Samenwerken tegen Corona met Intensive Care Data

Nederland gaat gebukt onder de coronacrisis. Behandeling op intensive care blijkt voor veel covid-19 patiënten noodzakelijk. Daarvoor was een forse opschaling van intensive care bedden, apparatuur en zorgpersoneel nodig. En om te voorkomen dat desondanks de capaciteit alsnog tekort schoot, zijn vele maatregelen genomen om de virusverspreiding tegen te gaan. Die maatregelen ontwrichten economie en samenleving. Daarom is het van groot belang om meer inzicht te krijgen in het het ziektebeloop van intensive care patiënten met covid-19 en de factoren die dat beïnvloeden. Dat kan richting geven aan de behandeling van toekomstige patiënten, helpen bij de keuze wie wel en niet te behandelen op de intensive care en bijdrage aan toekomstige capaciteitsplanning. In dat kader willen wij onderzoeken welke combinatie van behandelingen bij en eigenschappen van welke individuele intensive care patiënt met covid-19 leidt tot de beste uitkomsten. Dat zullen wij doen door machine learning, een belangrijke vorm van kunstmatige intelligentie, toe te passen op grote hoeveelheden data over intensive care patiënten met covid-19 vanuit vele samenwerkende ziekenhuizen. Het betreft zowel de enorme hoeveelheden ruwe data uit het elektronisch patiëntendossier van intensive care patiënten als data die wordt ingevuld in elektronische case record forms van patiënten die in het ziekenhuis behandeld zijn. Het onderzoek is reeds gestart en wordt gecoördineerd door Amsterdam UMC. De internationale projectgroep waarborgt expertise op het gebied van intensive care geneeskunde en machine learning. Het project wordt ondersteund door de Nederlandse Vereniging voor Intensive Care en de Stichting Nationale Intensive Care Evaluatie. Zo’n 50 ziekenhuizen hebben toegezegd te participeren. Het is de verwachting dat de eerste resultaten binnen enkele maanden beschikbaar zijn.