Lees Interacties

Reacties 2

  1. AvatarJan Oudman

    JZOJP is in het belang van patienten. Om dit te bereiken met Bayesiaanse statistiek in algoritmes vervat is een interessante gedachte. Ik onderschrijf de stelling dat tekst een beperkende kennis drager is, en de huidige medische systematiek voor een ‘kennis-flessenhals’ kan zorgen. lijkt me mooi om daar software voor te maken.

    Ik zie nog twee praktische obstakels in de toepassing, beide hebben te maken met correcte beeldvorming.

    1) Wanneer algoritmes worden gebruikt voor zelfdiagnose hoe verzamelt een individuele patient de informatie om het algoritme te voeden? Kunnen we voorkomen dat een algoritme op basis van halve of gekleurde informatie en (deels)onjuiste meting een (deels) onjuiste conclusie trekt? zo nee hoe erg is dat en welk mechanisme kunnen we verzinnen om dit op te vangen?

    2) wanner blijkt dat andere factoren een rol spelen in het ziektebeeld, of de wereld verandert om de patient, hoe onderhouden we de waarschijnlijkheidsberekeningen als gevolg van de veranderende wereld? een algoritme verandert zich niet vanzelf.

    over punt 1 ben ik benieuwd hoe anderen daar tegen aan kijken. Wat betreft de tweede, dat zal het succes van de software gaan bepalen. mooi onderwerp voor een klinische informatica promovendus

    • AvatarErik-Jan Vlieger

      Hi Jan,
      Zeer terechte punten!

      In reactie op (1): juist en onjuist bestaat natuurlijk niet. Het gaat om kansen. En dat vraagt eigenlijk om een paradigma shift, want nu praten we over dat iemand iets “gemist” heeft en je wil dingen “uitsluiten”. Dat is een werkelijkheid die niet bestaat, er bestaan alleen kansen, geen absolute zekerheden. Dingen kunnen wel onwaarschijnlijk zijn, of juist heel waarschijnlijk, maar vaak zit het er tussenin. En dat maakt dus de vraag relevant: bij welke kans ga je verwijzen / behandelen? Nu gebeurt die afweging in het hoofd van professionals en wordt deze onzekere kant van medisch handelen niet zichtbaar. Met dit soort algoritmen wordt het wél zichtbaar. Hoe gaan we daar mee om met z’n allen? Dat is een belangrijke vraag.
      (2) Jazeker, het is dynamische kennis. Dus als je start met zaken die ik hier voorstel, dan moet je die data blijven verzamelen, zodat je kunt leren en kunt verbeteren. Gelukkig is het zo dat áls je zaken gecodeerd vastlegt ipv als vrije tekst, het leren zoveel makkelijker is. Dat is de belofte van deze nieuwe manier van werken.
      Dank voor je reactie!