PIEK sprak met twee lectoren die werkzaam zijn bij Zuyd Hogeschool, Dr. Susy Braun en Dr. Martijn Zoet. Braun is lector op het gebied van voeding, lifestyle en bewegen. Zoet is lector op het gebied van future-proof financial. Ze bundelen krachten als het gaat om data-analyses binnen de gezondheidszorg met als doel om tot betere behandelpaden, betere nazorg en preventie te komen. Preventie kan grofweg op twee verschillende manieren worden toegepast, namelijk op het gebied van algemene preventie, m.a.w. het voorkomen van een (chronische) aandoening of op preventie bij mensen die al een aandoening hebben. Door het aanpassen van hun leefstijl kan in deze tweede groep een verder verval worden voorkomen of gestagneerd en soms ook een verbetering optreden (bijvoorbeeld bij verworven suikerziekte).
Braun, “In Nederland hebben ongeveer 10 miljoen mensen een chronische aandoening en kampt ongeveer 60% van de Nederlanders met overgewicht. Overgewicht is tevens een voorspeller voor het krijgen van chronische aandoeningen, zoals hart- en vaatziekten, bepaalde vormen van kanker en verworven suikerziekte (diabetes mellitus type 2). Onze ‘westerse’ leefstijl heeft een grote invloed op overgewicht en op het krijgen van een chronische aandoening. Wij zijn op zoek naar manieren om mensen meer op maat te adviseren om hun persoonlijke leefstijl aan te passen en weliswaar op een manier die bij hen past en vol te houden is. Daarvoor moeten we weten wat mensen motiveert om routines te doorbreken en een gedragsverandering door te zetten. We zien dat het nemen van kleine stappen, die ook meteen effect hebben (hé ik voel me lekkerder!), daar goed bij helpen. Belangrijk uitgangspunt om versneld naar een individueel advies te komen, is dat eenzelfde aandoening verschillende onderliggende oorzaken kan hebben. Neem overgewicht als voorbeeld. Weinig bewegen en veel eten zorgt voor overgewicht, maar ook stress kan voor overgewicht zorgen. Twee verschillende oorzaken die eenzelfde resultaat hebben, maar om een andere aanpak, ander leefstijladvies vragen. Op dit moment weten we vooral uit (invasief) onderzoek naar stoffen in bloed en urine, maar ook wangslijmvlies dat er verschillende oorzaken zijn en (grote) individuele verschillen in bijvoorbeeld onze stofwisseling of hormoonhuishouding. Deze onderzoeken zijn duur en tijdrovend. Het liefst zouden we op basis van vragenlijsten met zogenaamde key questions willen bepalen welk advies het beste bij iemand past. Een vragenlijst is eenvoudig en goedkoop, zodat die door bijvoorbeeld verpleegkundigen of paramedici kunnen worden gebruikt. Als je verandert, bijvoorbeeld doordat je afvalt, kan het zijn dat je advies ook aangepast moet worden en kan gerichter aan een oplossing worden gewerkt”.
Martijn Zoet vult aan; “ Wat wij doen kun je eigenlijk vergelijken met een Google, een Amazon of een Netflix. Zij krijgen heel veel data binnen en kunnen op basis van deze data zeer gepersonaliseerde profielen van mensen aanmaken. De meeste bedrijven zeggen we hebben bijvoorbeeld vijf doelgroepen terwijl de hiervoor genoemde bedrijven zeggen we hebben net zoveel doelgroepen als we klanten hebben. Hierdoor hebben ze per persoon een specifiek profiel. Ook in de medische wetenschap wordt veel gemeten, zoals oogmetingen, vragenlijsten etc. Iedereen heeft tegenwoordig wel een stappenteller op zijn telefoon of een andere app die meet wat een individu een hele dag doet. Ook deze gegevens leveren een bijdrage aan het komen tot een zo individueel mogelijk profiel van een persoon. Al deze gegevens samen laten zien welk patroon bij een individu zichtbaar wordt. Door de inzet van verschillende data analysetechnieken, twee voorbeelden hiervan zijn clusteranalyse en re-inforcement learning techniek, komen we tot een zo persoonlijk mogelijk profiel van een mens. Door gebruik te maken van al deze data kunnen we machines leren om bij het vaststellen van een medische diagnose mee te helpen. Zo is de beoordeling van een mammografie die door een machine plaatsvindt om borstkanker vast te stellen al veel betrouwbaarder dan die door een arts”.
Recentelijk zijn beiden een samenwerking aangegaan met de onderzoekers van de Maastricht Studie. In de Maastricht Studie zijn de afgelopen jaren miljoenen datapunten verzameld op basis van metingen bij duizenden proefpersonen met verschillende ziektebeelden. Om te kunnen komen tot inzicht in de verschillende clusters van oorzaken hebben we veel data nodig. Naast de medische analyses zoals bloed- en urineonderzoek zijn dit ook data uit vragenlijsten en inspanningstests.
Susy Braun; “Binnen de data van de Maastricht Studie zijn we nu op zoek naar clusters die horen bij overgewicht. Eerder hebben we al studies verricht naar clusters binnen andere aandoeningen, zoals samen met VieCuri Medisch Centrum naar reumatoïde artritis. Dit heeft inmiddels geresulteerd in een vragenlijst die gebruikt wordt binnen de Reumatologieafdeling van VieCuri Medisch Centrum. Dit zijn relatief lange vragenlijsten (60 vragen), maar daardoor kun je wel komen tot een zo helder mogelijk advies. Door nieuwe resultaten in een machine in te voeren kunnen de voorspellingen steeds beter worden. De machine leert als het ware. De uitkomsten helpen de arts bij het verstrekken van advies. Dit zou een verlichting van de werkdruk in de medische wereld betekenen. Maar ook door de snellere en betere analyses kunnen patiënten veel sneller geholpen worden en dit komt de kwaliteit van het leven weer ten goede en ontlast de gezondheidszorg”.
PIEK bedankt Dr. Susy Braun en Dr. Martijn Zoet en wenst hen nog veel succes met hun verdere onderzoeken.
