Een machine learning-algoritme kan patiënten met astma en COPD beter onderscheiden dan huisartsen en longartsen. Dat blijkt uit een internationale studie. Waar huisartsen en longartsen bij respectievelijk 50% en 61% van de patiënten de juiste diagnose stelden, deed het algoritme dit bij 73% van de patiënten. De onderzoekers bekijken nu of zij het algoritme verder kunnen ontwikkelen om artsen te ondersteunen in de klinische praktijk.
De verschillende diagnoses astma en COPD zijn in de klinische praktijk soms lastig vast te stellen. Voor de behandeling van de patiënt is het echter wel belangrijk om te weten om welk ziektebeeld het gaat. Een internationale groep onderzoekers bestudeerde of zij met behulp van een computeralgoritme onderscheid kunnen maken tussen patiënten met astma, COPD en astma-COPD-overlapsyndroom (ACO). Zij vergeleken daarvoor de diagnoses van het algoritme met de diagnoses die gesteld werden door huisartsen en longartsen.
“Het astma/COPD Differentiatie Classificatie-algoritme maakt gebruik van machine learning”
Machine learning-algoritme
Het astma/COPD Differentiatie Classificatie-algoritme maakt gebruik van machine learning. Het is ontwikkeld op basis van een Amerikaanse database (Optum), waaruit de gegevens van ruim 400.000 patiënten van 35 jaar en ouder met astma, COPD en ACO geselecteerd zijn.1 De input voor het algoritme bestaat uit 12 parameters, te weten: FEV1, FEV1/FVC, roken (pack-years, nooit roken en huidig roken), leeftijd, body mass index (BMI), dyspneu, piepende ademhaling, hoesten, diagnose van allergische rhinitis en diagnose van c
