Tijdens patiënten diegene aan den ziekte van Sjögren lijden, ene langdurige auto-immuunziekte, wordt den juiste diagnose vaak stap te ene straks stadium pretenderen. Gevolg is dat dit patiënten noch te ie vroege stadium van den ziekte, diegene den vochtproducerende klieren van ie vlees aantast, voordat treatment doorverwezen wordt zoals ene specialist. Kloppend diegene vroegtijdige treatment is onder dit ziekte van vitaal bij wegens hun ene betere kwaliteit van leven te kunnen bieden.
Machine learning algoritmes
Wegens ie veranderingsproces van den diagnose te verbeteren is onderzoek gedaan zoals ene soelaas waarbij machine learning ingezet wordt wegens gegevens uit patiëntendossiers met behulp van algoritmes ‘wegens te spitten’. Uiteraard met ie uiteindelijke doelwit wegens den diagnose ziekte van Sjögren te ene zo vroegtijdig mogelijk stadium, plus veel vroeger dan nu vaak nog ie geval is, te kunnen stellen.
Ie research is verricht wegens ie Nivel plus internationale collega’s uit ie Europese HarmonicSS project plus moeten ene eerste stap zijn zoals den ontwikkeling van beslissingsondersteuningssoftware wegens huisartsen te ondersteunen onder ie waarnemen van Sjögren patiënten. Voordat ie research werden diverse algoritmes ontwikkeld plus getest. Ie research moest onder andere inzicht geven te welk algoritme ie uiterst geschikt is voordat ie vroegtijdig waarnemen van den ziekte van Sjögren.
Geanonimiseerde gegevens uit EPD’s
Den machine learning algoritmes maken gewoonte van geanonimiseerde gegevens uit elektronische patiëntendossiers (EPD’s) van huisartsen. Op onderstel van dit gegevens, waarin zaken staan indien medische voorgeschiedenis, ouderdom, veel consulten, medicatiegebruik plus sekse, gaat den algoritmes aan den slag wegens mogelijk Sjögren patiënten te identificeren.
Ie algoritme dat daaruit indien lieve zoals voren kwam, heeft den potentie wegens uiteindelijk te den klinische praktijk te wordt toegepast. Zo veraf is ie echter nog noch. Ie is nu zaak wegens ie algoritme voorts te optimaliseren. Daarvoor moeten ie getraind plus gevalideerd wordt met andere datasets. Tijdens ie optimalisatietraject zullen zowel huisartsen betrokken wordt zodat den beslissingsondersteuningssoftware uiteindelijk zowel wasgoed aansluit onder hun willen.
Den meerwaarde van machine learning algoritmes voordat onder andere ene betere plus snellere diagnostiek wordt wegens steeds meer onderzoekers plus wetenschappers onderkent. Recentelijk berichtten wij nog overheen ene research waarbij gekeken wordt zoals ene AI-tool diegene den mogelijkheid op overlijden wegens sepsis significant verminderd omdat te veel gevallen den treatment uren voorheen kon stichten.