Ook bij een aantal kwetsbare groepen ging de alarmbel rinkelen, van zodra de pandemie begon. Zo stelden patiënten met multiple sclerose (MS) zich de vraag of zij vatbaarder waren voor COVID-19, of ze hun behandeling dan nog konden volgen, of het virus een nieuwe MS-aanval zou uitlokken, enzovoort. Om correct medisch advies te kunnen geven, begon de MS Data Alliance, met UHasselt als coördinator, in recordtempo aan een onderzoek. Samen met verschillende onderzoekers van het AI-Onderzoeksprogramma werd een databank uitgebouwd die gezondheidsdata van MS-patiënten uit meer dan 80 landen samenbracht. Door die data te verzamelen en te analyseren, kon het COVID-19-advies voor personen met MS worden bijgestuurd op basis van data-gedreven inzichten. Dat medisch advies gaat intussen in 14 verschillende talen de wereld rond.
KWALITATIEVE MEDISCHE ZORG
In het AI-Onderzoeksprogramma komen uiteraard veel meer medische toepassingen aan bod. Sabine Demey licht de focus toe: “We richten ons op methodes die de gezondheidszorg kunnen ondersteunen en verbeteren in de komende jaren. Door middel van AI kunnen mensen sneller de juiste diagnose en behandeling krijgen en aansluitend een kwalitatieve opvolging die de patiënt monitort in alle omstandigheden, dus zowel in het ziekenhuis als thuis.”
Spraakmakend onderzoek op dit vlak gebeurt binnen de single-cell technologie. Om de werking van ons lichaam beter te begrijpen en het immuunsysteem gedetailleerd in kaart te kunnen brengen, zet deze technologie in op de studie van weefsels en cellen tot in ongekend klein detail. In de oncologie, neurologie, immunologie en stamcelonderzoek kan dat tot revolutionaire resultaten leiden door een behandeling op maat van de patiënt. Je kan die stap naar precisie-geneeskunde maken, als je erin slaagt om de gedetailleerde inzichten te vertalen in nieuwe behandelmethodes. Zo kan de single-cell-technologie een buitengewone impact hebben op de farmaceutische en diagnostische industrie. Maar… om tot onderbouwde inzichten te komen, moet je eerst massaal veel data invoeren en analyseren. En dat is een concreet knelpunt. Daarom zet de UGent/VIB-onderzoeksgroep binnen het AI-onderzoeksprogramma in op de ontwikkeling van nieuwe methodes om single-cell data te analyseren.
AI VOORSPELT EPILEPTISCHE AANVALLEN
In ons land hebben zo’n 60.000 mensen epilepsie. Ondanks hun medische behandeling heeft 1 op 3 last van plotse en onvoorziene epileptische aanvallen. De meeste epileptische aanvallen gebeuren thuis, dus niet in het bijzijn van zorgverleners en ziekenhuisapparatuur. Daarom is binnen het AI-onderzoeksprogramma de doelstemming om een methode te ontwikkelen die de patiënt kan helpen buiten de ziekenhuisomgeving.
KU Leuven, UGent en Uhasselt werken samen met het UZ Leuven aan de ontwikkeling van een AI-methode die zo accuraat mogelijk voorspelt wanneer een patiënt een volgende epileptische aanval zal krijgen of wanneer het risico op een aanval significant toeneemt. Met die informatie kan de patiënt zichzelf op termijn beter monitoren en kan de behandelende neuroloog een beter zicht krijgen op de medische toestand van de patiënt.
OP ZOEK NAAR DE OPTIMALE PATIËNTENSTROOM
Vlaanderen vergrijst: in 2020 was 1 op 5 mensen is 65+ en dat aantal zal nog toenemen in de komende jaren. Het percentage ziekenhuisopnames neemt toe met de leeftijd en dus verwachten we dat de druk op onze ziekenhuizen eveneens zal stijgen. Voor de zorgsector blijft de topprioriteit om patiënten te omringen met optimale zorgverlening. En om dat te kunnen (blijven) doen, kijken meer en meer ziekenhuizen naar AI om de behandelingen van hun patiënten beter in te plannen zodat patiënten gemiddeld minder lang moeten wachten op hun behandeling, operatie, diagnostische opname, enzovoort. Voor ziekenhuizen is belangrijk om de ligduur van hun patiënten zo optimaal mogelijk te benutten. De ligduur is een belangrijke parameter voor de planning en organisatie van o.a. de operaties en behandelingen van patiënten, de personeelsplanning en het gebruik van technologie en logistiek. Een optimale patiëntenstroom kan dus zowel voor meer tevredenheid bij de patiënt als een kostenbesparing bij het ziekenhuis zorgen.
Binnen het AI-Onderzoeksprogramma zoekt het team van de KU Leuven in samenwerking met het UZ Leuven naar een AI-gebaseerde benadering die rekening houdt met de specifieke aandoening van de patiënt en de evolutie in de toestand van de patiënt om een optimale ziekenhuisplanning in kaart te brengen.