AI-gestuurd model verbetert doorstroom

Hoe zorg je dat patiënten na een ziekenhuisopname snel naar vervolgzorg kunnen doorstromen en niet onnodig een bed bezet houden in afwachting van een plekje in bijvoorbeeld een revalidatiekliniek of verpleeghuis? Wetenschappelijk onderzoeker Esther Janssen van VieCuri Medisch Centrum ontwikkelde voor de afdeling Orthopedie een AI-gestuurd model dat voor de operatie al voorspellingen doet over het ontslagmoment van een patiënt en de benodigde nazorg.

Als onderzoeker bij de afdeling Orthopedie van VieCuri, merkte Esther Janssen bij overleggen geregeld dat de doorstroming van patiënten bij collega’s een grote ergernis was. “Het viel me op dat er vaak situaties voorbijkwamen van patiënten die een bed bezet hielden terwijl ze eigenlijk geen medische zorg in het ziekenhuis meer nodig hadden, maar nog niet terecht konden op de locatie voor vervolgzorg”, vertelt Janssen. Bij een overleg met onder andere technische professionals van de TU Eindhoven werd een model gepresenteerd om de doorstroom te verbeteren. “Dat leek me een interessant model voor ons, echt gericht op procesverbetering.”

Eerder schakelen

Onder begeleiding van Janssen en een begeleider van de TU Eindhoven schreef AI-onderzoeker Joris Smeets zijn master-thesis over dit model. Hij verzamelde data van 11.000 patiënten van de afdeling Orthopedie van de afgelopen tien jaar -tot 2022-, zoals ontslagdata en patiëntinformatie uit de preoperatieve screenings. Janssen: “Ook testten we drie verschillende modellen, van heel simpel tot complex. Uiteindelijk bleek het neurale netwerkmodel het meest geavanceerd en het beste bij ons te passen. Je stopt er data in en het model legt zelf verbanden. Daar heb je geen invloed op, het is een soort black box. Het model maakt zelf voorspellingen voor bijvoorbeeld de opnameduur. Hiermee kun je eerder schakelen, door nazorgpartners te benaderen en eventueel een plekje te reserveren. Uit het onderzoek bleek dat we door gebruik van het model 186 dagen opname kunnen ‘besparen’ per jaar.”

“Tech in combinatie met de expertise van de zorgverlener, dat is de enige manier waarop het werkt”

Menselijke maat

Bij veel toepassingen van kunstmatige intelligentie zijn ook de nodige zorgen over bijvoorbeeld privacy, het verliezen van ‘de menselijke maat’ en de gevolgen van dergelijke systemen. Ook bij deze ‘nazorgvoorspeller’ is dat het geval, zegt Janssen. “Er loopt bijvoorbeeld nog een discussie met nazorgpartners of ze al dan niet een plek willen reserveren op basis van uitkomsten van het model. In samenwerking met het transferbureau en onze nazorgpartners zullen we kijken waar het model kan ondersteunen. In onze regio is deze samenwerking al goed geregeld en zijn er al veel stappen gezet om het transferproces te optimaliseren met goed resultaat. Belangrijk is dan ook te realiseren dat het model een hulpmiddel is bij de voorbereiding op ontslag en vervolgzorg, maar dat het zorgpersoneel in gesprek moet blijven met de patiënt. Het model voorspelt op basis van feitenkennis, dat geeft objectieve input als ondersteuning bij het klinisch gesprek. Maar een model is nooit honderd procent zeker, er zit altijd een foutmarge in. Tech in combinatie met de expertise van de zorgverlener, dat is de enige manier waarop het werkt.”

Drempel

Momenteel wordt er nog gewerkt aan een koppeling met het Elektronisch Patiënten Dossier (EPD) om de data-invoer te automatiseren. “Want data invoeren kost tijd en dat is een drempel voor artsen om het te gebruiken. De AI-wetgeving op Europees gebied wordt nu geïmplementeerd. Dat betekent dat de gebruikte modellen gecertificeerd zijn. Patiënten hoeven zich geen zorgen te maken, de data blijft bij ons, intern.”
Patiënten worden volgens Janssen tijdens hun ziekenhuisverblijf ook alleen met het AI-model geconfronteerd als zorgverleners met hen in gesprek gaan over de uitslag. “Het is daarbij belangrijk om echt goed uitleg te geven over dat de gegevens van een preoperatieve screening via een model tot een voorspelling hebben geleid over ontslag en de mogelijke nazorg. Leg goed uit dat je dat wil bespreken en wil kijken hoe dat bij de verwachtingen en wensen van de patiënt past”, geeft ze als tip.

“De doorstroom is echt een relevant probleem”

Dagelijkse praktijk

Momenteel is VieCuri nog druk met het implementatieproces, vertelt onderzoeker Janssen. “Dus artsen merken nu nog niet zoveel van het model in de dagelijkse praktijk. Het moet echt in de processen worden ingebed, dat duurt even. Het is de bedoeling dat artsen en verpleegkundigen straks niet zelf in het model hoeven, maar het in de lopende digitale processen op de achtergrond draait. Het is de bedoeling dat dat in het voorjaar van 2024 gereed is.”

Er wordt ook gekeken of het AI-model van VieCuri in andere ziekenhuizen kan worden toegepast. “De doorstroom is echt een relevant probleem, in het ene ziekenhuis natuurlijk meer dan het andere, maar het speelt overal. Ons model kan een belangrijke rol spelen in het optimaliseren van de zorg.”

Lees meer over: