Welk medicijn gaat voor een patiënt het beste werken en de minste bijwerkingen geven? Of is agressie op de afdeling te voorspellen en te voorkomen? Zeker in de psychiatrie zijn dat lastige lastige vragen. Wij hebben onderzocht of we dit soort vragen konden beantwoorden met bestaande zorgdata.
4 ggz-instellingen werkten samen in dit project. In 1 instelling werd gestart met de ontwikkeling van een voorspelmodel dat voor een individuele patiënt inzicht geeft in het meest kansrijke behandeling. Zorgprofessionals, patiënten en data scientists gaven samen betekenis aan de data. 2 voorspelmodellen (agressie en effect ECT-behandeling) hebben we ook succesvol kunnen toepassen binnen één van de andere instellingen. Zo hoeft niet iedere instelling zelf het wiel uit te vinden. De instellingen wisselden succesvol expertise, resultaten en tooling uit, maar data bleef binnen de instellingsmuren. Het project heeft zo een basis gelegd voor een breed draagvlak voor de toepassing van data science in de GGZ om professionals en patiënten te helpen in hun dagelijkse beslissingen rond diagnostiek en behandeling.
In dit project hebben we een basis gelegd voor een breed draagvlak en een toepasbare methodiek voor de toepassing van data science in de GGZ om professionals en patiënten te helpen in hun dagelijkse beslissingen rond diagnostiek en behandeling.We hebben in het project gezien dat applied data analytics een katalysator kan zijn om het leervermogen van een instelling te vergroten. Enkele concrete resultaten die we hebben gerealiseerd:
Om de zorg goed, toegankelijk, betaal- en bemensbaar te houden, investeert ZonMw in (actie)onderzoek naar oplossingen voor uitdagingen op het gebied van de organisatie van zorg. Doel is dat innovaties beter aansluiten bij de behoeften van de patiënt en professional in de zorg, waardoor de kwaliteit van de zorg verbetert. Dit project is 1 van die onderzoeken.
