Gepersonaliseerde emotionele nazorg voor patiënten met darmkanker
Stel je een app voor die op basis van jouw persoonlijke situatie voorspelt welke cosmetische reconstructie het beste aansluit bij het resultaat dat je wenst. Hoe ziet dat er in de praktijk uit en wat is daar organisatorisch gezien voor nodig?
Catharina Ziekenhuis Eindhoven
Individueel
Service design
Context
Patiënten die na huidkanker een gezichtsreconstructie ondergaan, kunnen vaak kiezen uit meerdere behandelopties met verschillende cosmetische uitkomsten. Hoewel chirurgen deze keuzes baseren op hun medische expertise, sluiten behandelvoorstellen niet altijd aan bij de verwachtingen en wensen van de patiënt. Tegelijkertijd vinden veel patiënten het lastig om de mogelijke resultaten van verschillende reconstructies goed te begrijpen. Om deze communicatiekloof te verkleinen, onderzoekt het Catharina Ziekenhuis hoe AI kan worden ingezet binnen het besluitvormingsproces.
Patiënten worden vaak niet volledig geïnformeerd, wat hun voorbereiding op de behandeling kan belemmeren en tot misverstanden over de gevolgen na de behandeling kan leiden
Chirurgen beschikken niet over de handvaten om patiënten te betrekken bij het besluitvormingsproces, realistische verwachtingen te scheppen en de waarschijnlijke uitkomsten te communiceren
Uitdaging
De ontwikkeling van de AI-oplossing bracht twee belangrijke uitdagingen met zich mee. Ten eerste sluiten veel AI-concepten onvoldoende aan op bestaande klinische workflows, waardoor adoptie achterblijft. Ten tweede is de beschikbare zorgdata vaak niet volledig of consistent genoeg om de gewenste functionaliteiten te ondersteunen.
De centrale ontwerpvraag luidde daarom: Hoe kunnen we AI inzetten om zorgprofessionals en patiënten te ondersteunen bij het kiezen van een reconstructiebehandeling, terwijl de benodigde data onvoldoende beschikbaar is en de oplossing moet aansluiten op bestaande zorgprocessen?
Context
Patiënten die na huidkanker een gezichtsreconstructie ondergaan, kunnen vaak kiezen uit meerdere behandelopties met verschillende cosmetische uitkomsten. Hoewel chirurgen deze keuzes baseren op hun medische expertise, sluiten behandelvoorstellen niet altijd aan bij de verwachtingen en wensen van de patiënt. Tegelijkertijd vinden veel patiënten het lastig om de mogelijke resultaten van verschillende reconstructies goed te begrijpen. Om deze communicatiekloof te verkleinen, onderzoekt het Catharina Ziekenhuis hoe AI kan worden ingezet binnen het besluitvormingsproces.
Resultaat
Het project resulteerde in een beslisondersteunende tool die met behulp van een Patients-Like-Me-model vergelijkbare historische casussen analyseert en inzicht geeft in welke behandelmethode het beste aansluit bij de voorkeuren van een patiënt. De interface ondersteunt het gesprek tussen de arts en patiënt door behandelopties, verwachtingen en mogelijke uitkomsten visueel inzichtelijk te maken.
Daarnaast werd een nieuw zorgpad ontworpen, ondersteund door een datastrategie waarin is vastgesteld welke gegevens nodig zijn, hoe deze worden verzameld en waarvoor ze worden gebruikt. Daarmee zijn zowel de technische als organisatorische randvoorwaarden voor implementatie uitgewerkt.
“Echt fantastisch. Je hebt in feite een richtlijn opgesteld die ruimte biedt voor unieke keuzes. Dit is ongelooflijk gaaf.”
Impact
Het project heeft geleid tot concrete veranderingen in de zorgpraktijk. Zorgprofessionals leggen patiëntfoto’s en -data op een gestandaardiseerde manier vast het technisch landschap wordt ingericht om de oplossing in de toekomst te kunnen integreren in het elektronisch patiëntendossier. Met een werkbaar prototype wordt momenteel getest of de dataverwerking en functionaliteiten aansluiten bij de behoeften van zorgprofessionals.
Gepersonaliseerde emotionele nazorg voor patiënten met darmkanker
Stel je een app voor die op basis van jouw persoonlijke situatie voorspelt welke cosmetische reconstructie het beste aansluit bij het resultaat dat je wenst. Hoe ziet dat er in de praktijk uit en wat is daar organisatorisch gezien voor nodig?
Catharina Ziekenhuis Eindhoven
Individueel
Service design
Context
Patiënten die na huidkanker een gezichtsreconstructie ondergaan, kunnen vaak kiezen uit meerdere behandelopties met verschillende cosmetische uitkomsten. Hoewel chirurgen deze keuzes baseren op hun medische expertise, sluiten behandelvoorstellen niet altijd aan bij de verwachtingen en wensen van de patiënt. Tegelijkertijd vinden veel patiënten het lastig om de mogelijke resultaten van verschillende reconstructies goed te begrijpen. Om deze communicatiekloof te verkleinen, onderzoekt het Catharina Ziekenhuis hoe AI kan worden ingezet binnen het besluitvormingsproces.
Patiënten worden vaak niet volledig geïnformeerd, wat hun voorbereiding op de behandeling kan belemmeren en tot misverstanden over de gevolgen na de behandeling kan leiden
Chirurgen beschikken niet over de handvaten om patiënten te betrekken bij het besluitvormingsproces, realistische verwachtingen te scheppen en de waarschijnlijke uitkomsten te communiceren
Uitdaging
De ontwikkeling van de AI-oplossing bracht twee belangrijke uitdagingen met zich mee. Ten eerste sluiten veel AI-concepten onvoldoende aan op bestaande klinische workflows, waardoor adoptie achterblijft. Ten tweede is de beschikbare zorgdata vaak niet volledig of consistent genoeg om de gewenste functionaliteiten te ondersteunen.
De centrale ontwerpvraag luidde daarom: Hoe kunnen we AI inzetten om zorgprofessionals en patiënten te ondersteunen bij het kiezen van een reconstructiebehandeling, terwijl de benodigde data onvoldoende beschikbaar is en de oplossing moet aansluiten op bestaande zorgprocessen?
Resultaat
Het project resulteerde in een beslisondersteunende tool die met behulp van een Patients-Like-Me-model vergelijkbare historische casussen analyseert en inzicht geeft in welke behandelmethode het beste aansluit bij de voorkeuren van een patiënt. De interface ondersteunt het gesprek tussen de arts en patiënt door behandelopties, verwachtingen en mogelijke uitkomsten visueel inzichtelijk te maken.
Daarnaast werd een nieuw zorgpad ontworpen, ondersteund door een datastrategie waarin is vastgesteld welke gegevens nodig zijn, hoe deze worden verzameld en waarvoor ze worden gebruikt. Daarmee zijn zowel de technische als organisatorische randvoorwaarden voor implementatie uitgewerkt.
“Echt fantastisch. Je hebt in feite een richtlijn opgesteld die ruimte biedt voor unieke keuzes. Dit is ongelooflijk gaaf.”
Impact
Het project heeft geleid tot concrete veranderingen in de zorgpraktijk. Zorgprofessionals leggen patiëntfoto’s en -data op een gestandaardiseerde manier vast het technisch landschap wordt ingericht om de oplossing in de toekomst te kunnen integreren in het elektronisch patiëntendossier. Met een werkbaar prototype wordt momenteel getest of de dataverwerking en functionaliteiten aansluiten bij de behoeften van zorgprofessionals.