Opname van patiënt met hulp van artificial intelligence verkort

Het Erasmus MC gaat een AI-voorspelmodel ‘live’ testen in de kliniek

Artificial intelligence (AI) helpt artsen en verpleegkundigen van het Erasmus MC te voorspellen hoe lang een patiënt opgenomen moet blijven na een operatie. Vaak kan de ligduur korter: prettig voor zowel de patiënt als de zorg. Toepassing van AI kan op jaarbasis 260 dagen schelen op één afdeling, zo is de verwachting.

Het Erasmus MC gaat een AI-voorspelmodel ‘live’ testen in de kliniek. Dit model verzamelde de afgelopen vijf jaar data om per patiënt een nauwkeurige voorspelling te kunnen maken van het aantal noodzakelijke opnamedagen na een operatie. Het model kreeg de naam DESIRE (Discharge aftEr Surgery usIng aRtificial intElligence).

Opnameduur
‘Een patiënt wordt soms langer opgenomen dan noodzakelijk is’, legt promovendus Davy van de Sande uit. ‘Dat is onwenselijk. Voor de patiënt is het prettiger om vroegtijdig het ziekenhuis te verlaten en een vroeg ontslag geeft artsen en verpleegkundigen meer lucht. Het model voorspelt op dag twee na de operatie of een patiënt veilig het ziekenhuis kan verlaten naar een gespecialiseerd verpleeghuis óf direct naar huis kan. De gemiddelde opnameduur is nu vijf dagen en dit kan zo met drie dagen verkort worden.’

DESIRE gebruikt gegevens zoals operatieduur, medicatiegebruik en de conditie van de patiënt om de voorspelling doen. ‘De voorspelling laat zien of ontslag uit het ziekenhuis veilig is of dat de patiënt nog in het ziekenhuis moet herstellen. Of het veilig is hangt af van de kans op ziekenhuisingrepen, zoals een heroperatie of het toedienen van antibiotica via het infuus. We willen zo voorkomen dat iemand onterecht uit het ziekenhuis ontslagen wordt.’

‘Het model voorspelt op dag twee na de operatie of een patiënt veilig het ziekenhuis kan verlaten’

De komende vier maanden moet onderzoek aantonen wat de resultaten van DESIRE op de werkvloer zijn. ‘De verwachtingen zijn positief. Volgens berekeningen kan het op jaarbasis 260 opnamedagen besparen. Dat scheelt veel zorgkosten, gelijk aan 3 fulltime personeelsleden. En dat voorkomt onnodig lange wachtlijsten voor operaties en geeft meer focus op de patiënten die dat hard nodig hebben. Kortom minder druk op de zorg, en meer werkplezier.’

Implementatie
De onderzoekers gaan het AI-model eerst testen op de afdeling gastro-enterologische en oncologische chirurgie van het Erasmus MC, maar willen het uiteindelijk inzetten op meer afdelingen en in andere ziekenhuizen. Samen met de artsen en verpleegkundigen wordt de implementatie van DESIRE onder de loep genomen. ‘Het is belangrijk dat het systeem zo goed mogelijk aansluit op de praktijk en de werkwijze van de zorg. Het blijft een ondersteunend middel. De uiteindelijke beslissing is nog altijd aan de arts en de verpleegkundige.’

Tags bij dit artikel:

• zorgkosten
• wachtlijsten
• implementatie
• Erasmus MC
• opname