Nieuwe technologie voorspelt ziektes voordat ze optreden: een doorbraak in de gezondheidszorg
Ontwerp: Roger Van Hecke
(03-05-2024) Dit onderzoek verbetert voorspellende gezondheidszorgmodellen door het gebruik van geavanceerde data-analyse en neurale netwerken, waardoor artsen beter geïnformeerde beslissingen kunnen maken voordat ziektesymptomen zich voordoen.
In de voorspellende gezondheidszorg probeert men met behulp van speciale computermodellen te voorspellen welke behandelingen patiënten nodig hebben voordat ze zelfs maar ziek worden of symptomen tonen. Deze computermodellen hebben veel informatie en gegevens nodig die we al hebben, maar nog niet goed gebruiken. Met zijn doctoraatsonderzoek wil David Vander Mijnsbrugge deze modellen verbeteren door extra informatie van buitenaf te gebruiken, zodat dokters betere beslissingen kunnen maken.
“Eén deel van mijn onderzoek kijkt naar hoe de 'hersenen' van deze computermodellen, de neurale netwerken, beter gemaakt kunnen worden door ze op een speciale manier op te delen. Dit maakt de netwerken sterker en beter in hun werk. Daarna kijken we hoe we deze netwerken kunnen aanpassen met nieuwe informatie, zodat ze nog beter presteren”, vertelt David.
Een ander deel van het onderzoek gebruikt elektronische gegevens van patiënten om een soort netwerk van informatie te bouwen, dat helpt om te voorspellen hoe het met patiënten zal gaan in heel ernstige situaties, zoals op de intensive care.
Ten slotte werd bekeken hoe goed deze nieuwe methoden werken voor het oplossen van problemen die afhangen van de context waarin ze worden gebruikt.
--
Titel doctoraat: Contextbewust diep leren voor voorspellende gezondheidszorg
Promotoren: Sofie Van Hoecke en Femke Ongenae