnlijke ingrepen op de SEH afleiding te geven van de pijn. Het pijnstillende effect van VR wordt vergeleken met de pijnstilling door regulier gebruikte medicatie door gebruik te maken van kwalitatieve farmacologische uitkomstmaten alsmede subjectieve observaties en patiëntbeleving.

dr. Margot Joosen Tranzo, TSB

dr. Ruth Geuze, orthopedische chirurgie / trauma departement 

Als patiënten gepersonaliseerde informatie krijgen nadat zij een letsel hebben opgelopen, kunnen zij onrealistische verwachtingen hebben. In deze studie wordt een module voor een E-health applicatie ontwikkeld met gepersonaliseerde informatie over (duurzaam) terugkeer naar werk. Dit project kent verschillende studiemethoden; een continue kwantitatieve dataverzameling, focusgroepen en semigestructureerde interviews om verdiepende, kwalitatieve informatie over terugkeer naar werk te verzamelen. Datagedreven teksten om de interpretatie van de voorspelde uitkomsten te ondersteunen worden ontwikkeld en getest. De gepersonaliseerde predictiemodellen en testimonials worden geïntegreerd in een bestaande E-health applicatie ‘the patient journey app voor traumapatiënten’. 

dr. Karin Slegers, TSHD

dr. Barbara Maat, Ziekenhuisapotheek

Voordat een patiënt een behandeling ondergaat in het ziekenhuis krijgt hij een medicatieverificatiegesprek. Tijdens dit gesprek controleert een apothekersassistent samen met de patiënt of de gegevens die het ziekenhuis heeft over het medicatiegebruik correct en volledig zijn. Zulke gesprekken zijn arbeidsintensief en patiënten kunnen zich niet altijd alle gegevens correct herinneren.

Dit project bekijkt of patiënten ter voorbereiding van het gesprek zelf thuis al een controle kunnen laten uitvoeren. Hiervoor ontwikkelen en evalueren de onderzoekers een digitale assistent die patiënten ondersteunt bij het controleren en aanvullen van hun medicatiegebruik. De onderzoekers kijken hoe zo’n digitale assistent ontworpen kan worden dat deze optimaal aansluit bij de vaardigheden, motivaties, barrières en waarden van patiënten en zorgverleners. Verder evalueren ze in een veldexperiment de invloed van een digitale assistent op de ervaringen van de patiënt en de apothekersassistent tijdens het medicatieverificatiegesprek.

prof.dr. Max Louwerse, TSHD

dr. Jan Heyligers, chirurgie

Kunnen operaties efficiënter worden uitgevoerd met augmented reality? Met een ‘slimme’ augmented reality bril kan een 3D-hologram over een lichaamsdeel heen worden geprojecteerd. Het hologram toont de interne anatomie van een specifieke patiënt. Zo ziet een chirurg hoe het lichaam er van binnen uitziet voordat hij start met de operatie. Baanbrekend in dit promotietraject is dat de hologrammen zonder gebruik van markeringen kunnen worden toegepast. Het project heeft verschillende doelen:

1. de precisie en werking van de reeds door ons ontwikkelde techniek wordt geperfectioneerd voor klinische toepassingen;
2. evaluatie van hoe augmented reality efficiënt kan worden ingezet in de chirurgie;
3. de voordelen van de ontwikkelde techniek in de chirurgie worden gemeten in termen van complicatierisico, gebruiksvriendelijkheid en stralingsdosis tijdens operaties.

Door de combinatie van chirurgie en kunstmatige intelligentie biedt het project daarmee nieuwe inzichten in efficiëntere en betere zorg.

dr. Elisabeth Huis in 't Veld, TSHD

dr. Bachtiar Buhari, neurochirurgie

20 tot 50 procent van de mensen heeft last van prikangst. Dat kan bij het aanprikken zorgen voor heftige reacties zoals paniek, ontwijkingsgedrag, hartkloppingen, misselijkheid, duizeligheid of flauwvallen. Deze reacties ontstaan vaak al ruim voor de prik zelf. Het gebeurt soms ook onbewust, waardoor ze lastig te voorkomen en genezen zijn. Prikangst is niet alleen naar voor de patiënt zelf, maar ook voor de verpleegkundigen en artsen die de patiënt behandelen. Het lukt vaak niet meer om iemand gerust te stellen als iemand al erg bang of duizelig de behandelkamer inkomt. Daarom ontwikkelen we een game app, AINAR (zie www.ainar.io), die met Artificial Intelligence (AI) aan je gezicht kan zien of je bang of duizelig gaat worden voordat je dat zelf doorhebt. Vervolgens leert de app je spelenderwijs om deze reacties te voorkomen voordat de prik plaatsvindt. In dit project werken onderzoekers, artsen en verpleegkundigen samen om AINAR verder te ontwikkelen, verbeteren en te testen. De kennis en inzichten van de patiënten en het zorgpersoneel zijn daarbij van groot belang. De onderzoekers bekijken wanneer de angst en lichamelijke reacties beginnen, kijken met innovatieve beeldvormingstechnieken en AI wat er dan gebeurt in het gezicht. Trekt iemand bijvoorbeeld bleek weg of gaat die persoon zweten? Daarna testen de onderzoekers de effectiviteit van AINAR en of het de prikervaring voor patiënt en zorgmedewerker verbetert.