Medicijnveiligheid met ML

Jaarlijks zijn er in Nederland 41.000 ziekenhuisopnames die te maken hebben met medicijnonveiligheid. Volgens een publicatie van het Utrechtse Institute for Pharmaceutical Sciences was dit in 19.000 gevallen vermijdbaar geweest. Er is een bedrag van 85 miljoen euro mee gemoeid. Medicijnonveiligheid heeft haar oorsprong in verschillende facetten van het medicatieproces, zoals; interacties, dubbelmedicatie, ondermedicatie, lage cognitie maar ook gebrekkige therapietrouw speelt hierin een belangrijke rol. Ouderen, mensen met een lage SES en minderheden zijn hierbij een extra kwetsbare groep omdat de inname-instructies niet altijd volledig correct begrepen of uitgevoerd worden.
Ziekenhuizen, huisartsen, verzorgingshuizen en thuiszorg krijgen dagelijks te maken met de gevolgen van medicijnonveiligheid. Annovating (www.annovating.com) stelt daarom een project voor om middels biofeedback uit fitnesstrackers patiënt continu te monitoren en de effecten van het gebruik van medicatie op het hart op een totaal nieuwe en innovatieve wijze in een kunstmatig intelligent model in te leren. Met dit model kunnen vervolgens onveilige situaties worden opgespoord waardoor (multi-)medicatie vrijwel real-time kan worden gemonitord, gewijzigd, getemporiseerd of gestaakt. Binnen het kader van het hierbij voorgestelde project zal uit het hartritme- (HR) en hartritmevariabiliteits- (HRV) signaal afkomstig van fitnesstrackers van deelnemende patiënten, in een wiskundig computermodel worden 'ingeleerd' tot een AI-model. Dit nieuwe AI-model is een eerste eindresultaat van dit project.