Prof. dr. Van der Harst: ‘Sneller hart- en vaatziekten herkennen met digitale tweeling’

mm
Gerben Stolk
Redactioneel,
24 oktober 2019

Hoeveel mensen met mijn lengte en gewicht hebben een hartinfarct ontwikkeld? En als ik tien kilo afval en mezelf opnieuw vergelijk met personen die even zwaar zijn, hoe groot is het risico op een hartaanval dán? Over een paar jaar kan iedere Nederlander een digitale tweeling construeren van zichzelf. Onderzoeksleider prof. dr. Pim van der Harst vertelt over een veelbelovend, landelijk en breed gedragen initiatief: MyDigiTwin. Een monoloog van de hoogleraar interventie en translationele cardiologie aan het UMCG.

“Nadat een aantal jaren geleden het landelijk patiëntendossier sneuvelde in de Eerste Kamer, zijn ziekenhuizen eigen patiëntenportaals gaan ontwikkelen. Recent is een nieuwe stap gezet: iedereen in ons land kan nu online zijn persoonlijke gezondheidsomgeving (PGO) opzetten. Je verzamelt daarin bijvoorbeeld jouw ziekenhuis-, huisarts- en apotheekgegevens. Maar het gaat verder: je kunt bijvoorbeeld ook je gewicht toevoegen of informatie uit je smart watch of stappenteller.”

Cardioloog prof. dr. Van der Harst
(Bron foto: P. van der Harst)

“Dat is een mooie ontwikkeling”, zegt de hoogleraar, “maar de vraag is wat de gemiddelde Nederlander er feitelijk mee kán. Je hebt allerlei data over jezelf in een digitale kluis liggen, maar als je er niet voor hebt gestudeerd, zal je die waarschijnlijk niet kunnen interpreteren. MyDigiTwin beoogt dit te veranderen. Een individu kan straks zijn data interpreteren dankzij kunstmatige intelligentie die wij opbouwen via kennis van medisch specialisten en observaties uit grote bevolkingsonderzoeken.”

Digitale representant

“Door die grote datasets kun je zien waar jij staat in verhouding met de rest van Nederland of met een specifieke referentiegroep”, vervolgt Van der Harst. “Stel, je weegt 95 kilo en weet dat dit te zwaar is voor iemand van jouw lengte. Dan voeg je jouw lengte en gewicht toe aan je PGO: de ene helft van de tweeling. De andere helft van de tweeling is gebaseerd op alle mensen in de dataset – bijvoorbeeld duizend personen – met min of meer dezelfde lengte en hetzelfde gewicht als jij. Dit is jouw digitale representant, van wie ook al het verdere verloop bekend is, omdat de betreffende gegevens – bijvoorbeeld over hartinfarcten – zijn verzameld over een langere tijd. Vervolgens krijg je te zien hoe groot jouw kans is op een hartinfarct.”

Sein krijgen

“Op deze manier kunnen gebruikers straks ‘spelen’ met veel meer gegevens. Wat gebeurt er met je risicoprofiel als je stopt met roken? Of als je je bloeddruk laat dalen? MyDigiTwin wordt bovendien verrijkt met medische richtlijnen. In een richtlijn is bijvoorbeeld door artsen een algoritme opgesteld dat bepaalt bij welke karakteristieken mensen met boezemfibrilleren wel of niet antistollingsmiddelen moeten gebruiken. Deze kennis uit richtlijnen kan worden toegepast op jouw digitale tweeling. Als daaruit blijkt dat je te veel of te weinig medicatie krijgt, kun je een sein krijgen om dit te overleggen met bijvoorbeeld de huisarts.”

“Met MyDigiTwin kan een individu zien waar hij staat in verhouding met de rest van Nederland of met een specifieke referentiegroep”

Regie bij de patiënt

“De regie ligt nadrukkelijk bij de burger c.q. patiënt. Er wordt alleen gewerkt met gegevens die de patiënt zelf verzamelt in het PGO. Dit kan het medisch dossier van het ziekenhuis of de huisarts zijn. Of gegevens van de apotheek. Maar ook de eigen data van de patiënt. De patiënt kiest zelf welke gegevens hij wel wil gebruiken om te analyseren en welke niet. Het uitgangspunt is patient empowerment: de patiënt de kennis en tools geven om op een hoger niveau met zijn arts te overleggen over de eigen gezondheidsdata.”

Uitvragen

“Het is de bedoeling dat de patiënt in de toekomst voorafgaand aan zijn bezoek aan het ziekenhuis of hartcentrum al data uit MyDigiTwin kan sturen naar de cardioloog, eventueel vergezeld door antwoorden op vragen van de arts. Dat leidt tot een gerichter gesprek op locatie: patiënt en arts praten over volgende stappen in plaats van dat de problemen van de patiënt nog moeten worden uitgevraagd.”

Visueel deskboard

Het MyDigiTwin-project gaat in januari 2020 van start. Een grote uitdaging zal zijn dat we de informatie eenvoudig en toegankelijk maken voor gebruikers. “Denk aan visuele deskboards waarop je ziet wat er gebeurt, wat je risicoprofiel is, als je aan een ‘bepaalde knop draait’, bijvoorbeeld de knop van gewicht of lichaamsbeweging. Een andere belangrijke stap wordt het verzamelen van data op basis waarvan de kunstmatige intelligentie word ontwikkeld: de referentie waarin de gebruiker een match kan vinden. In de software gaan we gegevens integreren uit de Lifelines biobank. Verder denken we eraan grootschalige en langlopende bevolkingsonderzoeken te gaan betrekken, zoals ERGO (Erasmus Rotterdam Gezondheid Onderzoek) en PREVEND (Prevention of Renal and Vascular End-stage Disease).”

Proof of principle

“Ons hoofddoel met MyDigiTwin in de komende jaren is een proof of principle neer te zetten voor hart- en vaatziekten. Als het succesvol blijkt te zijn, zou het ook kunnen worden toegepast bij andere ziektebeelden. Het zou dan mogelijk ook geschikt zijn voor bijvoorbeeld Alzheimer, oncologie of grote longziekten.”

Publiek-private samenwerking

“Het onderzoek ‘MyDigiTwin’ is één van de vier big data-onderzoeken die worden gefinancierd door de topsector Life Sciences & Health, NWO, ZonMw, de Hartstichting en het ministerie van VWS. Het Nederlandse eScience Center ondersteunt de projecten in de vorm van eScience Research Engineers. Wetenschap en bedrijven werken samen én stemmen de ontwikkelingen af met burgers, patiënten en zorgprofessionals.”

De partners in dit onderzoek zijn: UMCG, UMC Utrecht, University of Twente, Erasmus MC, Siemens Healthineers Nederland N.V., HartKlinieken, Drimpy, Harteraad, HartNet Noord-Nederland, Huisartsenpraktijk Waardenburg, Mijnhuisarts BV, Hartstichting, NL Heart Registration, Heartlife Klinieken, Niped, Gezondheidsplein Middelstum, NL Healthcare Institute, The Story Network, RTRN, Menzis, Novartis Pharma B.V., Bayer B.V. en Sanofi-Aventis NL B.V.

, , , , ,
Deel dit artikel